为了提升人工智能学习系统的效率，可以采用增强学习技术。增强学习是一种通过试错探索来学习最优行为的方法。通过这种方式，人工智能系统可以不断调整自己的行为，从而在不断的实践中提升学习效率。

另一种提升效率的方法是利用迁移学习。迁移学习是指将已经学习到的知识和经验迁移到新任务中去。通过这种方式，人工智能系统可以更快速地适应新的任务，从而节省大量的学习时间。

此外，引入元学习技术也是提升学习效率的重要途径。元学习是一种让机器学会如何学习的方法。通过元学习，人工智能系统可以更好地理解不同任务之间的相似性，从而更快地学习和适应新任务，达到提升学习效率的目的。

另一个能够提升人工智能学习效率的方法是引入自监督学习。自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，系统可以通过不断地对自身生成的数据进行学习，从中发掘数据的潜在模式和规律。这种方式可以帮助系统更高效地学习，提升学习效率。

此外，对抗生成网络（GAN）技术也可以帮助提升人工智能学习系统的效率。通过对抗生成网络，人工智能系统可以在生成和判别模式之间不断优化，从而促进学习效果的提升。这种技术可以有效地帮助系统更好地学习和推理，提高学习效率。

另一种有效提升学习效率的方法是引入注意力机制。注意力机制是一种模拟人类视觉注意力机制的技术，可以让系统根据任务的需求有选择性地关注输入数据的不同部分，从而提高学习的准确性和效率。通过引入注意力机制，人工智能系统可以更好地处理复杂的任务，提升学习效率。

最后，强化元学习技术也是提升学习效率的重要方法。强化元学习是将元学习与强化学习相结合的方法，通过这种方式，人工智能系统可以更好地利用以往的学习经验，并在实践中不断调整和优化学习策略，从而实现学习效率的提升。