机器学习算法会按照机器人画作和毕加索画作的相似程度来打分。但这必须有人先告诉算法，应该考虑哪些因素才算得上相似。图灵学习不需要这样的先期知识。如果受试者认为机器人画作是原作，机器人就会得分。图灵学习可以同时学习如何判断和绘画。”Roderich Gross 博士相信，图灵学习会推动科学技术的发展。他说道：“科学家们可以用它来发现自然或人工系统中的规律，尤其是无法通过相似度指标来轻松归类的行为。”
“比如电脑游戏就可以通过图灵学习来媲美现实，游戏角色可以观察并习得人类玩家的性格特征。它们不会简单地复制观察到的行为，而是会揭示是什么让人类玩家与众不同。”
这一发现还可以用于打造侦测变态行为的算法，对牲畜健康监控和机器、汽车、飞机的预防性维修也会很有用。图灵学习还可以用于安全 应用 ，比如测谎或在线身份验证。
截至目前，Roderich Gross 博士和他的团队只在群集机器人上测试了图灵学习，他们计划下一步用它来揭示动物集群如鱼群或蜂群的运作原理。这可以让人们更好地理解，哪些因素影响了这些动物的行为，并最终应用于保护这些动物的政策制定上。
