Original articlehttp://www-psych.stanford.edu/~jlm/

Джеймс Л. Джей Макклелланд

Професор соціальних наук

Директор центру вивчення мозку, психіки та обробки інформації

На кафедрі психології

Стенфордського університету

344 Джордан Холл, б. 420

450 Серра Молл

Стенфорд, штат Каліфорнія 94305

+1-650-725-1232

mcclelland@stanford.edu

Біографія та кар’єрні виступи

Публікації та ресурси моделювання і самоаналізу

Інтерв’ю та інформаційні статті і лекція, яка заслуговує на премію Румельхарта

Веб-сторінка лабораторії Паралельної розподіленої обробки та лекція, яка заслуговує на премію Хайнекена

Вступ та загальний опис

Ласкаво прошу та дякую, що зайшли на мою домашню сторінку. Я професор на кафедрі психології та директор центру вивчення мозку, психіки та обробки інформації в Стенфорді. Моє дослідження торкається багатьох тем когнітивної науки та когнітивної психології, а також тему сприйняття та перцепція прийняття рішень; вчення та пам’ять; мова та читання; семантичне та математичне пізнання; та когнітивний розвиток. Я розглядаю когнітивні функції як ті, що вийшли з паралельної, розподіленої системи обробки даних нервових популяцій, завдяки яким відбувається пізнання через адаптацію зв’язків серед нейронів, які підлягають обробці даних, мова про які ведеться в Паралельній розподіленій обробці даних (Румельхарт, Макклелланд, та дослідницька група ПРО, 1986). Дослідження, яке проводиться в моїй лабораторії спрямоване на розвиток експліцитних обчислюваних моделей на основі цих ідей; дослідити, удосконалити та розширити принципи, які закладені в цих моделях; потім віднести ці моделі до питань мотивованого дослідження через поведінковий експеримент, комп’ютерне моделювання та математичний аналіз.

Мої основні моменти кар’єрного зросту описані нижче. Повний список відносних публікацій можна знайти на моїй сторінці з публікаціями, а також посилання на інші джерела можна знайти біля моєї фотокартки зверху.

Пізнання в математиці

Нещодавно, я розпочав програму, яка на мою думку, буде мати широкий спектр та буде довгостроковою програмою дослідження пізнання в математиці (відео з описом даного методу можна подивитися тут). Моя праця набраж обертів завдяки моїй давній зацікавленості в еволюційних переходах та моїй готовності брати уроки з нового досвіду а також ж надії на те, що метод паралельної розподіленої обробки може виявити деякі найдивовижніші досягнення людської думки – висновки та структурно-обгрунтовані системи, які були виявлені математиками. В зв’язку з цим ми поєднуємо експериментальне навчання з навчанням обчислюваного моделювання. Лабораторія займається заохоченням експериментально та моделювано-орієнтованих студентів, які бажають зробити свій внесок в дане дослідження.

Основна задача полягає у розумінні розвитку людських можливостей в математичній науці всіх рівнів важкості, починаючи від багато чисельності та початкових етапів обчислювання в арифметиці, алгебрі, геометрії, та навіть багатоваріантної математики і вищої математики. Центром дослідження є віра в те, що математика найбільш розглядається як наука про вивчення набору моделей, які характеризують об’єкти математичної думки та їхні властивості, та провести операції щодо обернень, які мають значення в рамках об’єктів з цими моделями. З цього випливає, що математика може розглядатися як прокладання шляху до бачення властивостей (реальних, видуманих, ідеалізованих) об’єктів або цілою групою об’єктів, які передбачають корисні стосунки, збережених в символічних оборотах, але які часто розуміються як стосунки на інтуїтивному рівні, які дають визначення цим оборотам. Також наголошується розуміння того, наскільки послідовно ці процеси навчання можуть поступово привести до суттєво та якісно різноманітних рівнів розуміння та математичної можливості та вияснення того, як найкраще підтримувати учнів, коли вони намагаються пізнати ці моделі.

Даний метод різниться двома шляхами від підходів до вивчення математики, які будуються на правилах: по-перше, цей метод розглядає формальні системи символічної репрезентації як шляхи до позначення елементів структурної системи репрезентації властивостей об’єктів та їх взаємодія, аніж як проста структура символів, які виступають предметом до обробки згідно зі структурно-чутливими правилами. По-друге, даний метод проводить різницю між експліцитними знаннями формального правила та імпліцитними знаннями, які базуються на пізнання доводів. Наприклад, можна взяти за увагу експліцитне правило, яке відноситься до принципу комутативності (для а та b, a+b=b+a), або можна мати імпліцитні знання, загальна масова величина яких, що виникає в результаті додаткової комбінації двох величин є однаковою незалежно від того, в якому порядку ці величини розташовані. Я більш схильний до того, що експліцитне правило корисне тільки як частина системи, яка спрямована на встановлення правильного розуміння та усвідомлення, але саме усвідомлення може прийти від імпліцитного знання, аніж від маніпулювання символічних оборотів згідно з експліцитними правилами. Таким чином, найголовнішим завданням при навчанні математики постає пошук шляхів до посилення укріплення їх знань з теми відносних моделей, аніж просто заохочувати їх зап’ятовувати цілі списки формул.

Спеціальні проекти, які зараз досліджуються в лабораторії охоплюють наступне: (а) розширення глибокого вивчення, яке охоплює послідовну появу репрезентації проблем візуальної картини, охоплюючи розвиток неймовірно точних репрезентацій чисельності на протязі двадцяти років; (b) навчально-орієнтована модель, спрямована на поетапне заохочення дітей до виконання простих завдань, які розвивають так звані «принципи множини елементів»; (с) емпіричне та модельне оцінювання механізмів численного порівняння величини, яка застосовується при порівнянні дробів та додатні та від’єині числа: та (d) дослідження зорово-просторові репрезентації в тригонометричному обґрунтуванні. Деякі праці з цих тем можна знайти в розділі джерел інформації. Окрім цього, в мене є довгостроковий план, спрямований на те, щоб створити симульований механізм, який базується на нейронній мережі, здатній вивчати принципи чисел, алгебри та геометрії для того, щоб потім можна було здати Нью-Йоркський державний екзамен Регента з геометрії. Деякі елементи цієї праці описані в лекції, про яку вже раніше йшла мова.

Кар’єрні досягнення

Джей Макклелланд отримав ступінь доктора психологічних наук в Пенсільванському університеті у 1975 році. Він викладав на психологічному факультеті Каліфорнійського університету в Сан Дієго аж доки у 1984 не перевівся до університету Карнегі-Меллон, де отримав ступінь професора та завідував кафедрою психології та когнітивної нейронауки Вальтера Ван Дайк Бінема. Він також був засновником та директором центру нейронної бази та пізнання. Це спільний проект університету Карнегі-Меллон та Пітсбурзького університету. У 2006 році Макклелланд перевівся на факультет психології Стенфордського університету, де працював завідувачем кафедри з осені 2009 до літа 2012. Зараз він професор соціальних наук, а також директор центру вивчення мозку, психіки та обробки інформації у Стенфорді.

Протягом всієї кар’єри він зробив великий вклад в експериментальну та теоретичну літератури з декількох тем, серед найбільш відомих можно виділити: внесок у розвиток конекційних/паралельних розподільних моделей обробки даних щодо проблем перцепції, когнітивного розвитку, вивчення мов та нейробіології пам’яті. Він також був співзасновником дослідницької групи Паралельної розподільної обробки даних (ПРО) разом із Девідом Е. Румельхартом, і разом вони приклали зусиль до опублікування двох-томної книги, яка має назву Паралельна розподільна обробка даних, в основі якої була закладена паралельна розподільна обробка даних, яка торкалася багатьох тем з психології та когнітивної нейронауки. У 1993 році Макклелланд разом з Румельхартом отримали премію Howard Crosby Warren Medal від громади експериментальних психологів, у 1996 отримали премію Distinguished Scientific Contribution Award (для перегляду перейдіть на посилання) від американської психологічної асоціації, у 2001 році премію Grawemeyer Prize з психології та у 2002 отримали премію IEEE Neural Networks Pioneer Award за їхню роботу.

Макклелланд працював головним редактором Когінтивної науки, директором громади когнітивної науки, був членом державної дорадчої ради з питань психічного здоров’я, директором федерації асоціацій наук поведінки та мозку (FABBS). Він також є членом національної академії наук, та отримав премію APS William James Fellow Award за внесок до основ психологічної науки протягом всього життя, також отримав премію David E. Rumelhart prize за внесок до теоретичних основ когнітивної науки, премію NAS Prize за внесок до розвитку психологічної та когнітивної наук, а також премію Heineken Prize за розвиток когнітивної науки.

На даний час Макклелланд викладає метод паралельної розподільної обробки даних та його нейронну базу на факультеті психології та базі програми символічних систем в Стенфордському університеті, а також проводить дослідження з вивчення, пам’яті, концептуального розвитку, прийняття рішень та математичного розуміння.