本研究探讨了人工智能在“封闭世界”任务中的成功无法直接应用于“开放世界”，指出了具体任务能力的局限性。提出了一系列学习原则与创新技术，为开放世界人工智能的发展奠定基础，并通过实验验证其有效性。

这项研究揭示了深度神经网络在学习目标函数之前存在一个早期阶段，即初始模型的响应与目标标签的分布相匹配。研究通过实验证明了这个早期阶段的特征，并在人类学习者中也发现了对这个阶段的依赖。研究表明这是一种普遍存在的学习原则。