Mostrare anziché fare: insegnare per dimostrazione

Abstract degli autori

Spesso si impara dalle dimostrazioni altrui e le tecniche di apprendimento per rinforzo inverso (IRL) hanno permesso alle macchine di acquisire questa capacità. Al contrario, l’insegnamento per dimostrazione è stato studiato meno dal punto di vista computazionale. In questo studio sviluppiamo un modello bayesiano dell’insegnamento per dimostrazione. Emergono differenze marcate quando chi dimostra insegna intenzionalmente un compito (cioè lo mostra), rispetto a quando si limita a svolgerlo (cioè lo fa). In due esperimenti mostriamo che i partecipanti umani modificano il proprio comportamento didattico in modo coerente con le previsioni del nostro modello. Inoltre, mostriamo che anche gli algoritmi standard di IRL traggono beneficio dall’apprendere da chi mostra un compito anziché da chi si limita a svolgerlo.