Рон Сан

Рон Сан — учёный-когнитивист , внесший значительный вклад в вычислительную психологию и другие области когнитивной науки и искусственного интеллекта. В настоящее время он является профессором когнитивных наук в Политехническом институте Ренсселера , а ранее — профессором инженерных наук имени Джеймса К. Доуэлла и профессором компьютерных наук в Университете Миссури . Он получил докторскую степень. в 1992 году из Университета Брандейса .

Обзор

Его многочисленные исследовательские интересы сосредоточены вокруг изучения человеческого познания и психологии, особенно в области когнитивной архитектуры , человеческого мышления и обучения, когнитивного социального моделирования и гибридных коннекционистско-символических моделей. На протяжении многих лет его работа была обширной и охватывала когнитивную науку , психологию , философию , информатику , искусственный интеллект и социальные науки .

Он известен своими работами в области когнитивного моделирования ( вычислительной психологии ). За свою работу об интеграции основанных на правилах и коннекционистских моделей для объяснения повседневных рассуждений человека он получил в 1991 году премию Дэвида Марра от Общества когнитивных наук . За свою работу по обучению человеческим навыкам он получил в 2008 году премию Хебба от Международного общества нейронных сетей. В 2013 году он получил награду за лидерство и видение от президента INNS. Он является членом IEEE и членом Ассоциации психологических наук .

Он был одним из основателей и главным редактором журнала Cognitive Systems Research и входит в редакционные коллегии многих других журналов. Он был генеральным председателем и руководителем программы CogSci 2006, а также председателем программы IJCNN 2007. Он был членом руководящих советов Общества когнитивных наук и Международного общества нейронных сетей . Он занимал пост президента INNS в течение двух лет с января 2011 года по декабрь 2012 года.

Исследования

На протяжении последних двух десятилетий он проводил исследования в области вычислительной психологии и гибридных коннекционистских нейронных сетей (т. е. нейронных символических моделей). В частности, он применил эти модели к исследованиям приобретения человеческих навыков. В частности, он работал над комплексным эффектом обучения «сверху вниз» и «снизу вверх» в приобретении человеческих навыков. в различных областях задач, например, в задачах навигации, задачи рассуждения и неявные задачи обучения. Такое включение восходящих процессов обучения стало революционным в когнитивной науке, поскольку большинство предыдущих моделей обучения были сосредоточены исключительно на нисходящем обучении (тогда как человеческое обучение явно происходит в обоих направлениях). Кульминацией этого исследования стала разработка интегрированной когнитивной архитектуры , которую можно использовать для качественного и количественного объяснения эмпирических психологических данных обучения. Модель CLARION представляет собой гибридную нейронную сеть, которую можно использовать для моделирования решения проблем и социальных взаимодействий. Что еще более важно, CLARION был первой психологической моделью, которая предложила объяснение механизмам «восходящего обучения», присутствующим в приобретении человеческих навыков: его многочисленные статьи на эту тему привлекли внимание к этой забытой области в когнитивной науке.

Кроме того, он провёл новаторскую работу по теории двойного процесса . Его теории двойного процесса, также известные как теории двух систем или двух уровней, постулируют сосуществование и взаимодействие между неявными и явными процессами.

Еще одно направление его работы — теоретическая модель творческого решения проблем. В этой работе (совместно с С. Хели) он предложил интегративную теорию, гораздо более широкую по объяснительным возможностям, и использовал ее для объяснения ряда эмпирических явлений.

Еще одним направлением является то, что он назвал когнитивными социальными науками : воссоединение когнитивных и социальных наук посредством закрепления социальных наук в когнитивных науках.

Он также попытался решить сложную задачу — заложить теоретическую и метатеоретическую основу для вычислительного когнитивного моделирования (или вычислительной психологии ).

Книги

• Сан Р. «Анатомия разума: исследование психологических механизмов и процессов с помощью когнитивной архитектуры Clarion». Издательство Оксфордского университета, Нью-Йорк. 2016.
• Р. Сан, (ред.) Обоснование социальных наук в когнитивных науках. MIT Press, Кембридж, Массачусетс. 2012.
• Р. Сан, (ред.) Кембриджский справочник по вычислительной психологии. Издательство Кембриджского университета, Нью-Йорк. 2008.
• Сан Р. — «Познание и мультиагентное взаимодействие: от когнитивного моделирования к социальному моделированию». Издательство Кембриджского университета, Нью-Йорк. 2006.
• Р. Сунь, Двойственность разума. Lawrence Erlbaum Associates, Махва, Нью-Джерси. 2002.
• Р. Сан и Л. Джайлз (ред.) Последовательное обучение: парадигмы, алгоритмы и приложения. Шпрингер-Верлаг, Гейдельберг. 2000.
• С. Вермтер и Р. Сан, (ред.) Гибридные нейронные системы. Шпрингер-Верлаг, Гейдельберг. 2000.
• Р. Сан и Ф. Александр, (ред.) Коннекционистско-символическая интеграция. Lawrence Erlbaum Associates, Махва, Нью-Джерси. 1997.
• Р. Сан, Интеграция правил и коннекционизма для устойчивого рассуждения на основе здравого смысла. Джон Уайли и сыновья, Нью-Йорк. 1994.
• Р. Сан и Л. Букман (ред.), Вычислительные архитектуры, интегрирующие нейронные и символические процессы. Kluwer Academic Publishers, Нидхэм, Массачусетс. 1994.

Внешние ссылки

• Домашняя страница доктора Рона Сана
• Публикации Рона Сана, индексируемые Google Scholar
• страница PhilPapers
• ИсследованияГейт
• Маркиз Who's Who в Америке (53, 56, 57, 58 издания) [1]
• Рон Сан на DBLP библиографическом сервере
• Поиск цитат на CiteSeer