更广泛地定义学习有助于促进跨学科研究

JanDeHouwer和SeanHughes（根特大学）在《心理科学》杂志的一篇新文章中解释道：“我们经常认为，通过训练来学习下一代的狗，但人类和其他哺乳动物并不是唯一能够适应环境的动物——鱼类、机器人和兽医的学校可以学习新的行为。”DeHou在一次采访中解释说，接受更广泛的学习定义，包括对环境的规律性特征的反应和适应，可以帮助研究人员在心理学、计算机科学、社会学和遗传学领域进行合作

DeHouwer说：“大多数年轻人都有一种获取新信息的机制，但这使得很难将相关学习与不同的系统进行比较，因为使用不同的系统可能会产生不同的存储信息的机制。”“我们在游戏系统中定义了对环境的响应——也就是说，学习行为。”

与达尔文的进化论相似，DeHouwer和Hughes的学习功能定义侧重于系统如何适应环境，而不考虑可能发生这些适应的机制“系统”调查可以是个体组织、一个或多个组织，如基因或基因，或社区组织事实上，DeHouwer补充道，进化监测本身可能是一种学习形式，在这种学习中，动物的各个方面都看到了适应环境的鼻系统

DeHouwer说：“由于过度定义了学习的‘无机制’，这意味着科学家与不同学习系统之间的互动。”“它打破了科学差异和数据交换之间的障碍，这些数据交换有助于推动总体研究。”

DeHouwer和Hughes写道，除了支持不同类型系统的学习之间的比较外，这一定义还可以帮助研究人员更好地了解这些系统对彼此学习的影响例如，一株植物可能会学会变得更耐旱，因为它的基因对水分有一种遗传反应，这种反应会促使储存更多的水，最终影响植物的生长和行为

DeHouwer补充道，学习可能会出现在小组层面，比如学校官员，因为该小组中有一些但不是所有成员的学习例如，当学生们在学校类型后面的鱼表现出类似的行为时，他们可能会学会在不了解沉船情况的情况下继续跟随他们的头部

这一分析可应用于反自然智能的研究尽管每种方法都可以单独研究，但机器人学习如何识别障碍的能力也取决于其算法对环境的响应，因此很明显

然而，重要的是，系统不能仅仅因为其行为对环境的响应而被描述为学习DeHouwer说，系统通常有助于改变其反应方式，以适应环境中规律性反应的结果，例如反复暴露或刺激的生态发生学习研究，检查环境变化行为的规律性，他继续

DeHouwer和Hughes总结道，开发精确的学习定义可以帮助科学家交流存在的问题，并促进冬季学科研究

他们写道：“定义是为读者提供科学服务的工具。”“我们的定义允许客户共享知识，并通过探索学习不同引擎系统的新方法。”