提到AI領域的多任務學習，許多人可能會立即想到通用人工智能。按照常識，像超級海軍陸戰隊的大白這樣的護理機器人不僅可以執行醫學診斷，還可以理解人類的情緒，并且可以完成諸如陪伴機器人之類的各種復雜任務。

但是大白畢竟只是科幻電影的產物，大多數現有的AI技術仍處于單一智能階段，也就是說，機器智能只能完成一個簡單的任務。在工業機器人中，噴涂只能用于噴涂，運輸只能用于運輸。識別人臉的智能相機只能用于人臉。一旦人類戴上口罩，他們必須重新調整算法。

當然，讓單個代理完成多個任務也是當前AI研究的熱點。最近，強化學習和多任務學習算法中表現最好的是DeepMind的Deep57代理，該代理已在街機學習環境（ALE）數據集中的所有57種Atari游戲中實現。超越人類的表現。

當然，多任務學習不僅用于游戲策略。與現階段的AI相比，我們人類是多任務學習的大師。我們不需要學習成千上萬的數據樣本就可以了解某種事物，也不必從一開始就學習每種事物，而是可以通過觸摸來掌握相似的事物。

什么是多任務學習？

MTL是讓人工智能實現這種人類能力。通過在學習多個任務時共享有用的信息，改進了有助于學習每個任務的更精確的學習模型。

這里需要注意的是多任務學習和轉移學習之間的區別。轉移學習的目的是將知識從一項任務轉移到另一項任務。目的是使用一個或多個任務來幫助改善另一個目標任務，并且MTL希望多個任務可以互相幫助以彼此改善。

首先，任務具有相關性。任務的相關性意味著在多個任務的完成模式中存在某些相關性。例如，在人臉識別中，除了可以識別人臉特征外，還可以估計和識別性別和年齡，或者在不同類型的游戲中已經確定了一些通用規則，并將這種相關性編碼為MTL模型的設計。

為什么在神經網絡上同時訓練多個任務的學習效果會更好？

我們知道深度學習網絡是具有多個隱藏層的神經網絡，它將輸入數據逐層轉換為非線性，更抽象的特征表示。每層的模型參數不是人為設置的，而是在給學習者提供參數后在訓練過程中學習的，這給了多任務學習空間以展示其能力，并具有在訓練過程中學習多種能力的能力。任務的共同特征。

那么MTL如何產生效果？

MTL方法引入了感應偏置。感應偏置有兩個作用。一是相互促進。多任務模型之間的關系可以被視為相互的先驗知識，也稱為歸納傳遞。有了模型的先驗假設，可以更好地改善模型；另一個效果是約束效果，借助多個任務之間的噪聲平衡和表征偏差來實現更好的泛化性能。

首先，MTL的引入可以使深度學習減少對大量數據的依賴。樣本數量較少的任務可以從樣本量較大的任務中學習一些共享表示，以減輕任務數據的稀疏問題。

其次，多任務的直接相互促進體現在：①多種模型的特征相互補充。例如，在網頁分析模型中，改進點擊率預測模型還可以促進轉化模型學習更深的功能； ②注意機制，MTL可以幫助訓練模型將重點放在重要特征上，并且不同的任務將為該重要特征提供更多的證據； ③“竊聽”任務功能，即MTL可以允許不同的任務直接“竊聽”彼此的功能。通過“提示”訓練模型來預測最重要的功能。

第三，多任務的相互約束可以提高模型的通用性。一方面，多任務的噪音平衡。多任務模型的不同噪聲模式允許多個任務模型學習通用表示，從而避免了單個任務的過度擬合。聯合學習可以通過平均噪聲模式獲得更好的表示；另一方面，代表偏見。 MTL對特征的偏愛會導致模型偏差。但這將有助于模型將來推廣到新任務。在任務是同源的前提下，我們可以學習足夠大的假設空間，以便將來在某些新任務中獲得更好的泛化性能。

工業現場正在降落，MTL如何解決實際問題

其次，由于使用共享表示，因此當多個任務同時進行預測時，數據源的數量和整個模型參數的大小將減少，從而使預測更加有效。
我們以MTL在計算機視覺中的應用為例，例如目標識別，檢測，分割等。
例如，面部特征點檢測。因為面部特征可能會受遮擋和姿勢變化的影響。 MTL可以提高檢測的魯棒性，而不是將檢測任務視為一個獨立的問題。

多任務學習希望將優化的面部特征點檢測與一些不同但細微相關的任務相結合，例如頭部姿勢估計和面部屬性推斷。人臉特征點檢測不是一個獨立的問題，其預測將受到一些不同但細微相關的因素的影響。例如，正在笑的孩子會張開嘴，有效地發現和使用此相關的面部屬性將有助于更準確地檢測嘴角。

如上圖所示，人臉特征點檢測（TCDCN）模型除了檢測特征點的任務外，還有識別眼鏡，笑臉，性別和姿勢的四個輔助任務。通過與其他網絡的比較，可以看出輔助任務使主要任務的檢測更加準確。

MTL在不同領域中具有不同的應用程序，其模型也不同，并且解決的應用程序問題也不同，但是它們各自的領域中都有一些特征。除了上面介紹的計算機視覺領域外，還有生物信息學，健康領域，包括信息學，語音，自然語言處理，Web垃圾郵件過濾，Web頁面檢索和普適計算在內的許多領域都可以使用MTL來提高各自應用程序的有效性和性能。

例如，在生物信息學和健康信息學中，MTL用于識別對治療目標的反應的特征機制，通過多組相關分析來檢測因果遺傳標記，并通過稀疏貝葉斯模型的性特征進行自動相關，以預測認知結果阿爾茨海默氏病的神經影像學檢查。

在語音處理中的應用。 2015年，研究人員在國際聲學，語音和信號處理（ICASSP）會議上共享了一篇論文《基于多任務學習的深度神經網絡語音合成》，并提出了一種多任務堆疊式深度神經網絡。它由多個神經網絡組成。先前的神經網絡將其頂層的輸出用作語音合成的下一個神經網絡的輸入。每個神經網絡都有兩個輸出單元。通過在兩個任務層之間共享隱藏的內容，一個用于主任務，另一個用于輔助任務，從而更好地提高語音合成的準確性。

在聯網的Web應用程序中，可以使用MTL共享不同任務的功能表示，并學習提高Web搜索的排名。 MTL可用于查找層次結構，并通過可伸縮的分層多任務學習算法，結構稀疏性和其他問題來最大化廣告中的轉換。

通常，在這些MTL應用領域中，研究人員廣泛使用特征選擇方法和深度特征轉換方法。因為前者可以減少數據維數并提供更好的解釋性，而后者可以通過學習功能強大的特征表示獲得良好的性能。

作為提高神經網絡學習能力的一種手段，MTL在越來越多的領域中得到了廣泛的應用。這實際上是許多行業在實際應用中AI的規范化場景。
我們最終可以追溯到源頭并反思一個事實，即人類之所以能夠靈活地應用多任務學習，恰恰是因為環境處于多種功能和噪音的條件下，這不可避免地要求我們能夠繞過類別。執行先驗學習能力轉移。如果人工智能僅停留在整體智能的基礎上，并且為每種類型的知識或任務建立單獨的模型，那么它可能仍然只是一組“人為延遲”的機械系統，從而導致“白馬和非馬”開個玩笑。

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