Meta Learning，或称作学会学习，已成为人工智能理论研究的重要分支。从人工智能的发展趋势来看，呈现出一个从基础到应用的逐步深化过程：Artificial Intelligence --> Machine Learning --> Deep Learning --> Deep Reinforcement Learning --> Deep Meta Learning。
这种发展路径完全依赖于当前人工智能的现状。在Machine Learning时代，对于复杂分类问题的处理效果不佳。深度学习的出现解决了单一映射问题，例如图像分类，但当输出对下一个输入有影响时，深度学习就力不从心。此时，增强学习（Reinforcement Learning）填补了这一空白。随后，深度增强学习（Deep Reinforcement Learning）的出现，使序列决策问题初步取得成效。然而，深度增强学习在处理大规模训练数据和精确奖励机制上存在局限性。对于现实世界中的问题，如机器人学习，这些问题无法解决。此时，快速学习的能力成为了关键，而人类能够快速学习的原因之一是具备学会学习的能力，能够利用过往知识和经验指导新任务的学习。因此，Meta Learning成为解决这一问题的关键所在。
同时，星际2游戏中的DeepMind使用现有深度增强学习算法的失效，揭示了当前深度增强学习在处理复杂动作空间问题上的局限性，尤其是需要策略和战术思考的问题。这一现象凸显了通用人工智能中的核心问题——如何使人工智能学会思考和推理。AlphaGo通过在棋盘特征输入到神经网络的过程中实现思考，但其动作空间相对有限，与星际2的复杂性相差甚远。人类在面对大量选择时依然能够高效解决问题，关键在于通过策略和战术降低选择范围。因此，Meta Learning，因其具备学会学习的能力，被看作是解决人工智能学会思考这一高难度问题的潜在方法之一。
经过上述分析，可以得出Meta Learning是实现通用人工智能的关键。
在本专栏的前两篇文章中，我们已经探讨了Meta Learning相关概念。从本篇开始，我们将直接使用Meta Learning这一名称，以更专业、更酷的形象展示这一领域。
以下是一些Meta Learning的前沿研究进展，展现出百家争鸣的阶段：
Meta Learning的研究之所以呈现百家争鸣的局面，是因为每家的研究思路都各具特色，展现出多样化的尝试。
以下是收集到的部分Meta Learning相关论文：
接下来，我们将分门别类地分析这些研究，以简要的方式展示这些最前沿的研究进展。
基本思路：通过在神经网络中添加记忆模块，利用过往经验来指导学习。
代表论文：[1] Santoro, Adam, et al. "Meta-learning with memory-augmented neural networks." In Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning, pp. 1842–1850, 2016.
论文示例网络结构展示了如何将上一次的标签作为输入，并添加外部记忆存储上一次的输入，从而在下一次输入时利用外部记忆进行预测。
基本思路：预测梯度以提高学习速度，通过预测梯度指导神经网络的学习。
代表论文：[1] Andrychowicz, Marcin, et al. "Learning to learn by gradient descent by gradient descent." In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3981–3989, 2016.
论文提出训练一个通用神经网络来预测梯度，显著加快了优化过程。
基本思路：利用过往任务训练注意力机制，面对新任务时直接关注关键部分。
代表论文：[1] Vinyals, Oriol, et al. "Matching networks for one shot learning." In Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 3630–3638, 2016.
论文构造了注意力机制，通过g和f函数计算注意力权重。
基本思路：LSTM内部更新类似于梯度下降，通过LSTM结构训练神经网络更新机制。
代表论文：[1] Ravi, Sachin, and Hugo Larochelle. "Optimization as a model for few-shot learning." In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2017.
论文探讨了如何将LSTM的更新与梯度下降联系起来。
基本思路：将Meta Learning应用于增强学习，通过增加外部信息输入如奖励和先前动作，实现任务级别信息的学习。
代表论文：[1] Wang J X, et al. "Learning to reinforcement learn." arXiv preprint arXiv:1611.05763, 2016.
论文通过额外输入奖励和之前动作，强制神经网络学习任务级别信息。
基本思路：通过训练一个更好的基础模型，同时应用于监督学习和增强学习，实现更通用的学习能力。
代表论文：[1] Finn, Chelsea, et al. "Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks." arXiv preprint arXiv:1703.03400, 2017.
论文提出同时启动多个任务，获取不同任务学习的合成梯度方向来更新基础模型。
基本思路：利用WaveNet充分使用过往数据，实现Meta Learning。
代表论文：[1] Mishra N, et al. "Meta-Learning with Temporal Convolutions." arXiv preprint arXiv:1707.03141, 2017.
论文直接利用历史数据，效果显著。
基本思路：构造模型预测损失，以提高学习效率。
代表论文：[1] Flood Sung, et al. "Learning to Learn: Meta-Critic Networks for Sample Efficient Learning." arXiv preprint arXiv:1706.09529, 2017.
论文构建了Meta-Critic网络来预测Actor网络的损失，对于强化学习而言，损失即为Q值。
综上所述，Meta Learning领域百花齐放，展示了多样化的创新思路。然而，真正的杀手级算法尚未出现，期待这一领域未来的发展。同时，鼓励更多研究者参与到Meta Learning的研究中来，共同推动人工智能技术的进步。