来自于根特大学(Ghent University)的扬·德豪尔（Jan De Houwer）和肖恩·休斯（Sean Hughes）在《心理科学展望》（Perspectives on Psychological Science）发表了一篇文章，文中指出：我们经常设想学习是考试前的死记硬背，或者是类似于教狗学习“坐下”，但是人类和其他哺乳动物并不是唯一能够适应周围环境的实体——鱼群、机器人，甚至我们的基因都能学习掌握新的行为。德豪尔在接受采访时解释说，将学习定义一个更广泛的概念，即学习是为响应环境常规特征而发展的行为适应，有利于促进研究人员在心理学、计算机科学、社会学和遗传学等领域的跨学科合作。
“大多数人认为学习是某种储存新信息的机制，但这为将不同系统中的学习进行比较带来了很大困难，因为不同系统使用的信息储存机制可能有所不同，”德豪尔说。“我们把学习定义为一个系统对其环境的反应方式的变化——也即，习得行为。”
德豪尔和休斯对学习的功能性定义与达尔文的进化论非常相似，侧重于系统如何适应环境，而不考虑适应可能通过何种机制发生。这里的“系统”可以是生物个体，也可以是生物个体的一部分，例如基因、脊髓，也可以是生物群落。德豪尔补充说，进化实际是一种学习形式，在进化过程中，动物物种是适应环境的一个系统。
“因为我们对学习的定义是‘无机制的’，所以它允许在不同系统中研究学习的科学家之间进行互动，”德豪尔说。“它打破了科学之间的领域壁垒，并允许思想交流，这必将促进对学习的总体研究。”
德豪尔和休斯写道，这个定义不但支持不同系统的学习之间的比较，还可以帮助研究人员观察系统是如何影响彼此学习的。例如，一株玉米可能学会变得更加抗旱，因为它的基因对脱水有一种表观遗传反应，促使其细胞保留更多的水，最终影响整个植物的习得行为。
德豪尔补充说，因为群体中的一些成员在学习，所以学习也可以发生在群体层面。例如，在一个鱼群中的领头鱼可能在反复发现沉船附近的鲨鱼后学会了避开沉船，而跟在后面的鱼虽然不了解沉船的情况，但可能会继续跟随它们前面的鱼，从而也学会了避开沉船。
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，虽然可以分别研究，但机器人学习避开障碍物的能力也取决于其计算程序对环境做出反应的方式。
然而，重要的是，系统不能仅仅因为其对环境的反应方式发生了变化而被认定为学习。德豪尔认为，只有当系统由于环境中的规律性而改变了反应方式时，才能认定为学习。他继续说，学习研究人员研究的是环境中的规律性改变行为的条件。
最后，德豪尔和休斯总结，制定一个精确的学习定义可以帮助科学家交流现有的研究成果，并促进新的跨学科研究。
“定义是服务于科学发展进步的工具”，他们写道。“我们的定义使科学家们能够分享知识，从而探索研究不同系统中学习的新方式。”。
编译：王思源、张仲杰（Hugo Zhang）
审校：邹磊磊
来源网站：ScienceDaily 网
