Роберт М. Френч — директор по исследованиям Французского национального центра научных исследований . В настоящее время он работает в Университете Бургундии в Дижоне . Он имеет докторскую степень Мичиганского университета , где работал с Дугласом Хофштадтером над вычислительной когнитивной моделью Tabletop. Он специализируется на когнитивной науке и провел обширное исследование процесса создания аналогий. [1]
Френч — изобретатель Tabletop, компьютерной программы, которая формирует аналогии в микропространстве, состоящем из повседневных предметов, размещенных на столе.
Он провел обширные исследования в области искусственного интеллекта и написал несколько статей о тесте Тьюринга , который был предложен Аланом Тьюрингом в 1950 году как средство определения того, можно ли назвать продвинутый компьютер интеллектуальным. Френч долгое время был откровенным критиком теста, который, как он предполагал, ни один компьютер никогда не сможет пройти. Теперь Френч считает, что путь вперед в области ИИ лежит не в попытке безупречно имитировать человеческое познание (т. е. пройти тест Тьюринга), а скорее в попытке разработать компьютеры, способные развивать свои собственные способности для понимания мира и взаимодействовать с этими машинами осмысленным образом. [2]
Он опубликовал работы по катастрофическому забыванию в нейронных сетях , тесту Тьюринга и основам когнитивной науки , эволюции пола, категоризации и обучению у младенцев, а также по другим темам.
Ранняя жизнь и образование
Френч учился в Университете Майами с 1969 по 1972 год, получив степень бакалавра по математике после трех лет обучения. С 1972 по 1974 год он учился в Университете Индианы , где получил степень магистра по математике. [3]
Карьера
Начало карьеры и докторантура
С 1972 по 1974 год Френч работал ассистентом преподавателя математики в Университете Индианы. В течение нескольких месяцев в 1975 году он преподавал математику в Ганноверском колледже в Ганновере, штат Индиана.
Затем он переехал во Францию, где с 1976 по 1985 год жил в Париже , работая внештатным переводчиком. [3] В течение своих лет там он сотрудничал с коллегой Жаклин Анри над французским переводом бестселлера Дугласа Хофштадтера « Гёдель, Эшер, Бах» . [1] [3]
Френч вернулся в США в 1985 году, чтобы стать аспирантом по информатике в Мичиганском университете в Энн-Арборе , где он продолжил обучение по докторской диссертации под руководством Хофштадтера по искусственному интеллекту/когнитивной науке. Он завершил докторскую работу в 1992 году, получив степень в области информатики.
Его докторская диссертация называлась Tabletop: An Emergent, Stochastic Computer Model of Analogy-Making. Его диссертационный комитет состоял из Хофштадтера, Джона Холланда, Дэниела Деннета, Артура Беркса, Джона Лэрда и Стива Литинена. [3]
«Ключевой идеей, лежащей в основе исследования, представленного в этой диссертации», — написал Френч в своем резюме диссертации, «является мое убеждение в том, что когнитивные механизмы, дающие начало созданию человеческих аналогий, формируют саму основу интеллекта. Наша способность воспринимать и создавать аналогии становится возможной благодаря тем же механизмам, которые управляют нашей способностью категоризировать, обобщать и сравнивать различные ситуации». [4]
С 1985 по 1992 год он был научным сотрудником по информатике в Мичиганском университете в Энн-Арборе. В этот период он также был приглашенным исследователем в CREA, Ecole Polytechnique, Париж (1988) и приглашенным лектором по информатике в Earlham College в Ричмонде, штат Индиана (1991).
В 1992 году он провел несколько месяцев в качестве постдокторанта в Центре исследований концепций и познания в Университете Индианы. С 1992 по 1994 год он был приглашенным доцентом компьютерных наук в Университете Уилламетт в Сейлеме, штат Орегон. С 1994 по 1995 год он был постдокторантом на кафедре психологии в Университете Висконсина в Мэдисоне и преподавателем когнитивной науки на кафедре педагогической психологии в том же учреждении. [3]
Дальнейшая карьера
С 1995 по 1998 год Френч был научным сотрудником на кафедре психологии Льежского университета. С 1998 по 2000 год он был доцентом количественной психологии и когнитивных наук на той же кафедре. С 2001 по 2004 год он был профессором количественной психологии и когнитивных наук на этой кафедре.
С 2004 года он является директором по исследованиям во Французском национальном центре научных исследований (CNRS). [3]
Избранные публикации
Книги
- Френч, Р. (1995). Тонкость одинаковости: теория и компьютерная модель создания аналогий . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. [3]
- В предисловии к книге Дэниел Деннетт написал, что Френч «создал модель человеческого создания аналогий, которая пытается преодолеть разрыв между классическим ИИ сверху вниз и более поздними подходами снизу вверх». Исследование Френча, пояснил Деннетт, «основано на предпосылке, что человеческое создание аналогий является расширением нашего постоянного фонового процесса восприятия — другими словами, что создание аналогий и восприятие одинаковости — это две стороны одной медали. В основе теории автора и компьютерной модели создания аналогий лежит идея о том, что построение и манипулирование представлениями являются неразделимыми аспектами ментального функционирования, в отличие от традиционных моделей ИИ высокоуровневых когнитивных процессов, которые почти всегда зависели от четкого разделения». Деннетт утверждал, что «работа Френча интересна не только тем, что она раскрывает создание аналогий как расширение нашей сложной и тонкой способности воспринимать одинаковость, но и тем, что она предлагает вычислительную модель механизмов, лежащих в основе этих процессов. Эта модель делает значительные шаги в реализации на практике микроуровневой стохастической обработки, распределенной обработки, имитируемого параллелизма и интеграции построения и обработки представлений». [5] Артур Б. Маркман из Колумбийского университета в обзоре для International Journal of Neural Systems описал « Тонкость одинаковости» как «увлекательную». [6]
- В обзоре в Choice говорится, что «Френч показывает, что создание аналогий является расширением нашей сложной и тонкой способности воспринимать одинаковость. Его компьютерная программа Tabletop формирует аналогии в микродомене, состоящем из объектов (приборов, чашек, стаканов и т. д.) на столе, накрытом для еды. Теория и программа основаны на идее, что стохастический выбор, сделанный на микроуровне, может привести к человеческой устойчивости на макроуровне. Тысячи запусков программы пытаются проверить это на десятках взаимосвязанных задач аналогии в микромире Tabletop». [7]
Статьи
- Френч, Р. М. (2012). Moving Beyond the Turing Test. Communications of the Association for Computing Machinery . [3] Френч утверждал, что «нам нужно отложить в сторону попытку построить машину, которая может безупречно имитировать людей», и которая, следовательно, может пройти «тест Тьюринга», сформулированный Аланом Тьюрингом в середине 20-го века. Вместо этого компьютерные специалисты «должны принять компьютер как допустимого собеседника и взаимодействовать с ним как с интерактивным, высокоуровневым, сложным источником информации». Френч заявил, что он «убежден, что ни одна машина не пройдет тест Тьюринга, по крайней мере, в обозримом будущем... Останутся скрытые области человеческого познания и физиогномики, которые смогут служить основой для вопросов, используемых для того, чтобы сбить с толку любую машину. Так что отложите в сторону тест Тьюринга. Я был бы совершенно счастлив, если бы машина сказала мне: «Послушайте, я компьютер, так что не задавайте мне никаких вопросов, для ответа на которые мне нужно иметь тело, никаких вещей о том, каково это — упасть с велосипеда или чувствовать иголки в ноге. Это обманывать вас, заставляя думать, что я человек, уже не актуально. Я не пытаюсь вас обмануть. Я компьютер, ясно?» [8]
- Френч, Р. М. (2012). Dusting off the Turing Test. Science, 336, 160–161. [3] Френч сообщил, что «[д]а революционных достижения в области информационных технологий могут вывести тест Тьюринга из отставки», одно из них — «легкая доступность огромных объемов необработанных данных», а другое — «появление сложных методов сбора, организации и обработки этой богатой коллекции данных». [9] Он предложил читателю предположить, «что все слова, которые вы когда-либо говорили, слышали, писали или читали, а также все визуальные сцены и все звуки, которые вы когда-либо слышали, были записаны и доступны вместе с аналогичными данными для сотен тысяч, даже миллионов других людей», и что эта запись сенсорного опыта может быть дополнена информацией, предоставленной тактильными и обонятельными рецепторами. Продвинутые компьютерные исследователи, сказал Френч, «думают, что этот вид записи жизненного опыта станет обычным явлением в не столь отдаленном будущем». Далее он попросил читателя предположить, «что существует программное обеспечение для каталогизации, анализа, корреляции и перекрестной связи всего в этом море данных. Эти данные и способность анализировать их соответствующим образом могли бы позволить машине отвечать на вопросы, на которые до сих пор не мог ответить компьютер, которые задействуют факты, полученные из нашего воплощения или из наших подсознательных ассоциативных сетей». Учитывая все это, Френч спросил: «настолько ли неправдоподобно думать, что машина может использовать эти данные для построения когнитивной и подсознательной сети, похожей на вашу собственную? Достаточно похожей, чтобы пройти тест Тьюринга». [10]
- Френч, Р. М. (2000). Тест Тьюринга: первые 50 лет. Тенденции в когнитивных науках, 4(3), 115–121. [3] Отмечая, что «ни одна другая статья в области компьютерных наук и лишь немногие другие статьи в области науки в целом не вызвали [столько] обсуждений», как статья Алана Тьюринга о тесте Тьюринга, Френч описывает историю восприятия статьи, утверждая, что изменение восприятия теста «соответствовало изменению отношения научного сообщества к искусственному интеллекту: от необузданного оптимизма 1960-х годов до нынешнего осознания огромных трудностей, которые еще предстоит преодолеть». [11]
- Френч, Р. М. (1996). Обратный тест Тьюринга: как простая (бездумная) программа могла бы его пройти. Psycoloquy 7(39) turing-test.6.french. [3] В этой статье Френч утверждал, что «обратный тест Тьюринга... может быть смоделирован стандартным тестом Тьюринга» и что «можно написать очень простую программу без какого-либо интеллекта, которая прошла бы обратный тест Тьюринга». Поэтому «обратный тест Тьюринга в его нынешнем виде должен быть отвергнут». [11]
- Марешаль, Д. и Френч, Р. М. (1997). Коннекционистский отчет об эффектах интерференции в памяти и категоризации раннего младенца. Труды 19-й ежегодной конференции Когнитивного научного общества, LEA, 484–489.
- Эддиман, К. и Френч, Р. М. (2012). Вычислительное моделирование в когнитивной науке: манифест перемен. Темы в когнитивной науке, 4(3), 332–341.
- Френч, Р. М., Эддиман, К. и Марешаль, Д. (2011). TRACX: фреймворк коннекционизма на основе распознавания для сегментации последовательностей и извлечения фрагментов. Psychological Review, 118(4), 614–636.
- Коуэлл, РА и Френч, РМ (2011). Шум и возникновение правил в обучении категориям: модель коннекционизма. Труды IEEE по автономному психическому развитию, 3(3), 194–206. [3] В этой статье представлена «нейросетевая модель обучения категориям, которая рассматривает вопрос о том, как приобретаются правила для членства в категории».
- Тибо, Ж.-П., Френч, Р.М. и Везнева, М. (2010). Когнитивная нагрузка и семантические аналогии: поиск семантического пространства. Психономический бюллетень и обзор, 17(4), 569–574.
- Ван Рой, Д., Ван Овервалле, Ф., Ванхумиссен, Т., Лабиус, К. и Френч, Р. М. (2003). Рекуррентная коннекционистская модель групповых предубеждений. Psychological Review, 110, 536–563.
- Френч, Р. М. (2002). Natura non facit saltum: потребность в полном континууме ментальных представлений. Поведенческие и мозговые науки. 25(3), 339–340.
- Жаке, М. и Френч, Р. М. (2002). BIA++: расширение BIA+ до динамической распределенной коннекционистской структуры. Двуязычие, 5(3), 202–205.
- Марешаль, Д., Куинн, П. К. и Френч, Р. М. (2002) Асимметричная интерференция в последовательном обучении категорий у детей в возрасте от 3 до 4 месяцев. Когнитивная наука, 26, 377–389
- Френч, Р. М. и Чатер, Н. (2002). Использование шума для вычисления поверхностей ошибок в коннекционистских сетях: новый способ уменьшения катастрофического забывания. Neural Computation, 14(7), 1755–1769.
- Френч, Р. М. и Лабиуз, К. (2001). Почему информации о совместном появлении недостаточно для ответа на подкогнитивные вопросы. Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта , 13(4), 419–429.
- Френч, Р. М. и Томас, Э. (2001). Динамическая гипотеза в когнитивной науке: обзорное эссе «Разум как движение». Разумы и машины, 11, 1, 101–111.
- Марешаль, Д., Френч, Р. М. и Куинн, П. (2000). Коннекционистский отчет об асимметричном категориальном обучении в раннем младенчестве. Психология развития, 36, 635–645.
- Френч, Р. М. и Томас, Э. (2000). Почему локальные коннекционистские модели неадекватны для категоризации. Поведенческие и мозговые науки, 23(4), 477. [3]
Ссылки
- ^ аб Гёдель Эшер Бах: Les Brins d'une Guirlande Eternelle . АСИН 2100523066.
- ↑ Сообщения ACM , декабрь 2012 г., т. 55, № 12, стр. 74–77.
- ^ abcdefghijklm "ROBERT M. FRENCH" (PDF) . Университет Бургундии .
- ^ Tabletop: эмерджентная стохастическая компьютерная модель создания аналогий (моделирование интеллекта) . OCLC 68794705 – через OCLC WorldCat.
- ^ Френч, Роберт Мэтью (1995). Тонкость одинаковости: теория и компьютерная модель создания аналогий. MIT Press. ISBN 9780262061803.
- ^ Маркман, Артур Б. (1996). «Расширенный обзор книги: Тонкость одинаковости Роберта М. Френча». Международный журнал нейронных систем . 07 (5): 665–670. doi :10.1142/S0129065796000737.
- ^ «Тонкость подобия: теория и компьютерная модель создания аналогий». Университет Вилланова .
- ^ «Выход за рамки теста Тьюринга» (PDF) . Йылдыз .
- ^ «Искусственный интеллект может быть на грани прохождения теста Тьюринга». Wired . 2012-04-12.
- ^ "Вычислительная биология и "сдувание пыли с теста Тьюринга"". Computing Community Consortium . 15 апреля 2012 г.
- ^ ab French, RM (2000). «Тест Тьюринга: первые пятьдесят лет». Тенденции в когнитивных науках . 4 (3): 115–122. doi :10.1016/S1364-6613(00)01453-4. PMID 10689346. S2CID 1930455.
Внешние ссылки