揭秘“永不遗忘”的AI大脑：渐进神经网络
在人工智能的世界里，神经网络就像是我们赋予机器的学习工具。它们可以识别图像、理解语言、下棋，甚至创作艺术。然而，这些强大的AI也常常有一个小烦恼：它们有点“健忘”。当你教一个AI学习一项新技能时，它可能会把之前辛辛苦苦学到的旧技能给“忘”掉。这种现象在AI领域被称为“灾难性遗忘”（Catastrophic Forgetting）。
想象一下这样的场景：你教一个机器人学会了识别猫，当它非常熟练之后，你又开始教它识别狗。结果，机器人成功学会了识别狗，却发现它把如何识别猫的知识给弄丢了！这显然不是我们希望看到的。在现实世界中，我们希望AI能够像人类一样实现“持续学习”——不断积累新知识，同时牢牢记住过去的经验。为了解决这个难题，一种巧妙的神经网络架构应运而生，它就是我们今天要介绍的“渐进神经网络”（Progressive Neural Networks，简称PNNs）。
什么是渐进神经网络？——一位“高情商”的学生
要理解渐进神经网络，我们可以把它想象成一个非常擅长学习的“高情商”学生。这个学生每次学习一门新课程时，不仅能迅速掌握新知识，更重要的是，它不会因此而忘记以前学过的旧知识。它甚至懂得去借鉴和利用旧知识来帮助自己理解新知识，从而学得更快、更好。
传统神经网络在学习新任务时，就像是把所有学过的知识都写在一块“白板”上。当学习新任务时，为了腾出空间，它可能会擦掉白板上的一部分旧知识，导致遗忘。而渐进神经网络则另辟蹊径，它采取了一种“加盖新楼层”或“添置新书架”的方式。
如何“加盖新楼层”？——渐进神经网络的工作原理
渐进神经网络是由DeepMind公司在2016年提出的一种创新架构。它的“不遗忘”魔法主要得益于其独特的设计哲学：
“冻结”旧知识： 当渐进神经网络学会了一个任务（比如“识别猫”）后，它会把处理这个任务的神经网络部分（我们可以形象地称之为一栋“知识楼层”或者一个“任务模块”）完整地“冻结”起来。这意味着这部分网络的参数将不再被修改，旧的知识被完好无损地保存下来。
创建新“楼层”： 当需要学习一个新任务（比如“识别狗”）时，渐进神经网络不会去改动旧的“识别猫”楼层，而是会在旁边新建一栋全新的“识别狗”楼层。这栋新楼层的初始状态是空白的（参数随机初始化）。
楼层间的“智慧连接”： 最关键的一步在于，这栋新的“识别狗”楼层并不是独立学习的。它会通过特殊的“侧向连接”（lateral connections）从所有旧的、已经被“冻结”的楼层那里“借鉴”知识和经验。 想象一下，新来的学生不仅自己看书学习，还会主动向学长学姐们请教，利用他们的学习笔记和经验来帮助自己。这些侧向连接允许新任务的网络层从之前任务的层中接收输出，从而利用已学习到的特征和表示。
通过这种方式，渐进神经网络实现了：
- 彻底避免灾难性遗忘： 由于旧任务的网络被“冻结”，它们不会受到新任务学习过程的任何干扰。
- 高效的知识迁移和利用： 新任务可以利用旧任务学习到的有用特征，从而学习得更快、更有效。这就像一个有了丰富基础知识的学生，学习新领域时总能触类旁通。
- 持续学习的能力： 随着新任务的不断到来，渐进神经网络可以不断地“加盖新楼层”，持续扩展其能力范围，而无需从头开始或担心遗忘。
渐进神经网络的优势与应用
渐进神经网络的核心优势在于它能有效地解决持续学习中的两大挑战：遗忘问题和知识迁移问题。它在以下场景中展现出巨大潜力：
- 机器人学习： 机器人可能需要学习一系列复杂的技能，比如先学会走路，再学会抓取物体，然后学会组装零件。渐进神经网络可以确保机器人在学习新技能的同时，不会忘记旧技能。
- 智能助理： 随着用户需求的变化，智能助理需要不断学习新的指令和偏好，同时记住之前的交互模式和用户信息。
- 医疗诊断： 持续学习新的疾病类型和诊断方法，同时不遗忘已有的疾病知识。
DeepMind的研究人员已经在各种强化学习任务（如Atari游戏和3D迷宫游戏）中广泛评估了渐进神经网络，并展示了它在性能上优于许多基于传统预训练和微调的方法。例如，它在乒乓球游戏的不同变体之间进行迁移时，能够重用低级视觉特征来检测球和球拍。
挑战与未来展望
尽管渐进神经网络提供了一个优雅的解决方案，但它也并非没有缺点。最主要的问题在于“体量增大”：每增加一个新任务，就需要新建一整套神经网络单元。这意味着，随着学习的任务越来越多，整个模型的参数量会急剧膨胀，占用更多的内存和计算资源。这就像一个房子越盖越高、隔间越来越多，最终导致结构臃肿、维护成本升高。
为了应对这些挑战，研究人员们正在探索各种优化方法，例如如何更智能地管理模型尺寸，或者在学习新任务时只添加网络的一部分而不是整个新列。近年来（2023年、2024年），关于持续学习和如何优化PNNs的研究仍在继续，例如探讨如何利用残差块（residual blocks）来提升性能，以及如何在保证不遗忘的同时降低模型复杂性。
总而言之，渐进神经网络为构建一个能够持续学习、永不遗忘的AI大脑提供了激动人心的可能性。虽然仍有诸多挑战，但其“加盖新楼层，巧借旧智慧”的设计理念，无疑为人工智能迈向更智能的未来，奠定了坚实的一步。