Nos capacités d'apprentissage dépassent celles des IA !

Cet article examine comment les IA conversationnelles apprennent et pourquoi elles demeurent inférieures aux capacités d’apprentissages humains. Les LLM (Large Language Models), des algorithmes sophistiqués, permettent aux IA de traiter de grandes quantités de données pour identifier des patterns et ajuster leurs modèles d’apprentissage via des techniques comme l’apprentissage par renforcement, la modélisation probabilistique et le deep learning.

À la différence des IA, les humains ont des privileges inégalés en matière d’apprentissage. Nos cerveaux exploitent la réflexivité et apprennent à partir d’expériences passées en intégrant émotions et réflexions critiques. En outre, les deux méthodes principales d’entraînement des IA — apprentissage supervisé et non supervisé — reposent sur une immense puissance de calcul.

Bien que les IA, comme ChatGPT, puissent s’améliorer avec l’utilisation par transfert de connaissances, elles n’ont pas la capacité de créer de manière véritablement innovante. Les humains excellent dans des domaines tels que la pensée critique, la créativité et l'adaptabilité, des compétences actuellement hors de portée pour les IA.

En conclusion, même si les IA peuvent reproduire des tâches ou fournir des données, elles ne peuvent pas saisir les nuances des interactions humaines, limitant ainsi leur application dans des contextes émotionnels ou complexes.