人類和其他動(dòng)物都擅長推理學(xué)習(xí)，使用我們必須弄清楚我們無法直接觀察到的事物的信息。加州大學(xué)戴維斯分校心智與大腦中心的一項(xiàng)新研究表明，我們的大腦如何通過構(gòu)建認(rèn)知地圖來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
“這項(xiàng)工作提出了一種在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中學(xué)習(xí)的新框架，它超越了對(duì)關(guān)聯(lián)的漸進(jìn)式體驗(yàn)式學(xué)習(xí)，”加州大學(xué)戴維斯分校心理學(xué)系和心智與大腦中心的助理教授、該論文的資深作者 Erie Boorman 說。
在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，各個(gè)元素系統(tǒng)地相互關(guān)聯(lián)，就像它們通常在現(xiàn)實(shí)世界中一樣。Boorman 說，這項(xiàng)研究的見解可以用來改進(jìn)教育策略，促進(jìn)使用認(rèn)知圖來通過推理加速學(xué)習(xí)，并可能采用加速人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移的方法。
推理學(xué)習(xí)與聯(lián)想學(xué)習(xí)
大多數(shù)關(guān)于學(xué)習(xí)的研究都集中在通過聯(lián)想學(xué)習(xí)——動(dòng)物如何通過反復(fù)試驗(yàn)學(xué)會(huì)將一件事與另一件事聯(lián)系起來。在這種情況下，預(yù)期與實(shí)際發(fā)生的差異推動(dòng)了學(xué)習(xí)。
當(dāng)這些關(guān)聯(lián)背后有隱藏的結(jié)構(gòu)時(shí)，您可以使用直接觀察來推斷間接的、看不見的結(jié)果，從而超越直接關(guān)聯(lián)鏈。
例如，了解季節(jié)性食物的質(zhì)量受天氣變化的影響，您可以根據(jù)同一季節(jié)成熟的食物推斷出最好吃的食物，Boorman 說。觀察成熟的蘋果可以讓我們推斷梨也應(yīng)該成熟，但草莓不成熟。在做出決定時(shí)了解這種結(jié)構(gòu)很重要。
另一個(gè)例子是一位投資者推斷 Facebook 股價(jià)下跌可歸因于科技泡沫，這表明微軟股價(jià)也可能很快下跌。
“了解這種隱藏的關(guān)系意味著你可以學(xué)得更快，”布爾曼說。
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