Pablo Smolenski

Pablo Smolenski
Pablo Smolenski
Nacido	( 05-05-1955 )5 de mayo de 1955 (69 años)
Nacionalidad	Americano
Alma máter	Universidad de Harvard , Universidad de Indiana
Conocido por	Teoría de la optimalidad , fonología , sintaxis , adquisición del lenguaje , capacidad de aprendizaje , redes neuronales artificiales , máquinas de Boltzmann restringidas
Premios	Premio Rumelhart (2005)
	Carrera científica
Campos	Ciencia cognitiva , lingüística , lingüística computacional , inteligencia artificial
Instituciones	Universidad Johns Hopkins , Microsoft Research, Redmond
Sitio web	en JHU, en MSR

Lingüista estadounidense

Paul Smolensky (nacido el 5 de mayo de 1955) es profesor Krieger-Eisenhower de Ciencias Cognitivas en la Universidad Johns Hopkins e investigador principal sénior de Microsoft Research , Redmond Washington.

Junto con Alan Prince , en 1993 desarrolló la Teoría de la Optimalidad , un formalismo gramatical que proporciona una teoría formal de la tipología interlingüística (o Gramática Universal ) dentro de la lingüística . ^[1] La Teoría de la Optimalidad se utiliza popularmente para la fonología , el subcampo al que se aplicó originalmente, pero se ha extendido a otras áreas de la lingüística como la sintaxis ^[2] y la semántica . ^[3]

Smolensky recibió el Premio Rumelhart 2005 por su desarrollo de la Arquitectura ICS, un modelo de cognición que apunta a unificar el conexionismo y el simbolismo , donde las representaciones y operaciones simbólicas se manifiestan como abstracciones en las redes neuronales artificiales o conexionistas subyacentes . Esta arquitectura se basa en Representaciones de Producto Tensorial , ^[4] incrustaciones compositivas de estructuras simbólicas en espacios vectoriales. Abarca el marco de la Gramática Armónica , un formalismo de gramática numérica basado en el conexionismo que desarrolló con Géraldine Legendre y Yoshiro Miyata, ^[5] que fue el predecesor de la Teoría de la Optimalidad . La Arquitectura ICS se basa en la Teoría de la Armonía, un formalismo para redes neuronales artificiales que introdujo la arquitectura de máquina de Boltzmann restringida . Este trabajo, hasta principios de la década de 2000, se presenta en el libro de dos volúmenes escrito con Géraldine Legendre, The Harmonic Mind . ^[6] Trabajos posteriores introdujeron el Cálculo Simbólico de Gradiente , en el que las mezclas de símbolos parcialmente activados ocupan mezclas de posiciones en estructuras discretas como árboles o gráficos. ^[7] Esto se ha aplicado con éxito a numerosos problemas en lingüística teórica donde las estructuras lingüísticas discretas tradicionales han demostrado ser inadecuadas, ^[8] así como al procesamiento incremental de oraciones en psicolingüística. ^[9] En el trabajo con colegas de Microsoft Research y Johns Hopkins, el Cálculo Simbólico de Gradiente se ha incorporado en redes neuronales utilizando aprendizaje profundo para abordar una variedad de problemas en el razonamiento y el procesamiento del lenguaje natural.

Entre sus otras contribuciones importantes se encuentra la noción de conjunción local de restricciones lingüísticas, en la que dos restricciones se combinan en una única restricción más fuerte que se viola solo cuando ambas conjunciones se violan dentro del mismo dominio local especificado. La conjunción local se ha aplicado al análisis de varios efectos "superaditivos" en la teoría de la optimalidad. Con Bruce Tesar ( Universidad Rutgers ), Smolensky también ha contribuido significativamente al estudio de la capacidad de aprendizaje de las gramáticas teóricas de la optimalidad (en el sentido de la teoría del aprendizaje computacional ).

Smolensky fue miembro fundador del grupo de investigación de Procesamiento Distribuido Paralelo de la Universidad de California en San Diego , y actualmente es miembro del Centro de Procesamiento del Lenguaje y el Habla de la Universidad Johns Hopkins y del Grupo de Aprendizaje Profundo de Microsoft Research , Redmond Washington.

Referencias

^ Prince, Alan; Smolensky, Paul (2002). Teoría de la optimalidad: interacción de restricciones en la gramática generativa (informe). Universidad Rutgers. doi : 10.7282/T34M92MV .— versión actualizada del informe de julio de 1993
^ Legendre, Géraldine ; Grimshaw, Jane; Vikner, Sten, eds. (2001). Sintaxis de la teoría de la optimización . Prensa del MIT. ISBN 978-0-262-62138-0.
^ Legendre, Géraldine; Putnam, Michael T.; De Swart, Henriette; Zaroukian, Erin, eds. (2016). Sintaxis, semántica y pragmática basadas en la teoría de la optimalidad: de la optimización unidireccional a la bidireccional . Oxford University Press. ISBN 978-0-19-875711-5.
^ Smolensky, Paul (noviembre de 1990). "Enlace de variables de productos tensoriales y representación de estructuras simbólicas en sistemas conexionistas". Inteligencia artificial . 46 (1–2): 159–216. doi :10.1016/0004-3702(90)90007-M.
^ Legendre, Géraldine; Miyata, Yoshiro; Smolensky, Paul (1990). Gramática armónica: una teoría conexionista formal multinivel de la buena formación lingüística: fundamentos teóricos (PDF) (Informe).En Actas de la duodécima conferencia anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas (pp. 388–395). Cambridge, MA: Lawrence Erlbaum. Informe CU-CS-465-90. Departamento de Ciencias Informáticas, Universidad de Colorado en Boulder.
^
- Smolensky, Paul; Legendre, Géraldine (2006). La mente armónica: de la computación neuronal a la gramática teórica de la optimalidad . Vol. 1: Arquitectura cognitiva. Cambridge, MA: MIT Press.
- Smolensky, Paul; Legendre, Géraldine (2006). La mente armónica: de la computación neuronal a la gramática teórica de la optimalidad . Vol. 2: Implicaciones lingüísticas y filosóficas. Cambridge, MA: MIT Press.
^ Smolensky, Paul; Goldrick, Matthew; Mathis, Donald (2014). "Optimización y cuantificación en sistemas de símbolos de gradiente: un marco para integrar lo continuo y lo discreto en la cognición". Cognitive Science . 38 (6): 1102−1138. doi :10.1111/cogs.12047. PMID 23802807 – vía Rutgers Optimality Archive.
^ Smolensky, Paul; Rosen, Eric; Goldrick, Matthew (2020). "Aprendizaje de una gramática de gradiente de enlace francés". Actas de la Reunión Anual de Fonología de 2019 . 8 . doi : 10.3765/amp.v8i0.4680 .
^ Cho, Pyeong Whan; Goldrick, Matthew; Smolensky, Paul (2017). "Análisis incremental en un sistema dinámico continuo: procesamiento de oraciones en computación simbólica de gradiente". Linguistics Vanguard . 3 (1). doi :10.1515/lingvan-2016-0105. S2CID 67362174.

Enlaces externos

Página de inicio de Paul Smolensky en Johns Hopkins
Página de inicio de Paul Smolensky en Microsoft Research
Premio David E. Rumelhart

[1] Prince, Alan; Smolensky, Paul (2002). Teoría de la optimalidad: interacción de restricciones en la gramática generativa (informe). Universidad Rutgers. doi : 10.7282/T34M92MV .— versión actualizada del informe de julio de 1993

[2] Legendre, Géraldine ; Grimshaw, Jane; Vikner, Sten, eds. (2001). Sintaxis de la teoría de la optimización . Prensa del MIT. ISBN 978-0-262-62138-0.

[3] Legendre, Géraldine; Putnam, Michael T.; De Swart, Henriette; Zaroukian, Erin, eds. (2016). Sintaxis, semántica y pragmática basadas en la teoría de la optimalidad: de la optimización unidireccional a la bidireccional . Oxford University Press. ISBN 978-0-19-875711-5.

[4] Smolensky, Paul (noviembre de 1990). "Enlace de variables de productos tensoriales y representación de estructuras simbólicas en sistemas conexionistas". Inteligencia artificial . 46 (1–2): 159–216. doi :10.1016/0004-3702(90)90007-M.

[5] Legendre, Géraldine; Miyata, Yoshiro; Smolensky, Paul (1990). Gramática armónica: una teoría conexionista formal multinivel de la buena formación lingüística: fundamentos teóricos (PDF) (Informe).En Actas de la duodécima conferencia anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas (pp. 388–395). Cambridge, MA: Lawrence Erlbaum. Informe CU-CS-465-90. Departamento de Ciencias Informáticas, Universidad de Colorado en Boulder.

[6] 
Smolensky, Paul; Legendre, Géraldine (2006). La mente armónica: de la computación neuronal a la gramática teórica de la optimalidad . Vol. 1: Arquitectura cognitiva. Cambridge, MA: MIT Press.
Smolensky, Paul; Legendre, Géraldine (2006). La mente armónica: de la computación neuronal a la gramática teórica de la optimalidad . Vol. 2: Implicaciones lingüísticas y filosóficas. Cambridge, MA: MIT Press.

[7] Smolensky, Paul; Legendre, Géraldine (2006). La mente armónica: de la computación neuronal a la gramática teórica de la optimalidad . Vol. 1: Arquitectura cognitiva. Cambridge, MA: MIT Press.

[8] Smolensky, Paul; Legendre, Géraldine (2006). La mente armónica: de la computación neuronal a la gramática teórica de la optimalidad . Vol. 2: Implicaciones lingüísticas y filosóficas. Cambridge, MA: MIT Press.

[7] Smolensky, Paul; Goldrick, Matthew; Mathis, Donald (2014). "Optimización y cuantificación en sistemas de símbolos de gradiente: un marco para integrar lo continuo y lo discreto en la cognición". Cognitive Science . 38 (6): 1102−1138. doi :10.1111/cogs.12047. PMID 23802807 – vía Rutgers Optimality Archive.

[8] Smolensky, Paul; Rosen, Eric; Goldrick, Matthew (2020). "Aprendizaje de una gramática de gradiente de enlace francés". Actas de la Reunión Anual de Fonología de 2019 . 8 . doi : 10.3765/amp.v8i0.4680 .

[9] Cho, Pyeong Whan; Goldrick, Matthew; Smolensky, Paul (2017). "Análisis incremental en un sistema dinámico continuo: procesamiento de oraciones en computación simbólica de gradiente". Linguistics Vanguard . 3 (1). doi :10.1515/lingvan-2016-0105. S2CID 67362174.