人工智能学习系统可以通过分析学习者的学习行为和偏好来帮助他们发现自己的学习兴趣。通过监测学习者在学习过程中的浏览历史、学习内容的选择以及答题情况，人工智能可以建立起学习者的学习档案。通过对这些数据的分析，系统可以发现学习者在哪些领域表现更为出色，对哪些类型的内容更感兴趣，从而揭示出他们的学习倾向。

进一步地，人工智能学习系统可以根据学习者的学习档案向他们推荐个性化的学习内容和资源。通过结合学习者的兴趣爱好和潜在学习需求，系统可以精准地筛选出适合学习者的学习材料，并推荐给他们。这种个性化的推荐不仅可以激发学习者的学习兴趣，还可以提高学习效率，使学习过程更加轻松愉快。

除了推荐学习内容，人工智能学习系统还可以通过设定学习者的学习目标和挑战来帮助他们发现自己的学习兴趣。系统可以根据学习者的当前水平和学习倾向设定适当的学习目标，制定挑战性的学习任务，激励学习者不断提升自己。通过挑战和目标的设定，学习者可以更清晰地认识到自己的潜力和兴趣所在，从而更加专注和投入到学习当中。

此外，人工智能学习系统还可以通过实时反馈和学习数据的可视化分析帮助学习者深入了解自己的学习兴趣。系统可以将学习者在学习过程中的表现及时反馈给他们，指出需要改进的地方，同时也可以展示学习者的学习进步和成就。通过这些数据的可视化呈现，学习者可以更直观地了解自己的学习状态，找到自己学习的短板和优势，进而更好地挖掘和培养自己的学习兴趣。

综上所述，人工智能学习系统通过分析学习者的学习行为和偏好，向他们推荐个性化的学习内容，设定学习目标和挑战，以及提供实时反馈和数据可视化分析的方式，帮助学习者发现和培养自己的学习兴趣。这样的个性化学习体验不仅可以提高学习效率，还可以激发学习者的学习热情，使他们更加享受学习的过程，更快地取得学习成果。