#災難性遺忘

AI 為什麼會「學新忘舊」？研究團隊用量子混合態挑戰災難性遺忘

當人工智慧持續學習新的類別時，往往會逐漸忘記過去學過的知識，這個現象被稱為「災難性遺忘」。一篇最新研究嘗試把這項經典 AI 難題帶進量子機器學習，提出以 Mixed-State Prototype（混合態原型）表示不同類別的方法。研究利用 8-qubit 量子骨幹與 4-qubit 密度矩陣，在 CIFAR-100 與 TinyImageNet 上測試增量學習能力。結果顯示，量子方法已能與部分傳統增量學習方法競爭，但仍未超越 FeCAM 等較強的 classical baseline，而且目前所有量子電路仍是在傳統 GPU 上模擬，距離真正的量子硬體優勢還有相當距離。