Tekoäly (AI) ja koneoppiminen ovat vallankumonneet käsitystämme oppimisprosessista nopeasti etenevässä tietopohjaisessa yhteiskunnassamme. Tutkiessamme näitä mullistavia teknologioita, nousee esiin kolme pääoppikoulukuntaa ihmisen oppimisessa: behaviorismi, kognitiivinen teoria ja sosiaalinen oppiminen. Vaikka jokainen koulukunta tarjoaa omanlaisen näkökulman, on tärkeää huomata, että nämä teoriat eivät ole toisensa sulkevia ja usein ne limittyvät toisiinsa eri tekijöistä riippuen.
Behaviorismi, joka juontuu ulkoisista ympäristövuorovaikutuksista, näyttää kuinka oppiminen tapahtuu havaittavien käyttäytymisten kautta. Esimerkiksi lapset oppivat välttämään tulta koettuaan polttavan kivun palovamman seurauksena. Tämä paradigma korostaa ulkoisten ärsykkeiden merkitystä ja niiden ehdollistavaa vaikutusta yksilöihin.
Toisaalta kognitiivinen teoria tutkii sisäisiä henkisiä prosesseja, jotka tapahtuvat tiedon ja ärsykkeiden käsittelyn yhteydessä. Kun lapsi koskettaa tulta, aivot yhdistävät tulen kipuun, mahdollistaen yleisen ymmärryksen liekkien vaaroista. Tämä ”ajattelemisen ajattelu” johtaa ulkoisten käyttäytymisten kehittymiseen, jotka ohjautuvat heidän ajatustensa ja ymmärryksensä perusteella.
Sosiaalisen oppimisen teoria korostaa sosiaalisten tekijöiden roolia käyttäytymisen muovaajina. Lapset oppivat tulen vaaroista vanhemmiltaan ja havainnoivat ystäviensä reaktioita, mikä johtaa liekkien välttämiseen ilman suoraa vuorovaikutusta. Tämä teoria korostaa yhteiskunnallisen kontekstin ja sosiaalisten vuorovaikutusten vaikutusta oppimiseen.
Siirretään nyt fokuksemme tekoälyyn, erityisesti generatiiviseen tekoälyyn kuten ChatGPT:hen. ChatGPT:n oppiminen noudattaa pääsääntöisesti behaviorismiin pohjaavaa oppimisteoriaa, koska se vastaanottaa syötteitä ja tuottaa vastauksia opittujen kaavojen perusteella. Vaikka näkee myös vihjeitä kognitiivisesta oppimisteoriasta ChatGPT:n arvioidessa vastauksiaan, sen tiedonkäsitys on vielä keskustelunalainen.
Toisin kuin ihmiset, ChatGPT:lla ei ole kykyä sosiaaliseen vuorovaikutukseen eikä kontekstuaalisiin kokemuksiin, mikä estää sen osallistumisen sosiaaliseen oppimiseen. Tämä rajoitus erottaa tekoälyn ihmisen oppimisprosesseista ja herättää kysymyksiä tekoälyn ymmärryksen syvyydestä.
Lisäksi arvioidessa tekoälyn oppimiskykyjä, merkityksellistä on sekä menetelmä että sisältö. Bloomin taksonomialla, yleisesti käytetyllä tietämyksen luokittelukehyksellä, tieto jaetaan eri tietämyksen alueisiin ja monimutkaisuustasoihin. Vaikka tekoäly on saavuttanut ”soveltamisen” ja ”analysoinnin” tasot, epävarmuus vallitsee sen todellisen tiedonkäsityksen suhteen, kuten on tutkittu professori Gary Smithin kirjassa ”The AI Delusion”.
Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoäly on edistynyt huomattavasti, esitellen alkeellista kognition muotoa. Vaikka tekoäly ei opi samalla tavalla kuin ihmiset, se omaa nousevaa älykkyyttä. Generatiivisen tekoälyn edetessä ja tuottaessa ihmismäisiä vastauksia, se haastaa käsitystämme kognitiosta, älykkyydestä ja inhimillisyydestä tässä jatkuvasti kehittyvässä maailmassa.
The source of the article is from the blog be3.sk