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
