Salve. Mi considero un (quasi) esperto di apprendimento umano (di gruppo, che accelera quello individuale). Mi permetto di darvi alcune categorie, che potrebbero forse aiutare. Apprendimento di gruppo: - Si lavora in gruppo senza particolare apprendimento, quando ciascuno porta il suo contributo (gruppo di lavoro / falso team); - Si lavora apprendendo gli unici dagli altri, quando esiste un obbiettivo di performance condiviso, individuale, di gruppo, e reciproco (vero team); - Si lavora eliminando principalmente dal proprio pensiero (vecchi) errori e "superstizioni" (apprendimento per sottrazione / eliminazione), quando esiste -- oltre a quanto sopra -- anche un obbiettivo personale di favorire la crescita e il successo di altri (team eccezionale). Le categorie di apprendimento individuale sono diverse: 1. Apprendimento "additivo" (come a scuola): si aggiungono nuove nozioni in uno schema mentale in evoluzione / crescita, ma sostanzialmente stabile; 2. Cambio di paradigma (alla Kuhn): quando nuove informazioni mettono in crisi il proprio schema mentale (o quello scientifico corrente), allora è lo schema mentale a variare (relatività, quantistica e complessità -- le tre principali teorie del XX secolo -- sono esempi di come la mentalità scientifica è dovuta cambiare, anche in modo "massiccio"); 3. Mente "plastica": quando si è capito che il vero apprendimento è il secondo, ...allora lo si favorisce rendendo "sistematico" il cambio di paradigma, aprendosi a modificare il proprio schema mentale non come processo traumatico o rivoluzionario, ma come fatto quasi "normale". "Apprendimento" informatico: personalmente ritengo che il vero apprendimento, che -- sempre ritengo -- è la caratteristica principale della vera intelligenza, richiederebbe per quanto sopra, e in primis, una base dati "plastica", ...che è cosa a cui gli informatici ritengo non abbiano ancora pensato. Considerazione a latere: una rete neurale, che "apprende" a riconoscere gatti o semafori in una foto, si "cristallizza" alla fine in un algoritmo altamente specializzato, che è proprio l'opposto dei concetti di cui sopra. Non mi pronuncio sulla capacità di "apprendere" della AI "statistica", ma mi sembra molto più simile a un ragazzino delle elementari estremamente dotato, che aggiunge ed aggrega (e l'aggregare non è cosa banale...), che non a uno scienziato con animo "esplorativo". Finisco con una citazione: “A human being should be able to change a diaper, plan an invasion, butcher a hog, conn a ship, design a building, write a sonnet, balance accounts, build a wall, set a bone, comfort the dying, take orders, give orders, cooperate, act alone, solve equations, analyze a new problem, pitch manure, program a computer, cook a tasty meal, fight efficiently, die gallantly. Specialization is for insects.” ― Robert A. Heinlein