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ジョシュ・テネンバウム | |
|---|---|
| 生まれる | 1972年8月21日 |
| 市民権 | アメリカ合衆国 |
| 母校 | イェール大学 MIT |
| 知られている | ベイズ認知科学 |
| 受賞歴 | |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 人工知能 認知科学 |
| 機関 | スタンフォード大学 MIT |
| 論文 | 概念学習のためのベイジアンフレームワーク （1999） |
| 博士課程の指導教員 | ホイットマン・リチャーズ |
| 博士課程の学生 | トーマス・L・グリフィス、レベッカ・サックス |
ジョシュア・ブレット・テネンバウム（ジョシュ・テネンバウム）は、マサチューセッツ工科大学の計算認知科学教授である。[2]彼は数理心理学とベイズ認知科学への貢献で知られている。 2019年に彼をマッカーサーフェローに任命したマッカーサー財団によると、「テネンバウムは、確率的および統計的モデリングを開発して人間の学習、推論、知覚の研究に適用し、これらのモデルが認知の基本的な課題、つまり私たちの心がいかにして非常に少ない情報から非常に速く多くのことを理解するかを説明できることを示した最初の人物の一人である。」[3]
バイオグラフィー
テネンバウムはカリフォルニアで育った。彼の母親は教師であり[4]、父親はインターネットコマースの先駆者であるジェイ・マーティン・テネンバウムである[5]。
彼の研究の方向性は、両親の教育と学習への関心と、後にイェール大学在学中に認知心理学者ロジャー・シェパードと交流したことに強く影響を受けた。 [4]
テネンバウムは1993年にイェール大学で物理学の学士号を取得し、1999年にMITで博士号を取得しました。 [2]彼の研究は、人間の認知の原動力として、また機械学習を開発する手段としての確率的推論の分析に焦点を当てています。マッカーサー財団によると、「テネンバウムは、確率的および統計的モデリングを開発して人間の学習、推論、知覚の研究に適用し、これらのモデルが認知の基本的な課題、つまり人間の心がいかにしてごくわずかな情報から非常に速く多くのことを理解するかを説明できることを示した最初の人物の1人です。」[3]
テネバウムはMITで計算認知科学の教授であり、 MITのコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所であるCSAILのメンバーです。彼はMITの計算認知科学研究所を率いており、MIT Quest for Intelligenceと呼ばれるAIプロジェクトの責任者でもあります。[6] [7]
2018年、R&Dマガジンはテネンバウムを「イノベーター・オブ・ザ・イヤー」に選出した。[4]
2019年、テネンバウムはマッカーサーフェローに任命されました。マッカーサーのウェブページでは、彼の研究について次のように説明しています。「計算モデルと行動実験を組み合わせて、人間の学習、推論、知覚を明らかにし、人工知能を人間の思考能力に近づける方法を模索しています。」[3]
テネンバウムの最近の研究には、AIシステムに人間の顔認識方法を模倣するように教えること[7]や、原因と結果を理解できるようにAIをプログラミングすることなどが含まれています。[8]
出版物
Tenenbaum 氏は、MIT の Web ページと Google Scholar に自身の出版物のリストを掲載しています。
参考文献
- ^ “Joshua Tenenbaum” . 2019年9月26日閲覧。
- ^ ab 「ジョシュア・ブレット・テネンバウムの履歴書」(PDF)。マサチューセッツ工科大学。 2020年6月。
- ^ abc 「Joshua Tenenbaum - MacArthur Foundation」。www.macfound.org 。 2019年10月16日閲覧。
- ^ abc Panjwani, Laura (2018年12月18日). 「AI、認知科学研究者ジョシュ・テネンバウムがR&D Magazineの2018年イノベーター・オブ・ザ・イヤーに選出」R & D Magazine . 2019年2月10日閲覧。
テネンバウムの科学的研究は現在、2つの分野に焦点を当てています。人々の常識理論、特に直観物理学と直観心理学の構造、内容、発展を記述することと、人々が非常に少ない例から新しい概念、モデル、理論、タスクを学習し一般化できる方法を理解することです。この概念は「ワンショット学習」として知られています。
「追悼の言葉」。2020年12月8日。
- ^ Luttrell, Sharon Kahn (2007年5月7日). 「Marty Tenenbaum '64, SM '66」. MIT Technology Review . 2019年2月10日閲覧。
一方、彼の息子であるJosh Tenenbaum (PhD '98) は、父親の足跡をたどってMITに入学した。彼は脳認知科学科の助教授である。
- ^ ウィル・ナイト（2018年9月12日）。「子どもの心を探ることでAIを進歩させる計画」。MITテクノロジーレビュー。 2019年2月10日閲覧。
たとえば、2015年に彼と他の2人の研究者は、ほんの数例を見ただけで、新しい手書き文字や画像内の特定のオブジェクトを認識することを学習できるコンピュータープログラムを作成しました。これは重要なことです。なぜなら、最高の機械学習プログラムは通常、膨大な量のトレーニングデータを必要とするからです。
- ^ ab Trafton, Anne (2020年3月4日). 「新しい視覚モデル」. MITニュース. 2021年3月20日閲覧。
「この研究で私たちがやろうとしていたのは、画像の一部に意味的なラベルを付けるだけよりも、知覚がいかにしてはるかに豊かになるかを説明し、私たちが物理的世界のすべてをどのように見ているかという疑問を探ることです」と、MITのコンピューター科学・人工知能研究所（CSAIL）および脳・心・機械センター（CBMM）のメンバーで、計算認知科学の教授であるジョシュ・テネンバウム氏は言う。
- ^ ナイト、ウィル（2020年3月9日）。「AIがそんなに賢いのなら、なぜ因果関係を理解できないのか？」Wired 。 2021年3月20日閲覧。
カーネギーメロン大学で因果推論と機械学習を研究する助教授のクン・チャン氏は、テネンバウム氏が考案したテストは、非常に限られた設定ではあるが因果関係の理解を測る良い方法を提供するため重要であると述べている。