一旦精灵离开灯，即使不是不可能，也很难将其放回去！
南加州大学的一项研究表明 ，相互共享知识的人工智能模型可以相互学习并快速掌握不同的任务。
这一发现具有在包括医学在内的各个领域应用的潜力。
一组研究人员开发了一种名为 SKILL（共享知识终身学习）的工具，帮助 AI 学习102 种不同的任务。
例如按型号对数以万计的汽车图像、按物种的颜色、胸部 X 光检查等进行分类。
然后不同的AI模型通过去中心化的通信网络共享他们的知识，最终所有模型都掌握了所有102个任务的知识。
简单地说：你是扑克大师，你的朋友是美食鉴赏家，第三个朋友是音乐专家。
他们结识并分享您所在领域的知识。
结果，他们每个人都从另外两个人那里学到了新的东西。
SKILL 包含一组可以加速学习过程的算法，因为人工智能代理可以同时并行学习。
研究表明，如果 102 个 AI 智能体中的每一个都学习了一项任务，然后与其他智能体共享该任务，那么考虑到智能体之间必要的沟通和知识巩固，所需的训练时间将减少 101.5 倍。
该研究可以表示如下：每个人工智能都会教授其专业课程，而所有其他机器人实际上都是专心学习的。他们通过连接他们的数字网络（例如私人互联网）分享知识。
科学家相信 SKILL 是终身学习 (LL) 领域进步的一个有希望的起点。
专家表示，这种搜索未来可能会扩展到数千或数百万个任务。
在医疗领域，各种人工智能系统可以专门研究各种疾病、治疗方法、患者护理技术和最新研究。
巩固知识后，人工智能可以充当医师助理，为医生提供各个医学领域的最新、准确信息。