零样本学习是更高智能的体现吗？

零样本学习代表了一种高级泛化形式，而非更高内在智能的明确指标。它表明模型在约束条件下处理未见数据类别任务的能力，展示了一定范围内的适应性。

这种能力的关键在于将知识从已见类别迁移到未见类别，通常通过学习到的语义嵌入、共享属性或提供连接已知与未知概念描述的辅助信息来实现。模型利用这种结构化先验知识和关系理解。成功与否很大程度上取决于语义空间的质量和丰富度（如属性、词向量）以及基础模型的鲁棒性。当未见类别在语义上相距甚远或领域发生重大转变时，性能往往会显著下降。

零样本学习的主要价值在于其实际应用场景：当为每个可能的类别获取标注数据不可行或代价高昂时。通过利用描述性元数据，它使模型能够在动态环境中识别新型对象或概念，例如在图像识别中对稀有物种或新兴产品类型进行分类。与不断重新训练模型相比，这在可扩展性和降低标注成本方面带来了显著的商业价值。