L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique ont révolutionné notre compréhension du processus d’apprentissage dans notre société rapide et basée sur le savoir. Alors que nous nous plongeons dans les profondeurs de ces technologies innovantes, trois courants de pensée principaux sur l’apprentissage humain émergent : le béhaviorisme, la théorie cognitive et l’apprentissage social. Bien que chaque courant offre une perspective unique, il est important de noter que ces théories ne sont pas mutuellement exclusives et se chevauchent souvent en fonction de divers facteurs.
Le béhaviorisme, ancré dans les interactions environnementales externes, montre comment l’apprentissage se produit par le biais de comportements observables. Par exemple, les enfants apprennent à éviter les flammes après avoir ressenti la douleur brûlante d’une brûlure. Ce paradigme met en évidence l’importance des stimuli externes et leur effet conditionnant sur les individus.
D’autre part, la théorie cognitive explore les processus mentaux internes qui se produisent lors du traitement d’informations et de stimuli. Lorsqu’un enfant touche une flamme, son cerveau associe le feu à la douleur, lui permettant de développer une compréhension générale des dangers des flammes. Cette « réflexion sur la réflexion » conduit au développement de comportements externes guidés par leurs pensées et leur compréhension.
La théorie de l’apprentissage social met l’accent sur le rôle des facteurs sociaux dans la formation du comportement. Les enfants apprennent les dangers du feu auprès de leurs parents et observent les réactions de leurs amis, ce qui les amène à éviter les flammes sans interaction directe. Cette théorie met en évidence l’influence du contexte sociétal et des interactions sociales sur l’apprentissage.
Maintenant, concentrons-nous sur l’IA, en particulier l’IA générative comme ChatGPT. L’apprentissage de ChatGPT est principalement aligné sur la théorie béhavioriste de l’apprentissage, car il reçoit des indications et génère des réponses en fonction des modèles appris. Bien qu’il y ait des éléments de la théorie cognitive de l’apprentissage lorsque ChatGPT évalue ses réponses, sa compréhension de l’information reste débattue.
Contrairement aux humains, ChatGPT ne dispose pas de la capacité d’interaction sociale et d’expériences contextuelles, ce qui l’empêche de participer à l’apprentissage social. Cette limitation distingue l’IA des processus d’apprentissage humains et soulève des questions sur la profondeur de sa compréhension.
De plus, lors de l’évaluation des capacités d’apprentissage de l’IA, non seulement la méthode, mais aussi le contenu devient significatif. La taxonomie de Bloom, un cadre couramment utilisé pour classer les connaissances, catégorise les connaissances en divers domaines et niveaux de complexité. Bien que l’IA ait atteint les niveaux « Appliquer » et « Analyser », des incertitudes subsistent quant à sa réelle compréhension de l’information, comme exploré dans le livre du professeur Gary Smith, « L’illusion de l’IA ».
En conclusion, l’IA a réalisé des progrès remarquables, démontrant une forme rudimentaire de cognition. Bien qu’elle n’apprenne peut-être pas de la même manière que les humains, elle possède une intelligence émergente. Alors que l’IA générative continue de progresser et de produire des réponses semblables à celles des humains, elle remet en question notre compréhension de la cognition, de l’intelligence et de l’humanité dans ce paysage en constante évolution.
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