במחקר זה פיתחנו דרכים שונות לשפר את האופן שבו מחשבים לומדים, על ידי כך שאפשרנו להם להחליט בעצמם לאיזה מידע הם זקוקים. שיטות למידה קלאסיות מכינות מראש כמות מסוימת של מידע לשימושו של המחשב, והתשלום על המידע גם הוא חייב להתבצע מראש. לעומת זאת, בשיטות למידה אינטראקטיביות, אפשר להימנע מתשלום גבוה על ידי כך שבמקום תשלום והכנת המידע מראש, המידע נאסף רק על פי בקשתו של המחשב. למשל, כאשר מבקשים לבצע למידה בתחום ביולוגי, המחשב יכול להגדיר אילו ניסויים יש לבצע, וכך במקום לבצע מספר רב של ניסויים שחלקם אולי מיותר, יבוצעו רק הניסויים הרלוונטיים שהמחשב בחר. על מנת ליישם שיטות כאלה, יש לפתח אסטרטגיות שיאפשרו למחשב להחליט אילו ניסויים (או מידע, במקרה הכללי יותר) עליו לבקש, כדי לקדם את הלמידה שלו בצורה הטובה ביותר. כך למשל, במחקר זה פיתחנו שיטה לבחירת הדוגמאות המעניינות ביותר עבור שיפור הלמידה במסגרת בעיית השכן הקרוב, אשר בה מסווגים נקודות על פי הקטגוריה של הנקודות הקרובות אליהן ביותר.