O framework foi batizado de “Learn to grow” (algo como “aprender a crescer”) e está estruturado como em um sistema no qual cada camada manipula os dados para ajudar o conjunto a desempenhar a tarefa e, para cada decisão a ser tomada, há quatro caminhos possíveis: pular a camada; usá-la da mesma forma que foi usada em tarefas anteriores, modificar levemente a atuação com base em uma ação prévia ou criar uma camada totalmente nova.
Assim, o sistema aprende qual é o melhor caminho, camada a camada, para concluir seu objetivo, sem descartar inputs e insights anteriores. “O que é mais interessante é que, com a topologia otimizada – ou “aprendida ” – uma rede treinada para executar novas tarefas esquece muito pouco do que é necessário para executar as tarefas mais antigas, mesmo que as tarefas antigas não sejam similares”, comenta Xilai Li, um dos autores do estudo.
Em vários testes, o “Learn to Grow” se saiu melhor que outros sistemas na execução de tarefas antigas e mostrou também aprimoramento nelas. Caiming Xiong, diretor de pesquisa da Salesforce Research e parceiro de Xilai Li, explica: “Isso é chamado de transferência para trás e ocorre quando você descobre que aprender uma nova tarefa o torna melhor em uma tarefa antiga. Nós vemos isso nas pessoas o tempo todo, não tanto na IA.”