Snabblärande

Snabblärande beskriver förmågan att snabbt få ny kunskap eller färdigheter och att anpassa sig till nya uppgifter eller miljöer med begränsad träning. Begreppet används inom både kognitionsvetenskap och artificiell intelligens för att betona snabb anpassning snarare än långsam och dataintensiv inlärning.

Inom människolärande förklaras snabblärande ofta av tidigare kunskap, strukturerade mentala ramverk och förmågan att överföra färdigheter mellan liknande uppgifter. Faktorer som analogier, scheman och effektiv informationsbearbetning bidrar till hur snabbt nya uppgifter förstås och bemästras.

Inom maskininlärning syftar snabblärande på algoritmer och system som kan generalisera från få exempel eller snabbt anpassa sig till nya uppgifter. Relaterade områden är few-shot learning och one-shot learning, där modeller lär sig med endast några få träningsprov, samt meta-lärning, som syftar till att optimera för snabb anpassning. Andra strategier inkluderar transfer learning och snabb policyanpassning i förstärkningsinlärning.

Viktiga komponenter i snabblärande inkluderar användning av tidigare kunskap, huvudramverk som möjliggör snabb anpassning, samt mekanismer som minnesstrukturer och probabilistiska modeller som hanterar osäkerhet. Metoderna arbetar ofta med balans mellan ny inlärning och bevarande av tidigare kunskap för att undvika överanpassning.

Utmaningar omfattar risk för överfitting när data är mycket begränsad, samt problem med kontinuerlig inlärning som katastrofal glömska. Andra frågor är hur modeller kan generalisera till helt nya uppgifter och hur de klarar av distributionens skiftningar i verkliga tillämpningar.

Användningsområden inkluderar personliga assistenter, robotik, medicinsk diagnostik och andra sammanhang där snabba anpassningar krävs utan omfattande data. Se även relaterade begrepp som transfer learning, meta-lärning och few-shot learning.