当AI实现多任务学习，它究竟能做什么？

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图片来源@视觉中国文 | 脑极体提到AI领域的多任务学习，很多人可能一下子就想到通用人工智能那里了。通俗意义上的理解，就像《超能陆战队》里的大白这样一种护理机器人，既能进行医疗诊断，又能读懂人的情绪，还能像陪伴机器人一样完成各种复杂任务。不过大白毕竟只是科幻电影当中的产物，现有的AI技术大多还处于单体智能的阶段，也就是一个机器智能只能完成一项简单任务。工业机器人中做喷漆的就只能用来喷漆，做搬运的只能用来搬运；识别人脸的智能摄像头只能进行人脸，一旦人类戴上口罩，那就要重新调整算法。当然，让单个智能体实现多种任务也是当前AI领域研究的热点。最近，在强化学习和多任务学习算法上成绩最好的是DeepMind公司的一款名为Agent57的智能体，该智能体在街机学习环境（ALE）数据集所有57个雅达利游戏中实现了超越人类的表现。当然，多任务学习不止用在游戏策略上。相对于现阶段的AI，我们人类才是能够进行多任务学习的高手。我们既不需要学习成千上