关键词 人工智能 持续学习 解决方案

　　○沈 琴

　　在人工智能技术迅猛发展的今天，传统机器学习模型依赖静态数据训练的局限性日益凸显——面对动态变化的数据环境，模型常因“灾难性遗忘”而难以适应新任务，这一问题成为阻碍AI持续进化的关键瓶颈之一。国家科学技术学术著作出版基金项目、自然科学与工程艺术项目研究成果——《面向变化场景的连续人工智能》一书应运而生。该书系统阐述了持续学习（Continual Learning，CL）的核心理论与前沿实践，不仅为学界提供了突破性解决方案，更为工业界开辟了智能系统自适应优化的新路径。

　　该书从理论到应用层层递进。首章即切入持续学习的分类与挑战，将动态环境下的学习场景细化为任务增量、域增量与类增量三类，并直指“灾难性遗忘”这一核心痛点。针对传统重放方法在域转移中的脆弱性，第二章提出的多域多任务（MDMT）重放方法通过跨域Softmax与两级角度边际损失的协同设计，实现了新旧任务的并行优化，在图像分类任务中显著缓解了域偏移问题。第三章的MetaSP元学习算法则进一步引入伪更新与双目标优化框架，通过量化样本对模型稳定性和可塑性的动态影响，为重放方法的样本选择与鲁棒的模型更新提供了科学依据。这些方法不仅体现了理论深度，更通过实验验证了其普适性与高效性。

　　第四章聚焦在物联网与边缘计算蓬勃发展的背景下，并行持续学习（PCL）的复杂挑战，创新性地提出非对称梯度距离（AGD）与最大差异优化（MaxDO）策略。AGD通过梯度幅度与方向的差异化度量，有效平衡多源数据流的冲突；MaxDO则从梯度差异最小化角度减少遗忘，二者的结合为分布式环境下的持续学习提供了可扩展的技术路径。第五章针对多标签持续学习（MLCL）的标签关系构建难题，提出增强图卷积网络（AGCN++），通过部分标签编码器与关系保留约束的协同，既解决了部分标签的模糊性，又维护了跨任务的标签关联性，在医疗影像与工业质检等场景中展现出实用价值。

　　联邦学习（FL）因数据隐私保护需求而备受关注，但其在持续学习任务中的长期遗忘问题尚未解决。第六章提出的Fisher信息累积学习（FINAL）方法，通过全局Fisher矩阵的动态维护与神经元重要性评估，实现了联邦框架下知识的持续积累。该方法在医疗诊断与金融风控等隐私敏感领域具有重要应用潜力。第七章则转向在线持续学习（OCL），提出基于质心的重放（CBR）方法，以质心缓存机制优化样本选择策略，结合质心距离蒸馏约束，显著提升了在线场景下的模型鲁棒性，为实时推荐系统与智能客服等应用提供了技术支撑。

　　尤为值得关注的是第八章对V2X感知的探索。面对复杂交通场景的感知局限，研究团队提出自适应路车感知（AR2VP）框架，通过路端单元（RSU）的动态提示重放（RPR）策略，实现了跨场景的持续优化。该方法在3D目标检测与场景分割任务中的优异表现，为自动驾驶技术的落地提供了可靠保障，凸显了持续学习在智慧交通中的战略价值。

　　该书的学术贡献不仅在于方法论的创新，更在于其跨领域的系统性整合。作者团队基于5年深耕，将元学习、图神经网络、联邦优化等多领域技术熔于一炉，构建了覆盖理论、算法与应用的完整知识体系。书中提出的七类核心方法——从MDMT重放到AR2VP感知——均以实验数据佐证其有效性，展现了“理论驱动实践，实践反哺理论”的研究范式。此外，作者巧妙穿插机器学习基础知识，既降低了入门门槛，又为专业读者提供了深度思考的空间。

　　作为国家科学技术学术著作出版基金项目成果，该书的出版标志着我国在持续学习领域的研究已跻身国际前沿。李林燕、胡伏原、吕凡三位作者兼具学术深度与工程经验，其团队在智慧城市、图像处理、机器学习与模式识别等领域的丰硕成果，为该书的实践导向奠定了坚实基础。对于人工智能研究者而言，该书既是攻克“灾难性遗忘”难题的技术手册，也是探索动态智能系统的理论指南；对于产业界，则为构建自适应AI应用提供了方法论与工具箱。在数据环境瞬息万变的当下，这部专著无疑为人工智能的持续进化点亮了一盏明灯。