Spesso si identifica l'apprendimento con specifiche tecnologie, linguaggi di programmazione e tool. In questa sessione racconterò i principi su cui si fonda ogni algoritmo di apprendimento e come valutare se i dati di cui si è in possesso sono sufficienti per un dato obiettivo di apprendimento, utilizzando una formalizzazione matematica molto semplice del concetto di semplicità ed del principio del Rasoio di Occam.

Discuterò le principali tipologie di apprendimento con brevi cenni storici e mostrerò come possono essere raggruppate sostanzialmente in 3 tipologie. Accennerò anche come questa classificazione in 3 tipologie discenda da alcuni principi di teoria degli algoritmi, ed in particolare dalla teoria della complessità algoritmica di Gregory Chaitin.

Dopo aver discusso la differenza tra interpolazione ed estrapolazione discuterò l'importanza dell'apprendimento basato su induzione per l'implementazione di agenti intelligenti, e discuterò un esempio di applicazione realmente utilizzato nella progettazione della AI del personaggio di un gioco.