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ポール・スモレンスキー（1955年5月5日生まれ）は、ジョンズ・ホプキンス大学の認知科学名誉教授であり、ワシントン州レドモンドにあるマイクロソフト・リサーチの上級主任研究員である。
アラン・プリンスと共に、1993年に最適性理論を開発した。これは言語学における言語横断的な類型論（または普遍文法）の形式理論を提供する文法形式主義である。[ 1 ] 最適性理論は、元々適用された分野である音韻論で広く使われているが、統語論[ 2 ]や意味論[ 3 ]などの言語学の他の分野にも拡張されている。
スモレンスキーは、コネクショニズムとシンボリズムを統合することを目指す認知モデルであるICSアーキテクチャの開発により、2005年のルーメルハート賞を受賞しました。このモデルでは、シンボリック表現と操作は、基盤となるコネクショニストまたは人工ニューラルネットワーク上の抽象化として現れます。このアーキテクチャは、テンソル積表現[ 4 ] 、つまりベクトル空間におけるシンボリック構造の構成的埋め込みに基づいています。これは、彼がジェラルディン・ルジャンドルと宮田義郎とともに開発したコネクショニストベースの数値文法形式体系であるハーモニック文法フレームワーク[ 5 ]を包含しており、これは最適性理論の前身です。ICSアーキテクチャは、制限付きボルツマンマシンアーキテクチャを導入した人工ニューラルネットワークの形式体系であるハーモニー理論に基づいています。2000年代初頭までのこの研究は、ジェラルディン・ルジャンドルと共著した2巻の書籍『ハーモニック・マインド』に紹介されています。[ 6 ] その後の研究で、部分的に活性化されたシンボルの組み合わせが、木やグラフなどの離散構造内の位置の組み合わせを占める勾配記号計算が導入されました。 [ 7 ] これは、従来の離散的な言語構造では不十分であることが証明された理論言語学の多くの問題にうまく適用されており、[ 8 ]心理言語学の増分文処理にも適用されています。[ 9 ] Microsoft Research および Johns Hopkins の同僚との研究では、勾配記号計算が深層学習を使用してニューラルネットワークに組み込まれ、推論と自然言語処理のさまざまな問題に対処しています。
彼の他の重要な貢献の中には、言語制約の局所的結合の概念がある。これは、2つの制約が結合して、同じ指定された局所領域内で両方の結合が破られた場合にのみ違反される、より強力な単一の制約となるというものである。局所的結合は、最適性理論におけるさまざまな「超加算的」効果の分析に適用されてきた。スモレンスキーは、ブルース・テサー（ラトガース大学）とともに、最適性理論文法の学習可能性（計算学習理論の意味で）の研究にも大きく貢献した。
スモレンスキーは、カリフォルニア大学サンディエゴ校の並列分散処理研究グループの創設メンバーであり、現在はワシントン州レドモンドにあるマイクロソフトリサーチのディープラーニンググループに所属している。