凌宗伟：多任务学习、交错式学习、跨学科学习

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【异史氏曰】当我们讨论多任务学习的话题时，首先必须弄明白多任务学习原本属于机器人的学习方式。

关于这一点，机器的回应是:

多任务学习是一种人工智能的学习方式，不同于传统的单任务学习，它可以同时处理多个任务，并在这些任务之间共享和传递知识。多任务学习起源于机器学习领域，借鉴了人类自然语言处理的思路。在人类的学习中，我们也会同时面对多个任务和问题，例如在学习语言时需要掌握听、说、读、写等多个技能。因此，多任务学习也可以视为一种模拟人类学习方式的机器学习技术。

在实际应用中，多任务学习可以提高模型的效率和准确率，减少大量重复的训练过程以及在数据存在异构情况时的输入特征工程。与单任务学习相比，多任务学习可以充分利用任务之间的相关性和共享特征，同时还可以减轻标注数据不足或难以获取的问题。因此，在智能机器和人类的学习中，多任务学习都是一种有价值的学习方式。

让机器人同时处理多个任务，并在不同的任务之间进行切换。这种学习模式为的是提高机器人的效率和灵活性，使其能够更好地适应不同的环境和任务要求。例如，在家庭服务机器人中，它们可能需要同时识别声音、语音指令并避免障碍物。多任务学习对智能机器人的更新换代展至关重要。不知道以这样的方式要求人的依据在哪里。

其次，多任务学习，不同于“交错式学习”。彼得·霍林斯在《费曼超级学习法：理解更快、保留更高，27个高级学习模型》中谈到“交错式学习”是这样说的，“这是极其重要的主动学习的方法，要求我们摒弃被许多人视为技能或学科学习的高效方式和常见的学习逻辑，即：长时间不间断地学习一个科目，就好像在吃饭时，需要先把所有的正菜吃完，才能吃甜点那样。”“在整个学习过程中，将几个相关技能的练习打乱重组，使得最后的学习计划看起来像是ABCABCABC。”“例如，在学习莎士比亚的作品时，我们可以按照剧作家的喜剧、悲剧和历史剧为划分依据，交叉学习。如果我们更进一步，从交叉学科的层面设计学习计划，那么可以将莎士比亚的作品、数学和非洲历史的内容安排在同一个学习时段内，执行交错式学习法。”

“相较于传统的分段式学习，交错式学习呈现了令人惊讶的优势：测试表明，相较于分段式学习，交错式学习在学习效率和知识保留率方面实现了43%的提升。当然，你或许也读过反对多任务处理的研究，并认为多任务处理会导致思维的中断，从而阻碍学习的效率，但如果运用得当，精心设计的‘中断’反而能够成为交错式学习取得最佳效果的秘诀。”请注意是精心设计的“中断”，为的是“将概念或问题交织在一起，能够建立并强化它们之间的联系。学生们通常将概念视为独立的、自成一体的信息片段，并认为它与其他片段之间没有联系，或联系不明显。但定期复习以前讲过的材料，能够帮助学生发现这些联系，并鼓励他们在不同的技能和观点之间找到意想不到的联结桥梁。”“我们可以在一个单独的学习时段中，在相互关联的多个主题之间自由切换。例如，我们可以尝试在一个给定的学习时段内，处理多个不同角度或主题，但数量需要设定一个上限，通常情况下，每个时段安排的不同主题最好是3个，如果时间非常紧张，最多也不要超过4个。主题设定之后，就可以根据直觉，在同一个时间段内，自由地从一个主题的学习切换到下一个主题的学习。有些学习者可能会设定每个主题学习的时长，但在某些情况下，人为限制学习的时长可能并不有利于理解能力的提升。”

“交错式学习法也可以有效地运用到文本学习中，但需要作更进一步的准备。我们需要牢记的一点是，交错式学习并不等同于多任务学习，这恰好是我们应该避免的一个误区。不要将所学的学科内容拆分得太松散，或交叉安排毫无关联的学科——在化学、英语文学和陶艺之间进行交错式学习，可能并不是一个明智的做法，有可能会导致事倍功半的学习效果。”很明白的意思是不要将交错式学习与多任务学习混为一谈，我以为同时也是对时下风行的跨学科整合教学的忠告。