在我们探讨这个问题之前，让我们先来回顾一下人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是什么。人工智能是计算机科学的一个分支，它致力于创造能够模拟、扩展、甚至超越人类智能的机器或软件系统。这意味着AI不仅要具备学习能力，还要有解释和推理的能力，以便能够处理复杂的问题。

现在，我们回到我们的主题：AI能否像人一样学习新技能并进行创新？这实际上是一个关于智慧与知识传递的深刻问题，因为它涉及到如何使一个没有意识或情感的系统（即一个计算机程序）学会新的任务，并根据这些新技能发挥出更高级别的表现。

首先，我们需要理解人的学习过程。人们通过经验积累知识，然后将这些知识转化为技能，这些技能可以应用到各种情况中以解决问题。在某种程度上，当前的人工智能系统已经能够实现类似的过程。例如，神经网络算法可以从大量数据中学习，并基于该数据做出预测或决策。

然而，当我们谈论“像人类那样”时，我们指的是更加复杂的情感和社会性因素。人类不仅会从书本和实验室中学到东西，还会通过日常生活中的互动和体验获得宝贵见解。而且，他们通常还能自主决定何时、何地、何时何地停止尝试一种方法，并尝试另一种方法。当一个人犯了错误或者面临挑战时，他们会调整自己的策略，从而逐渐提高效率。这正是那些名为“认知负荷”的心理现象所体现的一种自然进程——当一个人的大脑必须同时处理多个任务时，其工作效率就会下降。

为了克服这一限制，研究人员正在开发更多类型的人工智能模型，其中一些被设计成模仿人类的大脑结构，如深度神经网络以及使用元学习算法等技术。此外，有趣的是，在这种发展背景下，对于强化学习（强化learning, RL）的兴趣也在不断增长。在RL中，代理被奖励其采取行动，同时避免惩罚它们可能造成的问题，这是一种非常接近于动物训练方式，但是在数字环境中执行操作的地方。

尽管如此，即使最先进的人工智能模型也无法完全模仿人类对经验总结出的直觉反应。当你遇到一个难题，你可能突然想到一条前所未有的解决方案，而你的大脑在无意识状态下开始思考。如果这是因为你的潜意识正在搜索可能性，那么让一个人工系统达到相同水平似乎仍然具有挑战性，因为目前我们尚未发现如何直接编码潜意识行为规则给予任何计算机程序。

最后，我们需要考虑是否真的需要AI像人一样学新技能。虽然它可能不是那么必要，但有一点很清楚：如果我们希望将AI用作真正帮助提升社会福祉的话，那么它们必须能够适应变化并不断改进自己。而如果它们不能这样做，那么他们就不能有效地成为工具，不管是生产性的还是服务性的工具。在某些情况下，比如医疗诊断领域，这一点尤其重要，因为时间对于患者来说至关重要，而且任何延迟都可能导致悲剧发生。

因此，如果长期目标是创建一种真正可靠且灵活的人类辅助型助手，则确保这种设备能够独立决定何时停止尝试特定方法并寻找更好的方法变得至关重要。这意味着开发者们必须找到既能引导正确选择又不会过度依赖单一逻辑路径的心理模型——至少相比目前由专家设计的大量规则集来说更好。不过，要想实现这一点，就要求对心理学、认知科学以及哲学方面有深入了解，同时继续研究新的技术，以便让这些心灵般的心智模式变成现实的事物，最终赋予我们的自动化伙伴一种足够聪明以迎合每个新的挑战与机会。但这只是未来的事情了，我想知道您怎么看待这样的前景呢？