Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aprendizagem Contínua Sem Tarefas
Paradigma de aprendizagem onde o modelo aprende continuamente a partir de um fluxo de dados sem delimitação explícita de tarefas, exigindo adaptação autónoma às mudanças de distribuição.
Plasticidade-Estabilidade
Dilema fundamental na aprendizagem contínua entre a capacidade de aprender novas informações (plasticidade) e a preservação do conhecimento adquirido (estabilidade).
Buffer de Replay Dinâmico
Memória tampão adaptativa que armazena seletivamente amostras representativas do passado para revisar periodicamente o conhecimento anterior sem fronteiras de tarefas definidas.
Regularização Sináptica Contínua
Técnica que preserva os pesos sinápticos importantes identificados dinamicamente durante a aprendizagem contínua para limitar o esquecimento catastrófico sem conhecimento a priori das tarefas.
Expansão Adaptativa de Rede
Estratégia que adiciona dinamicamente neurónios ou camadas à rede quando novas capacidades são necessárias, permitindo um crescimento orgânico sem segmentação explícita das tarefas.
Consolidação Sináptica Online
Processo de estabilização progressiva das conexões neuronais importantes identificadas em tempo real durante a aprendizagem contínua, imitando os mecanismos de consolidação biológica.
Deteção Automática de Mudança
Mecanismo que identifica automaticamente as transições na distribuição dos dados ou nos conceitos sem supervisão explícita, crucial para a adaptação contínua.
Memória Episódica Sem Fronteiras
Sistema de memória que armazena experiências significativas de forma contínua sem segmentação por tarefas, utilizando critérios de seleção dinâmicos baseados na utilidade.
Aprendizagem Contínua Auto-Supervisionada
Abordagem onde o modelo gera seus próprios sinais de aprendizagem a partir de dados não rotulados de forma contínua, adaptando suas representações sem supervisão externa.
Espaço Latente Contínuo
Representação de dimensão reduzida que evolui dinamicamente para acomodar novos conceitos, preservando a estrutura semântica do conhecimento anterior.
Transferência de Conhecimento Gradual
Processo de identificação e reutilização automática de conhecimento transferível entre conceitos emergentes em um fluxo de dados contínuo sem delimitação explícita.
Métricas de Continuidade
Indicadores que quantificam o desempenho do modelo sobre o conjunto de conhecimentos adquiridos ao longo do tempo, medindo o equilíbrio entre aprendizagem e preservação sem segmentação de tarefas.
Adaptação Não Estacionária
Capacidade de um sistema de modificar seus parâmetros internos em resposta a distribuições de dados que mudam dinamicamente, característica essencial da aprendizagem sem tarefas.