人類和其他動物都擅長推理學習，使用我們必須弄清楚我們無法直接觀察到的事物的信息。加州大學戴維斯分校心智與大腦中心的一項新研究表明，我們的大腦如何通過構(gòu)建認知地圖來實現(xiàn)這一目標。
“這項工作提出了一種在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中學習的新框架，它超越了對關聯(lián)的漸進式體驗式學習，”加州大學戴維斯分校心理學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，各個元素系統(tǒng)地相互關聯(lián)，就像它們通常在現(xiàn)實世界中一樣。Boorman 說，這項研究的見解可以用來改進教育策略，促進使用認知圖來通過推理加速學習，并可能采用加速人工智能機器學習中學習轉(zhuǎn)移的方法。
推理學習與聯(lián)想學習
大多數(shù)關于學習的研究都集中在通過聯(lián)想學習——動物如何通過反復試驗學會將一件事與另一件事聯(lián)系起來。在這種情況下，預期與實際發(fā)生的差異推動了學習。
當這些關聯(lián)背后有隱藏的結(jié)構(gòu)時，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該成熟，但草莓不成熟。在做出決定時了解這種結(jié)構(gòu)很重要。
另一個例子是一位投資者推斷 Facebook 股價下跌可歸因于科技泡沫，這表明微軟股價也可能很快下跌。
“了解這種隱藏的關系意味著你可以學得更快，”布爾曼說。
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