Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение революционизировали наше понимание процесса обучения в быстроменяющемся знанием обществе. Погружаясь в глубины этих передовых технологий, возникают три основные школы мышления в отношении обучения человека: бихевиоризм, когнитивная теория и социальное обучение. В то время как каждая школа предлагает уникальную перспективу, важно отметить, что эти теории не являются взаимоисключающими и часто перекликаются в зависимости от различных факторов.
Бихевиоризм, основанный на внешнем взаимодействии с окружающей средой, показывает, как происходит обучение через наблюдаемые поведенческие реакции. Например, дети учатся избегать пламени после того, как они испытали ожог. Эта парадигма подчеркивает значение внешних стимулов и их условиюющий эффект на индивидуумов.
С другой стороны, когнитивная теория исследует внутренние психические процессы, которые происходят при обработке информации и стимулов. Когда ребенок касается огня, его мозг связывает огонь с болью, что позволяет ему развить общее понимание опасности пламени. Данное «мышление о мышлении» приводит к развитию внешних поведенческих реакций, направляемых его мыслями и пониманием.
Теория социального обучения подчеркивает роль социальных факторов в формировании поведения. Дети учатся о опасностях огня от своих родителей и наблюдают реакции своих друзей, что заставляет их избегать пламени без прямого взаимодействия. Эта теория подчеркивает влияние социального контекста и социальных взаимодействий на обучение.
Теперь сместим наше внимание на ИИ, в частности на генеративный ИИ, такой как ChatGPT. Обучение ChatGPT в основном соответствует теории бихевиоризма, поскольку он получает указания и генерирует ответы на основе выученных шаблонов. Хотя есть намеки на когнитивную теорию обучения, так как ChatGPT оценивает свои ответы, его понимание информации остается предметом сомнений.
В отличие от людей, у ChatGPT отсутствует способность к социальному взаимодействию и контекстуальным переживаниям, что делает его неспособным к социальному обучению. Это ограничение отличает ИИ от процессов обучения человека и задает вопросы о глубине понимания ИИ.
Кроме того, при оценке возможностей обучения ИИ важным является не только метод, но и содержание. Таксономия Блума, широко используемая система классификации знаний, категоризирует знания на различные области и уровни сложности. Хотя ИИ достиг «Применения» и «Анализа», существуют сомнения относительно его реального понимания информации, как исследуется в книге профессора Гэри Смита «Заблуждение ИИ».
В заключение, ИИ сделал замечательные успехи, демонстрируя элементарную форму когнитивности. Хотя он не обучается также, как люди, он обладает развивающимся интеллектом. По мере продвижения генеративного ИИ и создания человекоподобных ответов, он ставит под сомнение наше понимание когнитивности, интеллекта и человечности в этом постоянно меняющемся мире.
The source of the article is from the blog yanoticias.es