一些最偉大的發現不僅來自觀察，而且來自思考。愛因斯坦通過思想實驗發展了相對論，伽利略通過心理模擬獲得了關於重力的見解。
9月18日發表在《認知科學趨勢》雜誌上的一篇評論表明，這種思維過程並非人類獨有。人工智慧還可以通過「思考和學習」來自我糾正並得出新的結論。"
普林斯頓大學心理學教授兼自然與人工思維項目聯合主任塔尼亞·隆布羅佐（Tania Lombrozo）表示：「最近有一些人工智慧的演示，尤其是在大型語言模型中，看起來就像通過思維學習。」「有時ChatGPT會在沒有明確通知的情況下自行更正。這與人們通過思考學習時發生的情況類似。"
隆布羅佐列出了人類和人工智慧通過思維學習的四個例子：學習者可以在沒有外部輸入的情況下通過解釋、模擬、類比和推理來獲得新信息。對於人類來說，向孩子們解釋微波爐的工作原理可能會揭示我們理解上的差距。
重新排列客廳中的家具通常需要在做出任何物理改變之前創建一個心理圖像來模擬不同的布局。下載盜版軟體一開始在道德上似乎是可以接受的，直到有人將其比作盜竊實體商品。如果你知道朋友的生日是閏日，明天是閏日，你就可以推斷你朋友的生日是明天。
人工智慧表現出類似的學習過程。當被要求詳細說明一個複雜的主題時，人工智慧可能會根據其提供的解釋來糾正或完善其初始響應。
遊戲行業使用模擬引擎來逼近現實世界的結果，模型可以使用模擬的輸出作為學習的輸入。要求語言模型進行類比可以使其比簡單問題更準確地回答問題。提示人工智慧進行分步推理可以使其獲得直接查詢無法獲得的答案。
這就提出了一個問題：為什麼自然思維和人工思維都具有這些特徵？通過思考學習有什麼用？為什麼它很有價值？」Lombrozzo說。「我認為通過思考學習是一種『按需學習』。'"
當您學習新事物時，您不知道這些信息將來將如何為您服務。隆布羅佐說，人們可以保存這些知識以備以後使用，直到上下文使其具有相關性並且值得思考和學習的認知努力。
隆布羅佐承認，在定義推理、學習和其他高級認知功能之間的界限方面存在挑戰，這是認知科學中的一個爭論領域。該評論還提出了其他問題，隆布羅佐計劃進一步探討其中一些問題，例如人工智慧系統是否真的在「思考」或只是模仿此類過程的輸出。
「人工智慧在某些方面已經非常複雜，但在其他方面卻很有限，因此我們有機會研究人類和人工智慧之間的相似性和差異性，」Lombrozzo說。
「我們可以通過人工智慧學習有關人類認知的重要知識，並通過將其與自然思維進行比較來改進人工智慧。這是一個關鍵時刻，我們正處於一個新的位置來提出這些有趣的、比較的問題。"
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原文：https://techxplore.com/news/2024-09-humans-artificial-minds.html
更多信息：通過自然和人工思維學習，認知科學趨勢（2024）。DOI：10.1016/j.tics.2024.07.007
期刊信息：認知科學趨勢
由Cell Press提供
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