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Ron sol

Ron Sun es un científico cognitivo que ha hecho importantes contribuciones a la psicología computacional y otras áreas de la ciencia cognitiva y la inteligencia artificial. Actualmente es profesor de ciencias cognitivas en el Instituto Politécnico Rensselaer y anteriormente fue profesor de Ingeniería James C. Dowell y profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Missouri . Recibió su doctorado en 1992 de la Universidad Brandeis .

Descripción general

Sus numerosos intereses de investigación se centran en el estudio de la cognición y la psicología humanas, especialmente en las áreas de arquitecturas cognitivas , razonamiento y aprendizaje humanos, simulación social cognitiva y modelos híbridos conexionistas-simbólicos. A lo largo de los años, su trabajo ha sido muy variado y abarca la ciencia cognitiva , la psicología , la filosofía , la informática , la inteligencia artificial y las ciencias sociales .

Es conocido por su trabajo en modelado cognitivo ( psicología computacional ). Por su artículo sobre la integración de modelos basados ​​en reglas y conexionistas para explicar el razonamiento humano cotidiano, recibió el Premio David Marr de 1991 de la Cognitive Science Society . Por su trabajo sobre el aprendizaje de habilidades humanas, recibió el Premio Hebb de 2008 de la International Neural Network Society. En 2013, recibió un premio de Liderazgo y Visión del presidente de INNS. Es miembro del IEEE y de la Association for Psychological Science .

Fue coeditor en jefe fundador de la revista Cognitive Systems Research y forma parte de los consejos editoriales de muchas otras revistas. Fue presidente general y presidente del programa de CogSci 2006 y presidente del programa de IJCNN 2007. Fue miembro de los consejos directivos de la Cognitive Science Society y de la International Neural Networks Society. Se desempeñó como presidente de INNS durante dos años, desde enero de 2011 hasta diciembre de 2012.

Investigación

A lo largo de las últimas dos décadas, ha estado realizando investigaciones en los campos de la psicología computacional y la red neuronal conexionista híbrida (es decir, modelos simbólicos neuronales). En particular, aplicó estos modelos a la investigación sobre la adquisición de habilidades humanas. Específicamente, ha trabajado en el efecto integrado del aprendizaje "de arriba hacia abajo" y "de abajo hacia arriba" en la adquisición de habilidades humanas, [1] [2] en una variedad de dominios de tareas, por ejemplo, tareas de navegación, [3] tareas de razonamiento y tareas de aprendizaje implícito. [4] Esta inclusión de procesos de aprendizaje de abajo hacia arriba ha sido revolucionaria en la ciencia cognitiva, porque la mayoría de los modelos anteriores de aprendizaje se habían centrado exclusivamente en el aprendizaje de arriba hacia abajo (mientras que el aprendizaje humano claramente ocurre en ambas direcciones). Esta investigación ha culminado con el desarrollo de una arquitectura cognitiva integrada que se puede utilizar para proporcionar una explicación cualitativa y cuantitativa de los datos empíricos del aprendizaje psicológico. El modelo, CLARION , es una red neuronal híbrida que se puede utilizar para simular la resolución de problemas y las interacciones sociales también. Más importante aún, CLARION fue el primer modelo psicológico que propuso una explicación para los mecanismos de "aprendizaje de abajo hacia arriba" presentes en la adquisición de habilidades humanas: sus numerosos artículos sobre el tema han llamado la atención sobre esta área descuidada en la ciencia cognitiva.

En relación con esto, ha realizado un trabajo pionero sobre la teoría de procesos duales , también conocida como teorías de dos sistemas o de dos niveles, y que postula la coexistencia y la interacción entre procesos implícitos y explícitos. [5] [6]

Otra vertiente de su trabajo es un modelo teórico de resolución creativa de problemas. [7] En este trabajo (con S. Helie), propuso una teoría integradora que tiene un alcance explicativo mucho más amplio y la utilizó para explicar una variedad de fenómenos empíricos.

Otra corriente es lo que él llama ciencias sociales cognitivas: la reunificación de las ciencias cognitivas y sociales a través de la base de las ciencias sociales en las ciencias cognitivas. [8] [9]

También intentó la difícil tarea de sentar las bases teóricas y metateóricas para el modelado cognitivo computacional (o psicología computacional ).

Libros

Referencias

  1. ^ R. Sun, Dualidad de la mente. Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ. 2002.
  2. ^ R. Sun, Anatomía de la mente: exploración de mecanismos y procesos psicológicos con la arquitectura cognitiva de Clarion. Oxford University Press, Nueva York. 2016.
  3. ^ R. Sun, E. Merrill y T. Peterson, De las habilidades implícitas al conocimiento explícito: un modelo ascendente de aprendizaje de habilidades. Cognitive Science, vol. 25, n.º 2, págs. 203-244. 2001.
  4. ^ R. Sun, P. Slusarz y C. Terry, La interacción de lo explícito y lo implícito en el aprendizaje de habilidades: un enfoque de doble proceso. Psychological Review, vol. 112, n.º 1, págs. 159-192. 2005.
  5. ^ R. Sun, Integración de reglas y conexionismo para un razonamiento sólido basado en el sentido común. John Wiley and Sons, Nueva York, NY. 1994.
  6. ^ R. Sun, Dualidad de la mente: un enfoque de abajo hacia arriba hacia la cognición. Taylor y Francis. 2002.
  7. ^ S. Helie y R. Sun, Incubación, introspección y resolución creativa de problemas: una teoría unificada y un modelo conexionista. Psychological Review, vol. 117, n.º 3, págs. 994-1024. 2010.
  8. ^ R. Sun, (ed.) Cognición e interacción multiagente: del modelado cognitivo a la simulación social. Cambridge University Press, Nueva York. 2006.
  9. ^ R. Sun, Fundamentación de las ciencias sociales en las ciencias cognitivas. MIT Press, Cambridge MA. 2012.

Enlaces externos