James Lloyd « Jay » McClelland, FBA (né le 1er décembre 1948) est un psychologue cognitif américain et professeur Lucie Stern à l'université Stanford, où il a précédemment dirigé le département de psychologie. Il est surtout connu pour ses travaux fondateurs sur l'apprentissage statistique et le traitement parallèle distribué (PDP), appliquant des modèles connexionnistes - également connus sous le nom de réseaux de neurones - pour expliquer des phénomènes cognitifs tels que la reconnaissance de mots parlés et la reconnaissance visuelle de mots. McClelland est en grande partie responsable de l'essor de l'intérêt scientifique pour le connexionnisme dans les années 1980, un mouvement qui a contribué à remodeler les sciences cognitives et a posé les bases conceptuelles des avancées ultérieures en intelligence artificielle et en apprentissage profond.
Les recherches de McClelland se sont concentrées sur la manière dont les processus cognitifs émergent des interactions d'unités simples et interconnectées, plutôt que de règles symboliques explicites. Ses travaux collaboratifs avec David Rumelhart dans les années 1980 ont produit des modèles influents de l'apprentissage et de la mémoire, et ses investigations en cours portent sur les bases neuronales de la cognition sémantique et sur la dynamique de l'apprentissage dans les systèmes biologiques et artificiels.
Jeunesse et formation
McClelland est né le 1er décembre 1948, de Walter Moore et Frances (Shaffer) McClelland. Il a développé un intérêt précoce pour la psychologie et a entrepris des études de premier cycle à l'université Columbia, obtenant un B.A. en psychologie en 1970. Il s'est ensuite rendu à l'université de Pennsylvanie, où il a complété un doctorat en psychologie cognitive en 1975. Au cours de sa formation de troisième cycle, il s'est intéressé aux approches computationnelles de l'esprit, une voie qui définirait sa carrière.
Le 6 mai 1978, McClelland a épousé Heidi Marsha Feldman ; le couple a deux filles.
Carrière et traitement parallèle distribué
La carrière académique de McClelland a commencé à la fin des années 1970, et au début des années 1980, il collaborait avec David Rumelhart et d'autres chercheurs sur ce qui est devenu connu sous le nom de cadre du traitement parallèle distribué (PDP). En 1986, McClelland et Rumelhart ont publié l'ouvrage en deux volumes Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, que certains considèrent encore comme une bible pour les scientifiques cognitifs. Les volumes ont présenté à un large public les modèles connexionnistes, démontrant comment des réseaux d'unités de traitement simples pouvaient accomplir des tâches complexes telles que la reconnaissance de formes, l'apprentissage et le traitement du langage. Geoffrey Hinton, qui est devenu plus tard une figure centrale du apprentissage profond, était membre du groupe PDP, et les idées développées pendant cette période ont influencé les générations suivantes de chercheurs.
Le cadre PDP proposait que les capacités cognitives émergent de l'activité parallèle de nombreuses unités interconnectées, avec la connaissance stockée dans les forces des connexions entre elles. Cela contrastait fortement avec le paradigme symbolique alors dominant, qui traitait la cognition comme une manipulation de règles et de représentations explicites. McClelland et Rumelhart ont montré que les modèles connexionnistes pouvaient apprendre de l'expérience, généraliser à de nouvelles entrées et présenter une dégradation gracieuse lorsqu'ils étaient endommagés, reflétant les propriétés de la cognition humaine.
Modèle TRACE et traitement du langage
L'une des contributions les plus notables de McClelland est le modèle TRACE de perception de la parole, développé en collaboration avec Jeffrey Elman dans les années 1980. TRACE est un modèle connexionniste qui simule la manière dont les humains reconnaissent les mots parlés en intégrant des informations acoustiques, phonémiques et lexicales au fil du temps. Le modèle explique une gamme de phénomènes psycholinguistiques, y compris les effets du contexte sur la perception des phonèmes et le déroulement temporel de la reconnaissance des mots. Il reste une référence en psycholinguistique computationnelle.
McClelland a également appliqué les principes connexionnistes à la reconnaissance visuelle de mots, notamment à travers le modèle d'activation interactive, qu'il a développé avec Rumelhart. Ce modèle rendait compte de la manière dont les informations sur les lettres et les mots interagissent pendant la lecture, et il a influencé les théories ultérieures de la lecture et de la dyslexie.
Débat avec Pinker et Prince
McClelland et Rumelhart sont également connus pour leur débat influent avec Steven Pinker et Alan Prince concernant la nécessité d'un module d'apprentissage spécifique au langage. Le débat portait sur la manière dont les enfants acquièrent le passé des verbes anglais. Pinker et Prince soutenaient que les formes verbales régulières et irrégulières nécessitent des mécanismes distincts - l'un basé sur des règles et l'autre associatif - et que cette distinction implique une faculté de langage innée. McClelland et Rumelhart ont répondu qu'un système connexionniste unique pouvait apprendre à la fois les formes régulières et irrégulières, suggérant que l'apprentissage du langage pourrait reposer sur des mécanismes d'apprentissage statistique à usage général plutôt que sur un module dédié.
L'échange, qui s'est déroulé à la fin des années 1980 et au début des années 1990, est devenu une étape marquante dans les sciences cognitives, affinant le fossé théorique entre les approches symboliques et connexionnistes. Il a également stimulé des recherches empiriques et computationnelles approfondies sur l'acquisition du langage et la nature de la représentation mentale.
Carrière ultérieure et recherches actuelles
À l'automne 2006, McClelland a rejoint l'université Stanford depuis l'université Carnegie Mellon, où il avait été professeur de psychologie et de neurosciences cognitives. À Stanford, il est devenu professeur Lucie Stern et a ensuite dirigé le département de psychologie. Il occupe également un poste à temps partiel en tant que professeur consultant à l'unité de recherche sur les neurosciences et l'aphasie (NARU) au sein de l'école des sciences psychologiques de l'université de Manchester.
Les recherches actuelles de McClelland portent sur l'apprentissage, les processus de mémoire et la psycholinguistique, toujours dans le cadre des modèles connexionnistes. Il étudie comment le cerveau soutient la mémoire sémantique, comment les systèmes d'apprentissage complémentaires de l'hippocampe et du néocortex interagissent, et comment les représentations distribuées donnent lieu à un comportement flexible. Ses travaux ont des implications pour la compréhension du vieillissement cognitif, de l'aphasie et des troubles de la mémoire.
Il est un ancien président du comité du prix Rumelhart, ayant collaboré avec Rumelhart pendant de nombreuses années, et il a lui-même reçu le prix en 2010 lors de la conférence annuelle de la Cognitive Science Society à Portland, Oregon.
Prix et distinctions
McClelland a reçu de nombreux prix reconnaissant ses contributions aux sciences cognitives et à la psychologie. En 2002, il a reçu le prix Grawemeyer de l'université de Louisville en psychologie. Il a reçu le prix Mind & Brain, et en 2014, il a reçu le prix C.L. de Carvalho-Heineken. Plus tôt dans sa carrière, il a détenu une bourse de développement de carrière de chercheur du National Institute of Mental Health de 1981 à 1986 et de nouveau de 1987 à 1997, et il a été boursier de la National Science Foundation de 1970 à 1973. Il a également reçu le prix William W. Cumming de l'université Columbia en 1970.
En juillet 2017, McClelland a été élu membre correspondant de la British Academy (FBA), l'académie nationale du Royaume-Uni pour les sciences humaines et sociales, en reconnaissance de son impact international.
Héritage et influence
Les idées défendues par McClelland et ses collègues dans les années 1980 ont eu un impact durable sur les sciences cognitives et l'intelligence artificielle. Bien que les premiers modèles connexionnistes aient été limités par les ressources computationnelles, leurs principes - représentation distribuée, traitement parallèle et apprentissage à partir des données - ont anticipé des aspects clés des systèmes modernes de apprentissage profond. Le cadre PDP a influencé le développement des techniques de apprentissage automatique, et de nombreux chercheurs contemporains en réseaux de neurones retracent leur lignée intellectuelle à ces travaux.
L'accent mis par McClelland sur l'apprentissage statistique a également informé la recherche en psychologie du développement, montrant comment les nourrissons et les enfants acquièrent le langage et les concepts par l'exposition à des régularités statistiques. Sa théorie des systèmes d'apprentissage complémentaires, développée avec Bruce McNaughton et Randall O'Reilly, fournit un compte rendu computationnel de la manière dont le cerveau équilibre l'acquisition rapide de nouvelles informations avec la stabilité à long terme, et elle reste influente en neurosciences.
Voir aussi
- Réseaux de neurones artificiels
- Apprentissage profond
- Apprentissage automatique
- Intelligence artificielle
- Science cognitive
- Connexionnisme
- Modèle TRACE de perception de la parole