W świecie sztucznej inteligencji, uczenie ciągłe (Continual Learning) jest jednym z największych wyzwań. Chodzi o to, aby modele AI mogły uczyć się nowych rzeczy w sposób sekwencyjny, bez zapominania tego, czego nauczyły się wcześniej. To kluczowa umiejętność, która przybliża nas do stworzenia prawdziwie inteligentnych systemów, zdolnych do adaptacji w dynamicznie zmieniającym się świecie.

Niestety, tradycyjne sieci neuronowe cierpią na tzw. katastrofalne zapominanie (catastrophic forgetting). Gdy uczą się nowego zadania, mają tendencję do nadpisywania wiedzy zdobytej przy poprzednich zadaniach. Publikacja “Monte Carlo Functional Regularisation for Continual Learning” (arXiv:2508.13006) autorstwa Pengcheng Hao, Menghao Waiyan William Zhu i Ercan Engin Kuruoglu, przedstawia nowatorskie podejście do tego problemu.

MCFRCL: Nowa Rama dla Uczenia Ciągłego

Autorzy pracy proponują nową architekturę, nazwaną MCFRCL (Monte Carlo Functional Regularisation for Continual Learning). Jest to metoda oparta na regularności funkcjonalnej, która w przeciwieństwie do metod opartych na regularności w przestrzeni wag, koncentruje się na zachowaniu predykcji modelu dla poprzednich zadań.

Główną innowacją w MCFRCL jest wykorzystanie próbkowania Monte Carlo do aproksymacji rozkładów predykcji modelu. Dzięki temu unika się kosztownych obliczeń macierzy Jacobiego i zmniejsza błędy aproksymacji liniowej, które są bolączką dotychczasowych metod.

Matematyczne Subtelności MCFRCL

Sercem MCFRCL są zaawansowane koncepcje matematyczne. Przyjrzyjmy się im bliżej:

Próbkowanie Monte Carlo

Zamiast analitycznie obliczać rozkład predykcji, MCFRCL wykorzystuje próbkowanie Monte Carlo. Polega to na wielokrotnym przepuszczeniu danych wejściowych przez sieć z losowo próbkowanymi wagami (zgodnie z ich rozkładem a posteriori). Otrzymujemy w ten sposób zbiór próbek predykcji, który reprezentuje rozkład prawdopodobieństwa wyjścia modelu.

Aproksymacja Rozkładów Metodą Momentów

Następnie, na podstawie uzyskanych próbek, MCFRCL estymuje parametry trzech ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa: normalnego, Laplace’a i Cauchy’ego. Wykorzystuje do tego metodę momentów, która pozwala na dopasowanie parametrów rozkładu (takich jak średnia czy wariancja) do momentów empirycznych z próbek.

Miary Odległości: Wasserstein i Kullback-Leibler

Aby zmusić model do “pamiętania” poprzednich zadań, MCFRCL minimalizuje odległość między rozkładami predykcji dla bieżącego i poprzednich zadań. W tym celu wykorzystuje dwie miary odległości między rozkładami prawdopodobieństwa:

  • Odległość Wassersteina: Intuicyjnie, jest to “koszt” przekształcenia jednego rozkładu w drugi. Jest to szczególnie użyteczne, gdy rozkłady mają niepokrywające się nośniki.
  • Dywergencja Kullbacka-Leiblera (KL): Mierzy, jak bardzo jeden rozkład prawdopodobieństwa różni się od drugiego.

Dzięki połączeniu tych technik, MCFRCL jest w stanie efektywnie i dokładnie regularizować funkcję predykcyjną modelu, zapobiegając katastrofalnemu zapominaniu.

Wyniki i Znaczenie

Autorzy przetestowali MCFRCL na popularnych zbiorach danych, takich jak MNIST i CIFAR. Wyniki symulacji pokazały, że proponowana metoda przewyższa inne popularne podejścia do uczenia ciągłego, zarówno pod względem dokładności predykcji, jak i wydajności treningu.

Publikacja ta ma duże znaczenie dla rozwoju uczenia ciągłego. Pokazuje, że metody oparte na próbkowaniu Monte Carlo i zaawansowanych miarach odległości mogą być kluczem do rozwiązania problemu katastrofalnego zapominania.

Podsumowanie

MCFRCL to obiecująca nowa metoda w dziedzinie uczenia ciągłego. Dzięki inteligentnemu połączeniu próbkowania Monte Carlo, aproksymacji rozkładów i miar odległości, otwiera nowe możliwości dla tworzenia bardziej adaptacyjnych i “pamiętliwych” modeli AI. To kolejny krok w kierunku maszyn, które uczą się w sposób bardziej zbliżony do ludzkiego.

📎 Linki