【nature machine intelligence】终身学习机器的生物基础，Biological underpinnings for lifelong learning machines

生物有机体在其一生中通过与环境的相互作用来学习。为了使人工系统能够成功地在现实世界中行动和适应，它也同样能够在持续的基础上学习。这一挑战被称为终身学习，在很大程度上仍未解决。在这篇文章中，我们确定了人工系统实现终身学习所需要的一组关键能力。我们描述了一些生物机制，包括神经元和非神经元，这有助于解释生物体如何解决这些挑战，并介绍了生物启发模型和生物似是而非的机制的例子，它们已应用于人工系统，以寻求终身学习机器的发展。我们讨论了进一步了解和推进终身学习技术的机会，旨在弥合自然智能和人工智能之间的差距。