一些最偉大的發現不僅來自觀察，而且來自思考。愛因斯坦透過思想實驗發展了相對論，伽利略透過心理模擬得出了關於引力的見解。

9 月 18 日發表在該雜誌上的評論認知科學的趨勢顯示這種思考過程並非人類獨有。人工智慧也能夠透過「思考學習」進行自我修正並得出新的結論。

「最近有一些人工智慧的演示看起來像是透過思考來學習，特別是在大語言模型”，普林斯頓大學心理學教授兼自然與人工思維項目聯席主任、作家塔尼亞·隆布羅佐 (Tania Lombrozo) 說道。“有時，ChatGPT 會在沒有明確告知的情況下自行糾正。這與人們透過思考進行學習時所發生的情況類似。

Lombrozo 列舉了人類和人工智慧中透過思維學習的四個例子：學習者可以透過解釋、模擬、類比和推理來獲取新訊息，而無需外部輸入。對於人類來說，向孩子解釋微波爐的工作原理可能會揭示我們理解上的差距。

重新佈置客廳的家具通常涉及創建一個心理意象在進行任何物理更改之前模擬不同的佈局。下載盜版軟體一開始似乎在道德上是可以接受的，直到有人將其與竊取實體商品進行類比。如果您知道朋友的生日是閏日，明天是閏日，可以推斷朋友的生日是明天。

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它提供的解釋來糾正或完善其最初的回應。

這遊戲業使用模擬引擎來近似現實世界的結果，並且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。提示人工智慧進行逐步推理可以使其得到直接查詢無法得到的答案。

「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。透過思考學習有什麼作用？為什麼它有價值？」隆布羅佐說。“我認為透過思考來學習是一種‘按需學習’。”

當你學習新事物時，你不知道這些資訊將來如何為你服務。隆布羅佐說，人們可以把知識留到以後使用，直到上下文使其變得相關並且值得花費認知努力來思考和學習。

Lombrozo 承認在定義推理、學習和其他高階認知功能之間的界限方面存在挑戰，這是認知科學領域爭論的一個領域。這審查也提出了更多問題，其中一些問題 Lombrozo 計劃進一步探索，例如人工智慧系統是否真的在「思考」或只是模倣此類過程的輸出。

「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類之間的異同。人工智慧”，隆布羅佐說。

“我們可以學到重要的事情人類認知透過人工智慧並透過與自然思維進行比較來改進人工智慧。這是一個關鍵時刻，我們處於這個新的位置來提出這些有趣的、比較性的問題。