Джошуа Тененбаум

Джош Тененбаум
Джош Тененбаум
Рожденный	21 августа 1972 г.
Гражданство	Соединенные Штаты
Альма-матер	Йельский университет ; С
Известный	Байесовская когнитивная наука
Награды	Сотрудник Общества психологов-экспериментаторов (2007 г.) ; Сотрудник Общества когнитивных наук (2013 г.) ; Товарищ Макартура (2019) ;
	Научная карьера
Поля	Искусственный интеллект ; Когнитивная наука
Учреждения	Стэнфордский университет ; С
Диссертация	Байесовская основа концептуального обучения (1999)
Докторантура	Уитмен Ричардс
Докторанты	Томас Л. Гриффитс , Ребекка Сакс

Джошуа Бретт Тененбаум (Джош Тененбаум) — профессор вычислительной когнитивной науки Массачусетского технологического института . ^[2] Он известен своим вкладом в математическую психологию и байесовскую когнитивную науку . По данным Фонда Макартуров , который назвал его стипендиатом Макартура в 2019 году, «Тененбаум является одним из первых, кто разработал и применил вероятностное и статистическое моделирование для изучения человеческого обучения, рассуждения и восприятия, а также показал, как эти модели могут объяснить фундаментальная проблема познания: как наш разум понимает так много из такого малого и так быстро». ^[3]

Биография [ править ]

Тененбаум выросла в Калифорнии. Его мать была учительницей ^[4] а его отец — пионер интернет-коммерции Джей Мартин Тененбаум . ^[5]

На направление его исследований сильно повлиял интерес его родителей к преподаванию и обучению, а затем взаимодействие с когнитивным психологом Роджером Шепардом во время его пребывания в Йельском университете. ^[4]

Тененбаум получил степень бакалавра физики в Йельском университете в 1993 году и степень доктора философии. из Массачусетского технологического института в 1999 году. ^[2] Его работа сосредоточена на анализе вероятностного вывода как двигателя человеческого познания и средства развития машинного обучения . По данным Фонда Макартуров , «Тененбаум является одной из первых, кто разработал и применил вероятностное и статистическое моделирование для изучения человеческого обучения, рассуждения и восприятия, а также показал, как эти модели могут объяснить фундаментальную проблему познания: как наш разум понять так много из такого малого и так быстро». ^[3]

В Массачусетском технологическом институте Тенебаум является профессором вычислительной когнитивной науки и членом CSAIL , Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Он возглавляет лабораторию вычислительной когнитивной науки Массачусетского технологического института, а также возглавляет проект искусственного интеллекта под названием MIT Quest for Intelligence. ^[6]^[7]

В 2018 году журнал R&D назвал Тененбаум «Новатором года». ^[4]

В 2019 году Тененбаум была названа стипендиатом Макартура . На веб-странице Макартура его работа описана следующим образом: «Объединение вычислительных моделей с поведенческими экспериментами, чтобы пролить свет на человеческое обучение, рассуждение и восприятие, а также исследование того, как приблизить искусственный интеллект к возможностям человеческого мышления». ^[3]

Недавнее исследование Тененбаум включает в себя обучение систем искусственного интеллекта имитированию методов распознавания человеческих лиц. ^[7] и программирование ИИ для понимания причины и следствия. ^[8]

Публикации [ править ]

Тененбаум имеет список своих публикаций на своей веб-странице MIT и в Google Scholar .

Ссылки [ править ]

^ «Джошуа Тененбаум» . Проверено 26 сентября 2019 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б «Биографическая справка ДЖОШУА БРЕТТА ТЕНЕНБАУМА» (PDF) . Массачусетский технологический институт. Июнь 2020.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с «Джошуа Тененбаум - Фонд Макартуров» . www.macfound.org . Проверено 16 октября 2019 г.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Панджвани, Лаура (18 декабря 2018 г.). «ИИ, исследователь когнитивных наук Джош Тененбаум назван новатором года по версии журнала R&D Magazine в 2018 году» . Журнал НИОКР . Проверено 10 февраля 2019 г. Научная работа Тененбаум в настоящее время сосредоточена на двух областях: описании структуры, содержания и развития теорий здравого смысла людей, особенно интуитивной физики и интуитивной психологии, и понимании того, как люди способны изучать и обобщать новые концепции, модели, теории и задачи от очень немногих. Например, концепция, известная как «однократное обучение». «Похвальная речь» . 8 декабря 2020 г.
^ Латтрелл, Шэрон Кан (7 мая 2007 г.). «Марти Тененбаум '64, СМ '66» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 10 февраля 2019 г. Тем временем его сын Джош Тененбаум, доктор философии 1998 года, пошел по стопам отца и поступил в Массачусетский технологический институт. Он доцент кафедры мозга и когнитивных наук.
^ Найт, Уилл (12 сентября 2018 г.). «План по развитию искусственного интеллекта путем изучения сознания детей» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 10 февраля 2019 г. Например, в 2015 году он и двое других исследователей создали компьютерные программы, способные научиться распознавать новые рукописные символы, а также определенные объекты на изображениях, увидев всего лишь несколько примеров. Это важно, поскольку лучшие программы машинного обучения обычно требуют огромных объемов обучающих данных.
^ Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Трафтон, Энн (4 марта 2020 г.). «Новая модель видения» . Новости МТИ . Проверено 20 марта 2021 г. «В этой работе мы пытались объяснить, почему восприятие может быть намного богаче, чем просто прикрепление семантических ярлыков к частям изображения, и изучить вопрос о том, как мы видим весь физический мир», — говорит Джош. Тененбаум, профессор вычислительной когнитивной науки и член Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и Центра мозга, разума и машин (CBMM).
^ Найт, Уилл (9 марта 2020 г.). «Если ИИ такой умный, почему он не может понять причину и следствие?» . Проводной . Проверено 20 марта 2021 г. Тест, разработанный Тененбаум, важен, говорит Кун Чжан, доцент, занимающийся причинно-следственными выводами и машинным обучением в Университете Карнеги-Меллон, потому что он обеспечивает хороший способ измерить понимание причинно-следственных связей, хотя и в очень ограниченных условиях.

[MacArthur1-1] «Джошуа Тененбаум» . Проверено 26 сентября 2019 г.

[2020CV-2] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б «Биографическая справка ДЖОШУА БРЕТТА ТЕНЕНБАУМА» (PDF) . Массачусетский технологический институт. Июнь 2020.

[MacArthur-3] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с «Джошуа Тененбаум - Фонд Макартуров» . www.macfound.org . Проверено 16 октября 2019 г.

[award-4] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б ^с Панджвани, Лаура (18 декабря 2018 г.). «ИИ, исследователь когнитивных наук Джош Тененбаум назван новатором года по версии журнала R&D Magazine в 2018 году» . Журнал НИОКР . Проверено 10 февраля 2019 г. Научная работа Тененбаум в настоящее время сосредоточена на двух областях: описании структуры, содержания и развития теорий здравого смысла людей, особенно интуитивной физики и интуитивной психологии, и понимании того, как люди способны изучать и обобщать новые концепции, модели, теории и задачи от очень немногих. Например, концепция, известная как «однократное обучение». «Похвальная речь» . 8 декабря 2020 г.

[MartyFather-5] Латтрелл, Шэрон Кан (7 мая 2007 г.). «Марти Тененбаум '64, СМ '66» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 10 февраля 2019 г. Тем временем его сын Джош Тененбаум, доктор философии 1998 года, пошел по стопам отца и поступил в Массачусетский технологический институт. Он доцент кафедры мозга и когнитивных наук.

[MIT_Tech-6] Найт, Уилл (12 сентября 2018 г.). «План по развитию искусственного интеллекта путем изучения сознания детей» . Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 10 февраля 2019 г. Например, в 2015 году он и двое других исследователей создали компьютерные программы, способные научиться распознавать новые рукописные символы, а также определенные объекты на изображениях, увидев всего лишь несколько примеров. Это важно, поскольку лучшие программы машинного обучения обычно требуют огромных объемов обучающих данных.

[MIT-face2020-7] Jump up to: Перейти обратно: ^а ^б Трафтон, Энн (4 марта 2020 г.). «Новая модель видения» . Новости МТИ . Проверено 20 марта 2021 г. «В этой работе мы пытались объяснить, почему восприятие может быть намного богаче, чем просто прикрепление семантических ярлыков к частям изображения, и изучить вопрос о том, как мы видим весь физический мир», — говорит Джош. Тененбаум, профессор вычислительной когнитивной науки и член Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и Центра мозга, разума и машин (CBMM).

[Tenebaum_Wired2020-8] Найт, Уилл (9 марта 2020 г.). «Если ИИ такой умный, почему он не может понять причину и следствие?» . Проводной . Проверено 20 марта 2021 г. Тест, разработанный Тененбаум, важен, говорит Кун Чжан, доцент, занимающийся причинно-следственными выводами и машинным обучением в Университете Карнеги-Меллон, потому что он обеспечивает хороший способ измерить понимание причинно-следственных связей, хотя и в очень ограниченных условиях.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]