Joshua Brett Tenenbaum (Josh Tenenbaum) es profesor de ciencia cognitiva computacional en el Instituto de Tecnología de Massachusetts . [2] Es conocido por sus contribuciones a la psicología matemática y la ciencia cognitiva bayesiana . Según la Fundación MacArthur , que lo nombró MacArthur Fellow en 2019, "Tenenbaum es uno de los primeros en desarrollar y aplicar modelos probabilísticos y estadísticos al estudio del aprendizaje, el razonamiento y la percepción humanos, y en mostrar cómo estos modelos pueden explicar un desafío fundamental de la cognición: cómo nuestras mentes comprenden tanto de tan poco, tan rápidamente ". [3]
Tenenbaum creció en California. Su madre era maestra [4] y su padre es el pionero del comercio por Internet Jay Martin Tenenbaum . [5]
La dirección de su investigación estuvo fuertemente influenciada por el interés de sus padres en la enseñanza y el aprendizaje, y más tarde por las interacciones con el psicólogo cognitivo Roger Shepard , durante sus años en Yale. [4]
Tenenbaum recibió su licenciatura en física de la Universidad de Yale en 1993 y su Ph.D. del MIT en 1999. [2] Su trabajo se centra en analizar la inferencia probabilística como motor de la cognición humana y como medio para desarrollar el aprendizaje automático . Según la Fundación MacArthur , "Tenenbaum es uno de los primeros en desarrollar y aplicar modelos probabilísticos y estadísticos al estudio del aprendizaje, el razonamiento y la percepción humanos, y en mostrar cómo estos modelos pueden explicar un desafío fundamental de la cognición: cómo nuestras mentes entiendo tanto de tan poco, tan rápido ". [3]
En el MIT, Tenebaum es profesor de ciencia cognitiva computacional y miembro de CSAIL , el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT. Dirige el laboratorio de Ciencias Cognitivas Computacionales del MIT y también es director de un proyecto de inteligencia artificial llamado MIT Quest for Intelligence. [6] [7]
En 2019, Tenenbaum fue nombrado MacArthur Fellow . La página web de MacArthur describe su trabajo de la siguiente manera: "Combinando modelos computacionales con experimentos de comportamiento para arrojar luz sobre el aprendizaje, el razonamiento y la percepción humanos, y explorando cómo acercar la inteligencia artificial a las capacidades del pensamiento humano". [3]