钟毅与朱军合作提出脑启发的人工智能持续学习方法【NMI封面文章】。

在脑机接口社区中，生物智能的学习能力在开放、高动态和演化环境中扮演着重要角色。这种学习能力是人类以及大多数动物在自然选择中获得的优势之一。然而，传统的机器学习方法往往局限于静态封闭的数据集，无法适应动态开放环境的挑战。持续学习则试图模拟生物智能的学习过程，通过不断学习来提升智能体对多变环境的适应能力。

目前，主流的机器学习模型在面临数据分布变化时，容易发生灾难性遗忘，即先前学到的知识被覆盖的情况。为了克服这一难题，持续学习方法不断尝试提高对已学知识的记忆稳定性，如在学习新任务时保持旧任务网络参数不变。然而，这些方法往往只适用于特定情景，难以普遍适应复杂的现实环境和任务。

因此，借鉴生物脑的持续学习机理，发展更具普适性的持续学习方法成为人工智能领域的挑战之一。钟毅课题组与朱军课题组合作提出的脑启发的持续学习方法，为这一领域带来了新的思路和方法。

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