人工知能が動的な現実世界で機能するためには、継続的な学習能力が求められます。しかし、従来の深層学習モデルは、新しいデータから学ぶ能力を徐々に失う「可塑性の喪失」という根本的な問題に直面しています。本研究では、量子学習モデルがこの限界を自然に克服し、長期間にわたり可塑性を保持することを示しています。様々な学習パラダイムやデータモダリティにおいて、この利点を体系的に示し、量子神経ネットワークはタスクやデータに関係なく一貫した学習能力を維持することを実証しました。特に、量子モデルの内因的な物理的制約がその利点の起源であると特定しています。量子コンピューティングが機械学習において速度向上以上の利用価値を提供し、適応型人工知能や生涯学習者の構築に向けた堅固な道筋を提供することを示唆しています。