从爱因斯坦的思想实验到人工智能模型的自我纠正能力，基于思想的学习超越了人类的思维，影响着人工智能。

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况下通过解释、模拟、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，说明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提供了独特的视角。

通过思考学习：人类和人工智能

一些最伟大的发现不仅仅来自观察，还来自思考。爱因斯坦通过思想实验提出了相对论，伽利略通过心理模拟得出了关于引力的见解。9月18日发表在《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有。人工智能也能够自我纠正，并通过“思考学习”得出新的结论。

普林斯顿大学心理学教授、“自然与人工智能计划”（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，人工智能似乎可以通过思考来学习，尤其是在大型语言模型中。有时，ChatGPT会在没有被明确告知的情况下自行纠正。这与人们通过思考学习时的情况类似。”

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：学习者可以通过解释、模拟、类比和推理，在没有外部输入的情况下获取新信息。在人类中，向孩子解释微波炉是如何工作的，可能会揭示我们在理解上的差距。在客厅里重新布置家具通常需要在做出任何物理改变之前，先在脑海中创造一个模拟不同布局的图像。下载盗版软件起初似乎在道德上是可以接受的，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，而明天也是闰日，你就可以推断出你朋友的生日是明天。

人工智能也表现出类似的学习过程。当被要求详细说明一个复杂的话题时，人工智能可能会根据它提供的解释来纠正或完善它的初始反应。游戏行业使用模拟引擎来近似真实世界的结果，而模型可以使用模拟的输出作为学习的输入。让语言模型进行类比可以让它比简单的问题更准确地回答问题。促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价值

“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征。思考学习有什么功能？它为什么有价值？”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服务。隆布罗佐说，人们可以把这些知识储存起来，直到上下文与思考和学习相关，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、学习和其他高级认知功能之间的界限方面存在挑战，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，隆布罗佐计划进一步探索其中的一些问题，比如人工智能系统是否真的在“思考”，还是只是在模仿这些过程的输出。

隆布罗佐说：“人工智能在某些方面非常复杂，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了解人类认知的重要方面，并通过将人工智能与自然思维进行比较来改进人工智能。这是一个关键时刻，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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