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许多最近的机器学习研究论文在其标题中都有“开放性学习”。，但很少有人试图定义使用该术语时的含义。更糟糕的是，当更加仔细地看时，似乎对开放式学习与诸如持续学习，终身学习或自动学习等相关概念的区别是没有共识。在本文中，我们有助于解决这种情况。在插图概念的家谱和关于它真正含义的最新观点之后，我们概述了开放式学习通常是一种综合概念，这些概念包含一组不同的属性。与以前的方法相比，我们建议将开放式过程的关键基本特性隔离，该过程是在无限的地平线上不时产生元素（例如，观察，期权，奖励功能和目标），从无限的地平线上，从观察者的角度来看。从那里开始，我们建立了开放式学习问题的概念，并特别关注开放式目标条件条件的强化学习问题的子集，其中代理可以学习越来越多的目标驱动技能。最后，我们重点介绍了要填补我们基本定义之间的差距和开放性AI研究人员可能会想到的开放式学习之间差距尚有差距的差距。
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