新的研究强调了人工智能如何像人类一样，在没有外部输入的情形下通过阐明、仿照、类比和推理来学习。这种按需学习有利于将知识适应新的环境，解释了自然认知和人工认知之间的相似性和关键差异，为研究人类思维过程和人工智能的潜力和局限性供应了独特的视角。
通过思考学习：人类和人工智能
一些最伟大的创造不仅仅来自不雅观察，还来自思考。爱因斯坦通过思想实验提出了相对论，伽利略通过生理仿照得出了关于引力的见地。9月18日揭橥在《认知科学趋势》杂志上的一篇综述表明，这种思维过程并非人类独占。人工智能也能够自我纠正，并通过“思考学习”得出新的结论。
普林斯顿大学生理学教授、“自然与人工智能操持”（Natural and Artificial Minds initiative）联席主任、作者塔尼亚·隆布罗佐（Tania Lombrozo）表示：“最近有一些例子表明，人工智能彷佛可以通过思考来学习，尤其是在大型措辞模型中。有时，ChatGPT会在没有被明确奉告的情形下自行纠正。这与人们通过思考学习时的情形类似。”
学习模式：从微波炉到道德困境
隆布罗佐列举了人类和人工智能通过思考学习的四个例子：学习者可以通过阐明、仿照、类比和推理，在没有外部输入的情形下获取新信息。在人类中，向孩子阐明微波炉是如何事情的，可能会揭示我们在理解上的差距。在客厅里重新支配家具常日须要在做出任何物理改变之前，先在脑海中创造一个仿照不同布局的图像。下载盗版软件起初彷佛在道德上是可以接管的，直到有人将其与盗窃实物商品进行类比。如果你知道一个朋友的生日是闰日，而来日诰日也是闰日，你就可以推断出你朋友的生日是来日诰日。
人工智能也表现出类似的学习过程。当被哀求详细解释一个繁芜的话题时，人工智能可能会根据它供应的阐明来纠正或完善它的初始反应。游戏行业利用仿照引擎来近似真实天下的结果，而模型可以利用仿照的输出作为学习的输入。让措辞模型进行类比可以让它比大略的问题更准确地回答问题。匆匆使人工智能逐步进行推理，可以让它得到直接查询无法得到的答案。
探索思维学习的功能和代价
“这就提出了一个问题，为什么自然思维和人工思维都具有这些特色。思考学习有什么功能？它为什么有代价？”隆布罗佐说。“我认为，通过思考来学习是一种‘随需应变的学习’。”
当你学习新东西时，你不知道这些信息将来会如何为你做事。隆布罗佐说，人们可以把这些知识储存起来，直到高下文与思考和学习干系，并且值得花费认知努力。
认知科学和人工智能的未来方向
隆布罗佐承认，在定义推理、学习和其他高等认知功能之间的界线方面存在寻衅，这是认知科学领域内一个有争议的领域。这份报告还提出了更多的问题，隆布罗佐操持进一步探索个中的一些问题，比如人工智能系统是否真的在“思考”，还是只是在模拟这些过程的输出。
隆布罗佐说：“人工智能在某些方面非常繁芜，但在其他方面却很有限，我们有机会研究人类和人工智能之间的异同。我们可以通过人工智能理解人类认知的主要方面，并通过将人工智能与自然思维进行比较来改进人工智能。这是一个关键时候，我们处于这个新的位置，可以提出这些有趣的比较问题。”
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