Tehisintellekti (AI) kiire areng on avanud uusi võimalusi, eriti järeldustel põhinevates mõtte mudelites, mis on viinud aruteludeni tehisüldintellekti (AGI) võimaluste üle. OpenAI tegevjuht Sam Altman ja Anthropic tegevjuht Dario Amodei toovad mõlemad esile inimese tasemel AI saavutamise perspektiivi järgmise paari aasta jooksul. Siiski puudub praegustel AI süsteemidel üks oluline võimekus: suutlikkus pidevalt õppida pärast koolitust. Praegune AI töötab kahes faasis - koolitus ja järeldus. Pärast koolitusfaasi muutub mudeli teadmine staatiliseks ning see ei saa järelduse ajal uute andmete põhjal kohaneda ega õppida. Teadmiste ajakohastamiseks nõuab mudel tavaliselt ulatuslikku ümberkoolitust, mis on ressursimahukas ja ebapraktiline. See piirang takistab AI-l saavutamast pidevat arengut nagu inimteadvus, mis õpib ja kohaneb reaalajas. On olemas mitmeid lahendusi, näiteks mudeli peenhäälestamine, andmete töötlemise täiendamine (RAG) ja kontekstiõpe, kuid mitte ükski neist ei saavuta tõelist pidevat õppimist.

Neid lähenemisviise piiravad skaleerimisprobleemid, vajadus andmete jaotuse ühtlustamise järele ning kontekstiõppe mööduv iseloom. Pideva õppimise lubadus seisneb selle võimes luua personaalseid AI rakendusi, mis kohanevad aja jooksul, suurendades kasutajate kaasatust ja luues konkurentsieeliseid või "kaevusid" AI ettevõtetele. Erinevalt praeguste mudelite staatilisest olemusest võimaldaks pidev õppimine AI süsteemidel areneda põhinedes pidevatele interaktsioonidele, muutes need rohkem individuaalsetele kasutajatele kohandatuks. Vaatamata muudetavale potentsiaalile seisab pidev õppimine silmitsi väljakutsetega, eelkõige katastroofilise unustamise probleemiga, kus uus õppimine halvendab varasemaid teadmisi. Olemasolevate meetodite lahendused - nagu kordusmeetodid, regulaarsus ja arhitektuursed lähenemisviisid - omavad oma piiranguid, eriti skaleeritavuse ja uutesse keskkondadesse kohandamise osas. Viimased uuendused pidevas õppimises on ilmunud, eriti start-up'idelt nagu Writer ja Sakana. Writeri enesearenevad mudelid kohanduvad reaalajas, salvestades teadmisi lühiajalisse mälupanka mudeli kihtides, samas kui Sakana Transformer² võimaldab dünaamilisi kohandusi mudeli kaaludes ülesande konteksti alusel, rõhutades üleminekut kohandatavama AI süsteemi suunas. Kokkuvõttes, kui uurimistöö pideva õppimise valdkonnas edeneb, omab AI suutlikkus õppida ja kohaneda oma operatiivse elu jooksul tohutut potentsiaali. See areng muudab arusaamu AI-st ja määratleb ümber võimalused valdkonnas, luues uusi kohandatavuse ja konkurentsieelise teid.