A mesterséges intelligencia (MI) gyors fejlődése új lehetőségeket tárt fel, különösen az inferencia alapú számításokon alapuló érvelési modellek terén, ami vitákat indított el a mesterséges általános intelligencia (AGI) potenciáljáról. Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman és az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei mindketten hangsúlyozzák, hogy az elkövetkező néhány évben elérhetővé válhat az emberi szintű MI. Azonban a jelenlegi MI rendszerekből hiányzik egy kritikus képesség: a folyamatos tanulás lehetősége a betanítás után. A mai MI két fázisban működik – betanítás és inferencia. A betanítás után a modell tudása statikussá válik, és nem tud alkalmazkodni vagy tanulni az új adatokból az inferencia során. A tudás frissítéséhez a modell általában kiterjedt újrabetrainingre van szüksége, ami erőforrás-igényes és gyakorlatilag megvalósíthatatlan. Ez a korlátozás megakadályozza, hogy a MI folyamatosan javuljon, mint ahogy az emberi intelligencia is valós időben tanul és alkalmazkodik. Számos alternatív megoldás létezik, mint például a modell finomhangolása, a lekérdezés-alapú generálás (RAG) és a kontextuális tanulás, de egyik sem valósítja meg az igazi folyamatos tanulást.

Ezeket a megközelítéseket a skálázhatósági problémák, az egybeeső adateloszlás szükségessége és a kontextuális tanulás múlandó természete korlátozza. A folyamatos tanulás ígérete abban rejlik, hogy lehetővé teszi a személyre szabott MI alkalmazások létrehozását, amelyek idővel alkalmazkodnak, fokozva a felhasználói elköteleződést, és versenyelőnyöket vagy "árkokat" teremtve az MI cégek számára. A jelenlegi modellek statikus természetével ellentétben a folyamatos tanulás lehetővé tenné, hogy az MI rendszerek az ongoing interakciók alapján fejlődjenek, így jobban igazodnának az egyes felhasználók igényeihez. A forradalmi potenciál ellenére a folyamatos tanulás kihívásokkal néz szembe, különösen a katasztrofális elfelejtéssel, amikor az új tanulások rontják a korábbi tudást. A meglévő módszerek, mint például a replay-alapú technikák, regularizáció és architekturális megközelítések, korlátozásai vannak, különösen a skálázhatóság és az új környezetekhez való alkalmazkodás terén. A közelmúltban újítások jelentek meg a folyamatos tanulás terén, különösen az olyan startupoktól, mint a Writer és a Sakana. A Writer önfejlesztő modelljei valós időben alkalmazkodnak azáltal, hogy betekintéseket tárolnak egy rövid távú memória poolban a modell rétegeiben, míg a Sakana Transformer² lehetővé teszi a modell súlyainak dinamikus kiigazítását a feladat kontextusa alapján, ami a jobb alkalmazkodóképességű MI rendszerek felé mutat. Összegzésül, ahogy a kutatás előrehalad a folyamatos tanulás terén, az MI képessége, hogy tanuljon és alkalmazkodjon működési élete során, hatalmas potenciált hordoz. Ez az evolúció átformálja az MI-ről alkotott elképzeléseket, és új lehetőségeket teremt az alkalmazkodásra és versenyelőnyre.