EN BREF
  • 🧠 ChatGPT-4 a été mis au défi par un problème mathématique de 2 400 ans
  • 📚 L’IA a démontré des comportements apprentis et a fait des erreurs humaines
  • 🔍 Les chercheurs ont observé une improvisation dans l’approche de résolution
  • 🤔 L’expérience soulève des questions sur l’usage de l’IA en éducation

Le problème de la duplication du carré, évoqué pour la première fois par Platon aux alentours de 385 av. J.-C., reste un défi mathématique fascinant. Plus de deux millénaires plus tard, une nouvelle approche voit le jour grâce à l’intelligence artificielle. Le ChatGPT-4, un chatbot avancé, a été confronté à ce défi antique, révélant des comportements d’apprentissage surprenants et des erreurs typiquement humaines. Cette expérience menée par l’Université de Cambridge met en lumière la capacité de l’IA à improviser et à s’éloigner des solutions classiques, soulevant des questions sur l’origine de la connaissance et les compétences de résolution de problèmes de l’IA moderne.

Le défi mathématique

Le problème de la duplication du carré a toujours suscité des débats philosophiques sur l’origine de la connaissance. Platon, à travers Socrate, montrait comment un garçon non éduqué pouvait comprendre ce concept complexe. Le jeune garçon pensait initialement que doubler la longueur des côtés d’un carré en doublait également la surface. Socrate l’a guidé pour qu’il découvre que les côtés du nouveau carré devaient correspondre à la diagonale du carré initial.

Les chercheurs, Dr. Nadav Marco et le Professeur Andreas Stylianides, ont soumis le même défi au ChatGPT-4. En utilisant un questionnement socratique, ils ont testé les compétences de résolution de problèmes du chatbot. Une série de questions progressives, intégrant des erreurs et des variantes du problème, a permis d’observer si l’IA s’appuyait sur sa vaste base de données ou développait des solutions nouvelles. L’IA a souvent improvisé son approche, reproduisant même des erreurs humaines typiques.

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“Quand nous faisons face à un nouveau problème, notre instinct est souvent d’essayer des solutions basées sur nos expériences passées.”

Problème de solution géométrique

ChatGPT, principalement entraîné à partir de textes, est généralement faible en raisonnement géométrique. Les chercheurs s’attendaient à ce qu’il reconnaisse ce problème bien connu et qu’il reproduise la solution géométrique socratique classique. Cependant, le chatbot a d’abord opté pour une méthode algébrique, inconnue à l’époque de Platon. Malgré les tentatives des chercheurs pour le ramener à la solution géométrique, ChatGPT a persisté dans son approche initiale.

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Ce n’est qu’après que les chercheurs ont exprimé leur « déception » que le chatbot a finalement proposé l’alternative géométrique. Même avec des défis supplémentaires, tels que doubler la surface d’un rectangle ou d’un triangle, ChatGPT a privilégié les solutions algébriques. Pourtant, après des incitations supplémentaires, il a finalement fourni une réponse géométrique correcte pour le problème du triangle.

Limites de l’IA

Les chercheurs ont conclu que le comportement de ChatGPT mélangeait la récupération des données avec un « raisonnement en temps réel ». Ils ont comparé cela au concept éducatif de la « zone de développement proximal » (ZDP), espace entre ce qu’un apprenant sait déjà et ce qu’il peut apprendre avec de l’aide. Les étudiants peuvent transformer les limites de l’IA en opportunités d’apprentissage.

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Les chercheurs encouragent les étudiants à utiliser des prompts favorisant la résolution collaborative de problèmes, tel que « Explorons ce problème ensemble », plutôt que de simplement demander une réponse. Cela pourrait aider à développer leurs propres compétences en pensée critique et raisonnement.

Problème
Solution privilégiée par ChatGPT
Duplication du carré Algébrique Duplication du rectangle Algébrique Duplication du triangle Algébrique puis géométrique

Implications éducatives

Cette expérience avec ChatGPT-4 soulève des questions sur le rôle de l’IA dans l’éducation. Loin d’être un simple outil de réponse, l’IA peut devenir un partenaire d’apprentissage. En favorisant l’exploration et la réflexion, elle peut enrichir le processus éducatif. Toutefois, il est crucial de guider correctement l’IA pour éviter des erreurs potentielles dues à ses limites de raisonnement.

Les enseignants et les étudiants doivent adapter leurs approches pour tirer le meilleur parti de ces technologies. Cela pourrait transformer les méthodes d’enseignement traditionnelles et préparer les étudiants aux défis de demain. Face à ces innovations, comment le système éducatif peut-il s’adapter pour intégrer efficacement l’IA dans l’apprentissage quotidien ?

Cet article s’appuie sur des sources vérifiées et l’assistance de technologies éditoriales.

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