O que é aprendizagem contínua e qual é o problema do esquecimento catastrófico?

Aprendizagem contínua — é a capacidade de um modelo de aprendizagem automática de aprender de novos dados de forma sequencial, sem esquecer as informações previamente aprendidas. Isto é importante para sistemas que precisam de se adaptar a condições em mudança sem necessidade de re-treinamento do zero.

O problema do esquecimento catastrófico ocorre quando, ao treinar o modelo com novos dados, ele perde a capacidade de trabalhar corretamente com tarefas ou dados previamente aprendidos. Isto deve-se ao fato de que a atualização dos pesos do modelo para os novos dados pode «sobrescrever» os conhecimentos adquiridos anteriormente.

Para combater este problema, são utilizados vários métodos:

• Regularização, que limita as mudanças nos parâmetros importantes do modelo.
• Uso de memória para armazenar exemplos de tarefas passadas (replay).
• Soluções arquitetónicas, como dividir o modelo em partes para diferentes tarefas.

Assim, a aprendizagem contínua permite que os modelos aprendam de forma eficaz com novos dados sem perder conhecimentos antigos, o que é crítico para aplicações de IA a longo prazo.