Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning hebben onze kennis over het leerproces in onze snel veranderende, op kennis gebaseerde samenleving revolutionair veranderd. Terwijl we zich verdiepen in de dieptes van deze baanbrekende technologieën, komen drie belangrijke leertheorieën naar voren: behaviorisme, cognitieve theorie en sociaal leren. Hoewel elke theorie een uniek perspectief biedt, is het belangrijk op te merken dat deze theorieën niet wederzijds exclusief zijn en elkaar vaak overlappen, afhankelijk van verschillende factoren.
Behaviorisme, geworteld in externe omgevingsinteracties, laat zien hoe leren plaatsvindt door het observeren van gedrag. Bijvoorbeeld, kinderen leren om vlammen te vermijden na het ervaren van de brandende pijn van een brandwond. Dit paradigma benadrukt de betekenis van externe prikkels en het conditioneringseffect dat het heeft op individuen.
Aan de andere kant onderzoekt de cognitieve theorie de interne mentale processen die plaatsvinden wanneer informatie en prikkels worden verwerkt. Wanneer een kind een vlam aanraakt, maakt hun brein de connectie tussen vuur en pijn, waardoor ze een algemeen begrip van de gevaren van vlammen ontwikkelen. Dit “nadenken over denken” leidt tot de ontwikkeling van extern gedrag dat wordt geleid door hun gedachten en begrip.
De sociaal-leren-theorie legt de nadruk op de rol van sociale factoren bij het vormen van gedrag. Kinderen leren over de gevaren van vuur van hun ouders en observeren de reacties van hun vrienden, waardoor ze vlammen vermijden zonder directe interactie. Deze theorie benadrukt de invloed van de maatschappelijke context en sociale interacties op het leren.
Laten we nu onze focus verleggen naar AI, specifiek generatieve AI zoals ChatGPT. Het leren van ChatGPT komt voornamelijk overeen met de leertheorie van behaviorisme, omdat het prompts ontvangt en antwoorden genereert op basis van geleerde patronen. Hoewel er hints zijn van cognitieve leertheorie omdat ChatGPT zijn antwoorden evalueert, blijft de begripsvorming van informatie discutabel.
In tegenstelling tot mensen mist ChatGPT de mogelijkheid tot sociale interactie en contextuele ervaringen, waardoor het niet kan deelnemen aan sociaal leren. Deze beperking onderscheidt AI van het menselijke leerproces en roept vragen op over de diepgang van het begrip van AI.
Bovendien, bij het evalueren van de leercapaciteiten van AI, wordt niet alleen de methode, maar ook de inhoud belangrijk. Bloom’s Taxonomie, een veelgebruikt raamwerk voor het classificeren van kennis, categoriseert kennis in verschillende domeinen en niveaus van complexiteit. Hoewel AI de niveaus “Toepassen” en “Analyseren” heeft bereikt, blijft er onzekerheid bestaan over het werkelijke begrip van informatie, zoals onderzocht in het boek van Prof. Gary Smith, “The AI Delusion”.
Samenvattend heeft AI opmerkelijke vooruitgang geboekt, waarbij het een rudimentaire vorm van cognitie laat zien. Hoewel het misschien niet op dezelfde manier leert als mensen, bezit het opkomende intelligentie. Naarmate generatieve AI blijft evolueren en mensachtige reacties produceert, daagt het onze kennis van cognitie, intelligentie en menselijkheid uit in dit steeds veranderende landschap.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx