据《心理科学展望》期刊最新文章指出，若采用更宽泛的学习定义（将生物为适应环境规律特征而形成的任何行为调整均纳入学习范畴），研究者将能更有效地促进心理学、计算机科学、社会学与遗传学等领域的跨学科协作。
"大多数人认为学习是某种存储新信息的机制，但这使得比较不同系统中的学习变得非常困难，因为不同的系统可能使用不同的信息存储机制，"德赫韦尔说。"我们将学习定义为系统对其环境反应方式的变化——即习得行为。"
与达尔文的进化论非常相似，德赫韦尔和休斯对学习的功能性定义侧重于系统如何适应其环境，而不管这些适应可能通过何种机制发生。所讨论的"系统"可以是一个个体有机体，有机体的一部分（如基因或脊髓），或是一个有机体群落。事实上，德赫韦尔补充道，进化本身也可以被视为一种学习形式，其中动物物种被看作一个适应其环境的系统。
"因为我们对学习的定义是'无机制限制'的，它允许在不同系统中研究学习的科学家之间进行互动，"德赫韦尔说。"它打破了不同科学之间的壁垒，并允许思想的交流，这必将促进对学习的总体研究。"
德赫韦尔和休斯写道，除了支持对不同类型系统之间学习的比较外，这一定义还可以帮助研究人员更仔细地审视这些系统如何可能相互影响彼此的学习。例如，一株玉米植物可能学会变得更耐旱，因为其基因对脱水产生表观遗传反应，促使其细胞保留更多水分，最终影响整个植物的习得行为。
德赫韦尔补充说，学习也可能发生在群体层面，例如在一群鱼中，这是由于该群体中部分成员（而非全部成员）的学习所致。例如，鱼群领头的一条鱼可能因为在沉船处反复发现鲨鱼而学会避开沉船，而鱼群后部的鱼则可能仅仅通过持续跟随前面的鱼而表现出类似行为，并未了解沉船的情况。
这种分析也可应用于机器人和人工智能的研究。研究人员解释说，尽管可以分别研究每一个，但机器人学习如何绕过障碍的能力也取决于其算法如何对环境作出反应。
然而，值得注意的是，不能仅仅因为一个系统的行为随着环境发生了变化，就称其为学习。德赫韦尔说，只有当系统因其环境中的规律性（例如重复接触某种刺激或多种刺激同时出现）而改变其对刺激的反应方式时，才能说该系统学会了某些东西。他继续说，学习研究人员考察的是在何种条件下环境规律性会改变行为。
德赫韦尔和休斯总结道，形成一个精确的学习定义可以帮助科学家交流现有发现并促进新的跨学科研究。
"定义是为更好科学服务的工具，"他们写道。"我们的定义允许科学家分享知识，从而探索在不同系统中研究学习的新方法。"