看到了一个机器人领域的新概念，叫做“发育学习”，比较陌生，于是查了下资料，这里也是简单谈下个人的理解。
在机器学习领域有个稍微相近的概念，叫做“终身学习”，也就是使用同一个模型对于相同类型的不同学习任务进行分别学习，不同任务时序出现，比如，先出现A任务，然后出现B任务，然后出现C任务，但是这里的不同任务都是同一类型的，比如，A、B、C这三个任务都是图像分类任务，而我们的目标就是在不断增加新的任务的学习时，该模型依旧可以保留对之前学习过的模型的一定的能力。
而机器人领域的这个“发育学习”，是指对不同的任务进行学习，这里个人估计是使用一个单一模型来实现对多个不同类型任务的学习，当然有可能做成一个带有路由功能的上层模型，然后对不同任务类型分配到不同的模型上进行处理，不过这有些像现在已有的大语言模型（LLM），不过未来的发展目标一定是要使用单一模型来实现服务器托管网对不同类型任务的学习的，比如使用一个模型，既能处理图像识别，又能做无监督的异常检测，还能做强化学习来进行控制决策，等等，不过目前并没有看到这样的已成型的学术成果，个人估计这个名词（“发育学习”）应该还处于概念阶段。
资料地址：
http://www.ia.cas.cn/kygz/zdxm/202009/t20200908_5688013.html
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