这篇文章探讨了通过终身学习和共享来实现集体人工智能（AI）。文中提出的未来AI视野是许多独立单元能够在一生中独立学习并相互分享知识。终身学习和共享之间的协同作用有望创建一个AI系统社会，每个单元都能贡献并从集体知识中受益。这一愿景的关键是能力，包括在一生中逐步学习多项技能、通过共通语言交换知识、使用本地数据和通信学习、以及依靠边缘设备托管必要的分散计算和数据。
论文回顾了近期的机器学习进展，这些进展正朝着创造集体机器学习智能的方向汇聚。作者提出，这样的科学和技术进步的汇聚将导致新类型的可扩展、弹性和可持续的AI系统的出现。
文章中还讨论了终身学习集体的组成领域、终身学习与共享的协同作用、以及ShELL（共享体验终身学习）技术的应用领域，包括多代理主动感知、太空探索、响应式和个性化医学以及响应式分布式网络安全系统。文章最后提出了当前面临的挑战和未来的机会，并总结了通过终身学习和共享来提升AI能力的潜力。
科学、技术和其他知识领域的进步在很大程度上是因为个体人类能够在其他人的发现和知识基础上进行构建的能力。我们面临的新挑战是通过利用随时间积累和从个体到个体转移的知识来应对。尽管没有任何一个人能够拥有所有知识和智慧，但作为一个种族，我们有着从他人那里获取知识、适应它、进一步扩展它并探索不同的想法和方法的非凡能力，这得益于不同的目标和倾向，同时还保持着自主性和个性。一个自然的问题是，AI的进步是否可以看到一个类似结构从AI代理的社会中浮现。一种新类型的AI可能基于许多个体实体的集体努力，这些实体类似于人类，可以从其他实体那里获取知识，对其增加，并保持一个多样化和去中心化的结构。
多代理和分布式AI系统已经被研究了几十年，尽管通常侧重于合作解决单一任务或在博弈论研究中的竞争。在本文中，我们特别关注尝试在代理集体之间共享机器学习知识，以提高每个个体代理的性能的尝试。为此，代理之间共享他们的知识。