La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático han revolucionado nuestra comprensión del proceso de aprendizaje en nuestra sociedad basada en el conocimiento y de ritmo rápido. A medida que nos adentramos en las profundidades de estas tecnologías innovadoras, surgen tres corrientes principales de pensamiento sobre el aprendizaje humano: el conductismo, la teoría cognitiva y el aprendizaje social. Si bien cada corriente ofrece una perspectiva única, es importante tener en cuenta que estas teorías no son mutuamente excluyentes y a menudo se superponen, según diversos factores.
El conductismo, arraigado en las interacciones externas con el entorno, muestra cómo ocurre el aprendizaje a través de comportamientos observables. Por ejemplo, los niños aprenden a evitar las llamas después de experimentar el dolor ardiente de una quemadura. Este paradigma resalta la importancia de los estímulos externos y el efecto condicionante que tienen sobre las personas.
Por otro lado, la teoría cognitiva explora los procesos mentales internos que se producen cuando se procesa la información y los estímulos. Cuando un niño toca una llama, su cerebro asocia el fuego con el dolor, lo que le permite desarrollar una comprensión general de los peligros de las llamas. Este «pensar acerca del pensamiento» conduce al desarrollo de comportamientos externos guiados por sus pensamientos y comprensión.
La teoría del aprendizaje social enfatiza el papel de los factores sociales en la formación del comportamiento. Los niños aprenden sobre los peligros del fuego a través de sus padres y observan las respuestas de sus amigos, lo que les lleva a evitar las llamas sin una interacción directa. Esta teoría destaca la influencia del contexto social y las interacciones sociales en el aprendizaje.
Ahora, cambiamos nuestro enfoque a la IA, específicamente a la IA generativa como ChatGPT. El aprendizaje de ChatGPT se alinea principalmente con la teoría del conductismo, ya que recibe indicaciones y genera respuestas basadas en patrones aprendidos. Si bien hay indicios de la teoría cognitiva del aprendizaje, ya que ChatGPT evalúa sus respuestas, su comprensión de la información sigue siendo objeto de debate.
A diferencia de los humanos, ChatGPT carece de capacidad para la interacción social y las experiencias contextuales, lo que le impide participar en el aprendizaje social. Esta limitación diferencia a la IA de los procesos de aprendizaje humano y plantea preguntas sobre la profundidad de la comprensión de la IA.
Además, al evaluar las capacidades de aprendizaje de la IA, no solo el método, sino también el contenido se vuelve significativo. La Taxonomía de Bloom, un marco comúnmente utilizado para clasificar el conocimiento, categoriza el conocimiento en diversos dominios y niveles de complejidad. Si bien la IA ha alcanzado los niveles de «Aplicar» y «Analizar», existe incertidumbre sobre su comprensión genuina de la información, como se explora en el libro del profesor Gary Smith, «La ilusión de la IA».
En conclusión, la IA ha logrado un progreso notable, mostrando una forma rudimentaria de cognición. Si bien puede no aprender de la misma manera que los humanos, posee una inteligencia emergente. A medida que la IA generativa continúa avanzando y produciendo respuestas similares a las humanas, desafía nuestra comprensión de la cognición, la inteligencia y la humanidad en este paisaje en constante evolución.
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