Катастрофічне забування — це явище, що спостерігається в нейронних мережах і системах глибокого навчання, коли навчання новій інформації призводить до раптової або значної втрати раніше засвоєних знань. Ця проблема особливо проявляється при послідовному тренуванні на кількох завданнях: мережа налаштовує параметри під нове завдання, погіршуючи продуктивність на попередніх. Катастрофічне забування відрізняє штучний інтелект від людського навчання, яке дозволяє накопичувати навички без їх стирання. Це явище є ключовим викликом для безперервного навчання та адаптивного ШІ.
Сфери застосування та приклади
Катастрофічне забування виникає при оновленні моделей на нестабільних потоках даних, адаптації до нових доменів або багатозадачному навчанні. Наприклад, голосовий асистент, навчений розпізнавати різні мови, може забути попередні мови, вивчаючи нову. Системи рекомендацій чи виявлення шахрайства також схильні до цієї проблеми при зміні поведінки користувачів.
Основні програмні інструменти, бібліотеки та фреймворки
Фреймворки PyTorch та TensorFlow, а також спеціалізовані бібліотеки Avalanche, Continuum і sequoia дозволяють експериментувати зі стратегіями зменшення катастрофічного забування. Вони підтримують реалізацію методів, таких як Elastic Weight Consolidation (EWC), Learning without Forgetting (LwF) та регуляризацію на основі пам’яті.
Останні розробки та тенденції
Сучасні дослідження орієнтовані на архітектури, що забезпечують справжнє безперервне навчання, натхнені роботою мозку людини. Зростає інтерес до гібридних методів, що поєднують зовнішню пам’ять, динамічну регуляризацію та transfer learning. Досягнення у foundation models і модульних підходах відкривають нові перспективи для обмеження катастрофічного забування у реальних складних середовищах.