DL的发展历史
1）从ML到DL
在Machine Learning时代，复杂一点的分类问题效果就不好了，Deep Learning深度学习的出现基本上解决了一对一映射的问题，比如说图像分类，一个输入对一个输出，因此出现了AlexNet这样的里程碑式的成果。
2）从DL到deep reinforcement learning
但如果输出对下一个输入还有影响呢？也就是sequential decision making的问题（有关序列的问题），单一的深度学习就解决不了了，这个时候Reinforcement Learning增强学习就出来了，Deep Learning + Reinforcement Learning = Deep Reinforcement Learning深度增强学习。有了深度增强学习，序列决策初步取得成效，因此，出现了AlphaGo这样的里程碑式的成果。
3）到meta learning
但是，新的问题又出来了，深度增强学习太依赖于巨量的训练，并且需要精确的Reward，对于现实世界的很多问题，比如机器人学习，没有好的reward，也没办法无限量训练，怎么办？这就需要能够快速学习。
而人类之所以能够快速学习的关键是人类具备学会学习的能力，能够充分的利用以往的知识经验来指导新任务的学习，因此Meta Learning成为新的攻克的方向。
元学习学习到的是学习能力，而不是知识本身。