Brzi napredak u umjetnoj inteligenciji (AI) otkrio je nove mogućnosti, posebno u modelima razmišljanja temeljenim na izračunima u vrijeme inferencije, što je dovelo do rasprava o potencijalu za umjetnu opću inteligenciju (AGI). CEO OpenAI-a Sam Altman i CEO Anthropic-a Dario Amodei ističu mogućnost postizanja AI na ljudskom nivou u sljedećih nekoliko godina. Međutim, trenutni AI sistemi nemaju kritičnu sposobnost: sposobnost kontinuiranog učenja nakon treninga. Današnja AI funkcioniše u dvije faze—trening i inferencija. Nakon faze treninga, znanje modela postaje statično i ne može se prilagoditi ili učiti iz novih podataka tokom inferencije. Da bi ažurirao svoje znanje, model obično zahtijeva opsežno ponovno treniranje, što je resursno intenzivno i nepraktično. Ova ograničenja sprečavaju AI da postigne kontinuirano poboljšanje kao ljudska inteligencija, koja uči i prilagođava se u realnom vremenu. Postoji nekoliko alternativnih rješenja, kao što su fino podešavanje modela, generacija obogaćena pretraživanjem (RAG) i učenje u kontekstu, ali nijedno ne postiže pravo kontinuirano učenje.

Ovi pristupi su ograničeni problemima sa skalabilnošću, potrebom za podacima koji se podudaraju i prolaznom prirodom učenja u kontekstu. Obećanje kontinuiranog učenja leži u njegovoj sposobnosti da stvara personalizovane AI aplikacije koje se prilagođavaju tokom vremena, povećavajući angažman korisnika i stvarajući konkurentske prednosti ili "jarke" za AI kompanije. Za razliku od statične prirode trenutnih modela, kontinuirano učenje bi omogućilo AI sistemima da se razvijaju na osnovu neprekidnih interakcija, čineći ih prilagođenijim pojedinačnim korisnicima. Unatoč transformativnom potencijalu, kontinuirano učenje se suočava sa izazovima, posebno sa katastrofalnim zaboravom, gdje novo učenje degradira prethodno znanje. Rješenja u postojećim metodama—kao što su tehnike ponovnog igranja, regularizacija i arhitektonski pristupi—imaju svoja ograničenja, posebno u vezi sa skalabilnošću i prilagodljivošću novim okruženjima. Nedavne inovacije u kontinuiranom učenju pojavile su se, posebno od startupa kao što su Writer i Sakana. Writerovi samoevolutivni modeli prilagođavaju se u realnom vremenu tako što pohranjuju uvide u kratkotrajnom memorijskom rezervoaru unutar slojeva modela, dok Sakana's Transformer² omogućava dinamičke prilagodbe težinskih koeficijenata modela na osnovu konteksta zadatka, ističući pomak prema prilagodljivijim AI sistemima. U zaključku, kako istraživanje napreduje u kontinuiranom učenju, sposobnost AI da uči i prilagođava se tokom svog operativnog vijeka nosi ogroman potencijal. Ova evolucija će preoblikovati percepciju AI i redefinisati mogućnosti u ovom području, stvarajući nove puteve za prilagodljivost i konkurentsku prednost.