更广泛的学习定义可能有助于跨学科研究

我们经常通过填鸭式考试或教狗坐着的镜头来设想学习，但人类和其他哺乳动物并不是唯一能够适应环境的实体-鱼群，机器人，甚至我们的基因都可以学习新的行为，JanDeHouwer和SeanHughes(根特大学)在一篇新的“心理科学视角”文章中解释说。

DeHouwer在一次采访中解释说，接受更广泛的学习定义，包括为响应环境的常规特征而开发的任何行为适应，可以帮助研究人员在心理学，计算机科学，社会学和遗传学等领域进行合作。

“大多数人认为学习是存储新信息的某种机制，但这使得很难比较不同系统中的学习，因为不同的系统可能使用不同的机制来存储信息，”DeHouwer说。“我们将学习定义为系统对环境响应方式的变化-也就是说，作为习得行为。

就像达尔文的进化论一样，DeHouwer和Hughes对学习的功能定义侧重于系统如何适应其环境，而不管这些适应可能发生的机制如何。所讨论的“系统”可以是单个生物体，可以是生物体的一部分，例如基因或脊髓，也可以是生物体群落。事实上，DeHouwer补充说，进化本身可以被认为是一种学习形式，在这种学习形式中，一种动物被视为适应其环境的系统。

“因为我们对学习的定义是'无机制的'，它允许在不同系统中研究学习的科学家之间的相互作用，”DeHouwer说。“它打破了不同科学之间的障碍，并允许思想交流，这必将促进一般的学习研究。

DeHouwer和Hughes写道，除了支持不同类型系统中学习之间的比较之外，这个定义还可以帮助研究人员仔细研究这些系统如何影响彼此的学习。例如，玉米植物可能会学会变得更耐旱，因为它的基因对脱水具有表观遗传反应，促使其细胞保留更多的水分，最终影响整个植物的习得行为。

DeHouwer补充说，学习也可以发生在群体层面，例如在鱼群中，因为该群体中一些但不是所有成员的学习。例如，在学校的头部的鱼可能会在反复发现鲨鱼后学会避免沉船，而学校后面的鱼可能会通过简单地继续跟随前面的鱼而不了解沉船来执行类似的行为。

这种分析也可以应用于机器人和人工智能的研究。研究人员解释说，虽然每个机器人都可以单独研究，但机器人学习如何导航障碍物的能力也取决于其算法对环境的反应。

然而，重要的是要注意，一个系统不能仅仅因为它的行为随着环境的变化而改变而被描述为学习。DeHouwer说，一个系统只有在由于环境的规律性(例如反复暴露于或的共同发生)而改变其对的反应方式时，才能说它已经学到了东西。他继续说，学习研究人员研究了环境中的规律性改变行为的条件。

DeHouwer和Hughes总结说，开发学习的精确定义可以帮助科学家传达现有的发现并促进新的跨学科研究。

“定义是为更好的科学服务的工具，”他们写道。“我们的定义允许科学家分享知识，从而探索在不同系统中学习学习的新方法。