これらの方法のうち、一般的な人工知能を開発するための未来の予測がもっとあると思いますか？
転送学習方法は、一般的な人工知能の開発に最も有望なものの1つであると考えています。転送学習により、モデルは別のタスクで以前の経験からタスクを実行することを学ぶことができます。これにより、特定のタスクのためにモデルをトレーニングする時間と労力が大幅に削減されます。これは、一般的なAIがタスクで学んだ知識とスキルを利用して、それを別のタスクに適用できることを意味します。これにより、AIは彼らの経験に基づいて新しい知識とスキルを獲得する能力を与え、追加のトレーニングを必要とせずにさまざまなタスクを実行できるようになります。