本書介紹終身學習這種高級機器學習範式，這種範式通過積累過去的知識持續地學習，並將學到的知識用於幫助在未來進行其他學習和解決問題。相比之下，當前主流的機器學習範式都是孤立學習，即給定一個訓練數據集，之後在這個數據集上運行機器學習算法以生成模型，然後再將該模型運用於預期的應用。這些範式不保留已經學到的知識，也不將其運用到後續的學習中。與孤立學習系統不同，人類只通過少量的樣例就能實現有效學習，這是因為人類的學習是知識驅動的，即只需少量的數據或付出，就能利用過去已經學到的知識去學習新事物。終身學習的目標就是模仿人類的這種學習能力，因為一個沒有持續學習能力的AI系統不能算作真正的智能。
自本書第1版出版以來，終身學習的研究在相對較短的時間內取得了顯著的進展。出版第2版是為了擴展終身學習的定義，更新部分章節的內容，並添加一個新的章節來介紹深度神經網絡中持續學習的內容，這部分內容在過去的兩三年裡一直被積極研究。部分章節的內容也進行了修改，使得內容更有條理，方便讀者閱讀。此外，作者希望為這一研究領域提出一個統一的框架。目前，在機器學習中有幾個與終身學習密切相關的研究課題，特別是多任務學習、遷移學習以及元學習，因為它們也採用了知識共享和知識遷移的思想。本書之所以集中介紹這些技術並討論其異同，目的是在介紹終身機器學習的同時，對該領域的重要研究成果和新想法進行全面回顧。本書適用於對機器學習、數據挖掘、自然語言處理或模式識別感興趣的學生、研究人員和從業人員。