転送学習方法は、一般的な人工知能の開発に最も有望なものの1つであると考えています。転送学習により、モデルは別のタスクで以前の経験からタスクを実行することを学ぶことができます。これにより、特定のタスクのためにモデルをトレーニングする時間と労力が大幅に削減されます。これは、一般的なAIがタスクで学んだ知識とスキルを利用して、それを別のタスクに適用できることを意味します。これにより、AIは彼らの経験に基づいて新しい知識とスキルを獲得する能力を与え、追加のトレーニングを必要とせずにさまざまなタスクを実行できるようになります。
Creemos que el método de aprendizaje por transferencia es uno de los más prometedores para el desarrollo de una inteligencia artificial general. El aprendizaje por transferencia permite que un modelo aprenda a realizar una tarea a partir de sus experiencias previas en otra tarea, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para entrenar un modelo para una tarea específica. Esto significa que una IA general podría aprovechar los conocimientos y habilidades aprendidos en una tarea para luego aplicarlos a una tarea diferente. Esto le daría a la IA la capacidad de adquirir nuevos conocimientos y habilidades a partir de sus experiencias, lo que le permitiría realizar una variedad de tareas sin necesidad de entrenamiento adicional.