Исследователи компании «Яндекс» предложили способ, за счет которого можно решить проблему «катастрофического забывания» (Сatastrophic Forgetting, потеря старых знаний) у умных устройств при дообучении работающих в них моделей новым командам.

Подход можно использовать для колонок, бытовой техники, автомобильных голосовых помощников и других устройств с ограниченными вычислительными ресурсами.

В «Яндексе» предлагают не менять всю нейросеть, а добавлять модуль, обученный для распознавания новых команд, и содержащий их классификатор. Параметры базовой модели при этом не меняются. Она продолжает распознавать старые команды так же, как и до обновления.

Проведенные исследователями эксперименты на датасете Google Speech Commands показали, что применение метода снижает долю пропущенных моделью новых команд по сравнению с аналогичной нейросетью. Кроме того, новый подход требует меньше вычислительных ресурсов, чем другие методы дообучения.

В ноябре 2025 года для решения проблемы «катастрофического забывания» в МФТИ разработали метод трансформации кратковременной памяти ИИ в долговременную.