7月28日，由中國人工智能學會、深圳市羅湖區(qū)人民政府共同主辦的2018 中國人工智能大會（CCAI 2018）在深圳舉行。

CAAI副理事長楊強發(fā)表《AI面臨的挑戰(zhàn)和遷移學習所帶來的機遇》演講，在談到遷移學習時，理事長楊強為大家解釋：人類在學會自行車后，再學摩托車就非常容易了；看了一兩張圖片，就可以把它擴展到許多其他不同的景象。我們能把我們過去的經(jīng)驗帶到不同的場景，這樣就有了一種能夠適應新環(huán)境的能力。

機器如何才能也具有這種能力呢？楊強教授表示人類有一個訣竅，而這個訣竅可以應用到機器學習中——即遷移學習的要素——就是發(fā)現(xiàn)共性，發(fā)現(xiàn)領域之間的共性。如果一旦發(fā)現(xiàn)了這種關鍵的共性（共同特征）遷移學習就變得非常容易。

為什么我們需要研究遷移學習？首先，生活上我們遇到更多的是小數(shù)據(jù)，而在小數(shù)據(jù)上學習的模型，才是真正的智能。第二，我們希望構建的系統(tǒng)不僅在那個領域能夠發(fā)揮作用，在其周邊也可以發(fā)揮作用。即我們希望系統(tǒng)是可靠的，其可以舉一反三和融會貫通，這也是我們賦予智慧的一種定義。第三，我們希望更重要的是如何能夠把一個通用的系統(tǒng)加上個人的小數(shù)據(jù)，而遷移到個人的場景當中去，因此我們可以向個性化方向發(fā)展。遷移學習就是一個必不可少的工具。

但遷移學習為什么如此難以實現(xiàn)？因為即使是人類也很難發(fā)現(xiàn)這些共同點。