TP6: Frontiers of Machine Learning – Lifelong Learning

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono diventati fondamentali in campi come la comprensione visiva, l’elaborazione del linguaggio naturale, la pianificazione strategica, il processo decisionale e la robotica autonoma. Nonostante i progressi, gli approcci attuali devono ancora affrontare sfide come la necessità di grandi dataset annotati, le capacità limitate di apprendimento autonomo e le difficoltà di adattamento a nuovi ambienti. Queste limitazioni contrastano con le capacità di apprendimento umane e animali e suggeriscono la necessità di riformulare i paradigmi di formazione dell’intelligenza artificiale. In questo contesto, il concetto di apprendimento permanente si distingue come catalizzatore fondamentale per ampliare i confini dell’intelligenza. Nonostante il suo potenziale, la ricerca attuale in questo ambito è nelle sue fasi iniziali e spesso si concentra su questioni specifiche come l’apprendimento incrementale in classe. Per affrontare le sfide emergenti del panorama odierno dell’intelligenza artificiale, il Transversal Project 6 di FAIR assume una posizione proattiva, che vuole superare gli ostacoli contemporanei promuovendo l’apprendimento continuo, incrementale, scarsamente supervisionato e il meta-apprendimento per agenti e robot. L’obiettivo principale è consentire un’evoluzione post-implementazione senza soluzione di continuità, affrontando in modo efficace sfide come l’oblio catastrofico, garantendo l’adattabilità e migliorando la generalizzazione tra diversi compiti e domini.

Questa iniziativa si allinea perfettamente con le recenti scoperte nel campo dell’intelligenza artificiale, perché approfondisce prospettive innovative per promuovere l’apprendimento continuo nel dominio, in continua evoluzione, dell’intelligenza artificiale.