Изкуственият интелект (ИИ) и машинното обучение промениха нашето разбиране за процеса на обучение в нашето бързо развиващо се, базирано на знание общество. Докато се занимаваме с дълбините на тези новаторски технологии, изникват три основни теории за човешкото обучение: поведенчество, когнитивна теория и социално обучение. Въпреки че всяка теория предлага уникална перспектива, важно е да се отбележи, че тези теории не са изключителни и често се пресичат, в зависимост от различни фактори.
Поведенчеството, основано на външните взаимодействия в околната среда, показва как се осъществява обучението чрез наблюдаваеми поведения. Например децата научават да се пазят от пламъците, след като изпитат опълчващата болка от изгаряне. Този парадигма подчертава значение на външните стимули и ефектът от условните рефлекси върху индивидите.
От друга страна, когнитивната теория изследва вътрешните психически процеси, които се осъществят при обработката на информация и стимули. Когато дете докосне пламък, мозъкът му свързва огъня с болката, което му позволява да развие общо разбиране за опасностите, свързани с пламъците. Това „мишлене за мислене“ води до формирането на външно поведение, насочено от мислите и разбирането им.
Теорията на социалното обучение подчертава ролята на социалните фактори при формирането на поведението. Децата се научават за опасностите от огъня от родителите си и наблюдават реакциите на своите приятели, което ги води да се пазят от пламъците без директно взаимодействие. Тази теория подчертава влиянието на социалния контекст и социалните взаимодействия върху обучението.
Сега да преместим фокуса си към ИИ, по-специално генеративната ИИ като ChatGPT. Обучението на ChatGPT се вписва предимно в теорията на поведенчеството, тъй като получава стимули и генерира отговори въз основа на научените модели. Въпреки че има наклона към когнитивната теория на обучението, тъй като ChatGPT оценява отговорите си, разбирането му за информацията остава проблематично.
За разлика от хората, ChatGPT няма възможността за социално взаимодействие и контекстуални преживявания, което го прави неспособно да се включи в социалното обучение. Това ограничение отличава ИИ от обучението на хората и поражда въпроси за дълбочината на разбирането на ИИ.
Освен това, при оценка на обучаемите способности на ИИ, важно е да се обърне внимание не само на метода, но и на съдържанието. Таксономията на Блум, широко използвана рамка за класификация на знанията, разделя знанията на различни области и нива на сложност. Въпреки че ИИ е достигнал нивата „Приложи“ и „Анализирай“, все още има несигурност за неговото истинско разбиране на информацията, както е проучено в книгата на проф. Гари Смит „Илюзията на ИИ“.
В заключение, ИИ е направил впечатляващи напредъци и представя примитивна форма на познание. Въпреки че не учи по същия начин като хората, то притежава развиващ се интелект. Докато генеративната ИИ продължава да напредва и да произвежда отговори, сходни с тези на човека, тя предизвиква нашето разбиране за познание, интелигентност и човечност в този постоянно променящ се свят.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com