迁移学习通过使模型能够重用在一个任务中学到的知识来更有效地解决相关问题，从而改进AI的推理能力。当模型在一个广泛的数据集上进行预训练时，它会学习到通用模式——比如文本中的语言结构或图像中的物体识别——这些模式构成了推理的基础。通过在较小的、特定任务的数据集上微调这个基础模型，AI可以将现有知识应用于新的情境，减少了对大量训练数据和计算资源的需求。这种方法使模型能够专注于优化特定任务的推理，而不是从零开始。
例如，在自然语言处理中，BERT 等模型会在大型文本语料库上进行预训练，以理解语法、上下文和常识关系。当针对问答任务进行微调时，这些模型可以推理因果关系或从上下文中推断答案，因为它们已经掌握了基本的语言规则。类似地，在计算机视觉中，在一个通用物体识别任务（例如 ResNet）上训练的模型可以用于医学图像分析。预训练模型检测边缘和纹理的能力有助于其推理 X 射线或 MRI 扫描中的异常，即使医学数据有限。这些例子表明，迁移学习为逻辑推理和问题解决提供了一个起点。
然而，迁移学习的有效性取决于源任务和目标任务之间的一致性。如果预训练数据缺乏相关模式——例如，一个仅在新闻文章上训练的语言模型被用于技术代码文档——模型可能难以推理领域特定的概念。过度依赖预训练特征也可能导致偏差；一个在社交媒体文本上训练的模型可能对正式法律语言进行错误的推理。开发者必须仔细评估源领域的知识是否与目标任务的需求一致，并调整微调过程以减轻不匹配。平衡先验知识与特定任务适应性是增强推理能力而不引入意外限制的关键。