眾所周知，人工智能技術正在改變著世界，并已經成為真正的世紀機遇。作為一種科學思想，人工智能的起源至少可以追溯到700多年前。但是作為一項理論計算，人工智能概念的正式提出應當歸功于艾倫·麥席森·圖靈(Alan M. Turing)在1948年撰寫但未發表的論文Intelligent Machinery以及在1950年發表的論文Computing Machinery and Intelligence。這兩篇論文點燃了科學家用機器模擬人類智能的夢想，而通用智能則成為這一夢想追求的最高目標。在過去的70多年里，人工智能先后經歷了狂熱寒冬復興，最終進入了平穩的發展階段。時至今日，人工智能的概念已經深入人心。ChatGPT和元學習的異軍突起，更加堅定了科學家追求通用智能的信念。
元學習的英文翻譯為Meta Learning，本質是learning to learn，即學會學習。這是一種面向過程的新型高端機器學習算法，我們團隊于2020年開始嘗試這方面的研究和探索。作為新型高端算法，元學習的研究不僅涉及復雜模型推導，而且涉及大規模編程。在相關課題研究中，團隊的編程思維和代碼調試能力都經歷了非常大的挑戰，最終完成了一系列的算法創新。我們和學生一起探索、進步。他們作為團隊的生力軍，一直都是課題研究的中堅力量。現在他們都已經以優異的成績畢業，找到了理想的工作，投入了新的研究課題。新的學生又是從零開始，團隊急需引導他們形成元學習的編程思維。從編程平臺搭建到開發環境配置，給學生們多一些勇氣和鼓勵，他們最終也將完成對大規模代碼的理解與調試。
為了幫助更多的讀者，本書選擇以Chelsea Finn創立的模型無關元學習（MAML）算法程序為主線，為讀者設計了循序漸進的閱讀體驗。全書共5章，第1章的聯合訓練問題與第2章的任務構建問題是元學習研究的基本問題，建模思路和算法思想通俗易懂，代碼注釋極為詳細，確保讀者開篇即可輕松入門。第3章的過程建模問題與第4章的輸入輸出問題代表了元學習研究的核心問題，因為已經有了前兩章的研究基礎，讀者仍然可以在較短時間內收獲進步的喜悅。第5章解釋的應用拓展問題是元學習研究的根本問題，元學習過程與人類的學習過程比較相似，在算法程序中體現了學前準備、預習、快速學習等核心環節。
本書特色
(1) 內容通俗易懂。本書貼近初學者的實際情況，完整復現了團隊在元學習算法研究初期對代碼問題和算法思想的理解。對人工智能感興趣但缺少專業指導的讀者，開篇即可輕松入門，能在較短時間內收獲進步的喜悅。
(2) 有趣，但不缺乏挑戰。元學習過程與人類的學習過程比較相似，是非常有趣的算法。本書從最初級的算法思想開始，循序漸進地幫助初學者全方位、系統理解元學習的有趣過程。同時，也為讀者留出了部分思考空間，積極引導讀者嘗試探索，在挑戰中逐步超越自我。
(3) 既是放大鏡，又是加速器。本書為讀者提供了一枚放大鏡。透過本書，讀者將有能力解釋模型無關元學習算法程序的所有細節。作為深度學習的拓展應用，元學習算法的實現涉及一系列高級編程技巧。這些編程技巧是讀者成長的加速器，可以在較短時間內形成編程思維，提高編程效率。
致謝
首先對MAML算法創始人Chelsea Finn的免費授權許可深表謝意！免費授權許可包含在4.1.2節內，讀者也可在隨書贈送的源代碼目錄中查看。LICENSE文件（授權許可）的源代碼目錄中還包含筆者對原創者Chelsea Finn的英文致謝視頻！ 為表達對原創代碼的充分尊重，遵照原創者Chelsea Finn的要求，現將LICENSE文件中包含的免費授權許可突出展示如下：
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再次感謝原創者Chelsea Finn的無私分享。這一學術精神值得敬重，同時也需要延續。
筆者團隊正在開發新的元學習模型，完成后也將無償分享給讀者。
本書復現了團隊在元學習算法研究初期對代碼問題和算法思想的理解和部分可公開的討論結果。這些結果得益于上海應用技術大學、中國科學院、印度國家科學院提供的研究平臺，在此鄭重感謝相關領導的大力支持。一部分研究生和優秀本科生曾經參與MAML算法程序的深入探討，對他們分享的研究心得表示感謝！
感謝家人，家人的理解和支持一直是我們前行的勇氣和動力。
由于編者水平有限，書中不妥或疏漏之處在所難免，歡迎讀者批評指正。
編者
2024年12月
新書資訊