描述在人工智能方面的一个发展趋势，并说明对此领域的应用和影响。
一个人工智能方面的发展趋势是迁移学习（Transfer Learning），它是指通过将已经训练好的模型应用于新的任务，从而节省数据和计算资源以及提高模型的准确率和效率。

迁移学习可以应用于各种领域，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。通过迁移学习，科学家们可以利用早期训练好的神经网络，以减少数据收集和训练所需的时间和人力成本。

此外，迁移学习还可以显著提高手头任务的准确率。迁移学习可以在解决一个新任务的同时，更好地利用已有的知识，从而减少了训练过程中的过拟合和快速性能退化。