主要观点：人工智能系统面临从有限数据中良好泛化的挑战，元学习（meta-learning）或“学会学习”的概念正在改变 AI 训练方式，旨在让模型能快速适应新任务且用很少数据。
关键信息：

• 元学习是机器学习的一个领域，专注于学习如何学习，与传统机器学习不同，能跨任务泛化。
• 可分为基于模型、基于优化、基于度量三种类型，各有特点和示例。
• 关键技术包括少样本学习、迁移学习、神经架构搜索。
• 有广泛应用，如个性化医疗、自主机器人、金融预测、自然语言处理等。
• 存在计算资源、数据隐私、泛化等挑战。
  重要细节：
• 基于模型的元学习通过调整内部参数适应新任务，如循环神经网络（RNNs）。
• 基于优化的元学习通过改进优化技术使模型更好学习新任务，如 MAML。
• 基于度量的元学习学习任务间的相似性度量，如孪生网络和原型网络。
• 少样本学习依赖元学习算法在少量标注数据下识别新任务。
• 迁移学习是在新任务上微调预训练模型。
• 神经架构搜索结合元学习设计最优神经网络架构。
• 元学习在医疗可个性化治疗，机器人能快速适应新环境，金融可预测市场趋势，自然语言处理可快速适应新任务。
• 挑战包括计算资源消耗大、数据隐私问题、模型泛化能力有限等。