Brzi napredak u veštačkoj inteligenciji (AI) otkrio je nove mogućnosti, posebno u modelima rezonovanja zasnovanim na računanju tokom inferencije, što je dovelo do rasprava o potencijalu za veštačku opštu inteligenciju (AGI). Izvršni direktor OpenAI-a Sam Altman i izvršni direktor Anthropic-a Dario Amodei ističu perspektivu dostizanja veštačke inteligencije na ljudskom nivou u narednih nekoliko godina. Međutim, trenutni AI sistemi nemaju jednu ključnu sposobnost: sposobnost kontinuiranog učenja nakon obuke. Danas, AI funkcioniše u dve faze—obuci i inferenciji. Nakon faze obuke, znanje modela postaje statično i ne može se prilagoditi ili učiti iz novih podataka tokom inferencije. Da bi ažurirao svoje znanje, model obično zahteva opsežnu ponovnu obuku, što je resursno intenzivno i nepraktično. Ova ograničenja sprečavaju AI da postigne kontinuirano unapređenje poput ljudske inteligencije, koja uči i prilagođava se u realnom vremenu. Postoji nekoliko rešenja, poput fino podešavanja modela, generacije obogaćene pretragom (RAG) i učenja u kontekstu, ali nijedno od njih ne omogućava pravo kontinuirano učenje.

Ova rešenja su ograničena problemima skalabilnosti, potrebom za usklađenom distribucijom podataka i prolaznom prirodom učenja u kontekstu. Obećanje kontinuiranog učenja leži u njegovoj sposobnosti da stvara personalizovane AI aplikacije koje se vremenom prilagođavaju, unapređujući angažman korisnika i stvarajući konkurentske prednosti ili "rovove" za AI kompanije. U poređenju sa statičnom prirodom trenutnih modela, kontinuirano učenje bi omogućilo AI sistemima da se razvijaju na osnovu kontinuirane interakcije, čineći ih više prilagođenim pojedinačnim korisnicima. I pored transformativnog potencijala, kontinuirano učenje se suočava sa izazovima, posebno sa katastrofalnim zaboravom, gde novo učenje degradira prethodno znanje. Rešenja u postojećim metodama—poput tehnika zasnovanih na ponavljanju, regularizacije i arhitektonskih pristupa—imaju svoja ograničenja, posebno u pogledu skalabilnosti i prilagodljivosti novim okruženjima. Nedavne inovacije u kontinuiranom učenju pojavile su se, posebno od startapa poput Writer-a i Sakana. Writer-ovi samoprojektivajući modeli prilagođavaju se u realnom vremenu skladištenjem uvida u bazu kratkotrajnog pamćenja unutar slojeva modela, dok Sakana-ov Transformer² omogućava dinamičko prilagođavanje težina modela na osnovu konteksta zadatka, ističući pomak prema prilagodljivijim AI sistemima. Zaključak je da, kako istraživanje napreduje u kontinuiranom učenju, sposobnost AI-a da uči i prilagođava se tokom svog operativnog veka nosi ogroman potencijal. Ova evolucija će preoblikovati percepciju AI-a i redefinisati mogućnosti u ovoj oblasti, stvarajući nove puteve za prilagodljivost i konkurentsku prednost.