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当前人工智能算法存在着一个Bug：一旦模型和算法被训练完成，AI所做的事情就被固定下来，无法进一步被训练去完成更加复杂的工作或是其他的工作，如果重新开始训练，则意味着必然会覆盖之前的训练成果。因此，AI从来不会真正记住任何东西，它只会“重生”而不是“进化”，对AI模型和算法的优化都需要重头开始训练，这被称为“灾难性遗忘”。

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谷歌DeepMind团队在强人工智能领域取得进展

Irina Higgins团队迈出了重要的一步，从此AI模型和算法可以不断更新，在不丢失已有功能和认知的情况下，从数据中学习新知识。

　　【新闻摘要】 在9月初于捷克首都布拉格举办的人类人工智能峰会上，谷歌DeepMind团队高级研究员Irina Higgins宣布，她所在的团队已经在强人工智能技术发展的重要障碍——“人工智能的灾难性遗忘” 问题上取得进展。该研究团队设计的AI模拟人具备从所处环境中抽象出关键物体和事件的能力，即通过在虚拟环境中的经历，可以“想象”类似的事情在其他环境中会怎样发生，与传统人工智能相比具有一定的创造性思考的能力。Irina Higgins团队所取得的这一进展，有望改善困扰人工智能领域的“灾难性遗忘”问题，即人工智能系统在每次开始新的学习之前，都会忘记先前学到的所有知识，这是实现强人工智能的最大障碍。

就像人的成长过程，学习、实践、失败、纠错、重试；AI也应该是一个不断的追加样本、调整参数、修改算法的过程，只要这个AI在运行，它就应该处于训练模式中，除非人们希望它保持最初的样子，永不改变。

评论时间：

1、你在学习或从事AI相关工作吗？具体是哪方面的？（没有？你为什么还没开始学习AI？）

2、AI不死，训练不止？你怎么看？

3、如果有，说出你对AI的困惑与烦恼。

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