技术专业人员正在寻找AI创新的新领域

随着企业将人工智能集成到他们的系统中，技术专业人员正在寻找AI创新的新领域。这是在元学习领域元学习只是学习。我们人类具有从任何情况或周围环境中学习的独特能力。我们适应我们的学习。我们可以弄清楚如何学习。为了获得这种学习灵活性，人工智能需要人工智能。

换句话说，它需要一种有效和高效的方式来学习学习过程。

人工智能的学习方式与人类不同

稀缺是人类与AI之间学习过程差异的核心。人类有能力受限的独特问题。我们的脑力有限。我们也有时间限制。这就是为什么人脑的适应性有限的原因。它充分利用了收到的每个信息。然后，它发展了培养世界丰富模型的能力。我们是通用学习者。如果我们的学习过程高效，那么我们可以成为任何学科的快速学习者。并非我们所有人都是快速学习者。

相比之下，人工智能拥有更多的资源，例如计算能力。但是，人工智能从比人类大脑使用的数据更多的数据中学习。处理这些大量数据需要巨大的计算能力。

高效的同时，随着AI任务复杂性的提高，计算能力也呈指数级增长。AI所做的每个推断(跨越多个数据存储库)都依赖算法来在不同的数据之间建立连接。如果算法对于给定的数据集不够有效，那么计算能力将呈指数级增长。如今，无论我们能够获得多么便宜的计算能力，指数级增长都不是我们想要的方案。

这就是为什么目前AI被设计为特定用途的学习者的原因。通过从相似的相关数据中学习，AI可以有效地处理数据并从中进行推断，而无需花费太多成本。

当技术人员试图解决计算能力的指数级增长时，出现了“学习型”问题，因为AI开始从越来越复杂的数据中推断出来。

为了防止计算能力呈指数级增长，AI必须找出最有效的学习路径，并记住该路径。一旦算法可以确定针对不同类型问题的学习路径，那么AI可以通过选择学习路径，遵循学习路径并针对变化进行调整来自我调节并动态地向自身提供解决方案。