香港科技大學社會科學部博士生導師Janet H. Hsiao深入解析

今天我們(men) 將帶大家深入解析香港科技大學社會(hui) 科學部的博士生導師Janet H. Hsiao，通過這樣的“方法論”，讓大家學會(hui) 如何從(cong) 了解一個(ge) 導師開始，到後期更好地撰寫(xie) 套磁郵件及其他文書(shu) 。

研究領域解析和深入探討

教授的主要研究領域包括Cognitive Science(認知科學)、Computational Modeling(計算建模)、Eye Movement analysis with Hidden Markov Models (EMHMM,隱馬爾可夫模型眼動分析)、Visual Cognition(視覺認知)、Learning(學習(xi) )、Perceptual Expertise(知覺專(zhuan) 業(ye) 知識)、Face Recognition(麵孔識別)、Reading(閱讀)、Psycholinguistics(心理語言學)和Explainable AI(可解釋的人工智能)。

認知科學是一個(ge) 跨學科的研究領域,旨在探索人類心智的本質,包括感知、注意、記憶、語言、決(jue) 策等各個(ge) 方麵。教授采用人工智能、實驗心理學、心理語言學和認知神經科學等多學科的方法和理論來研究人類心智。值得一提的是,她開發了Eye Movement analysis with Hidden Markov Models (EMHMM)方法,利用隱馬爾可夫模型量化個(ge) 體(ti) 在眼動模式和一致性方麵的差異,這一創新方法徹底改變了利用眼動數據來理解認知過程的方式。

此外,教授還研究知覺專(zhuan) 業(ye) 知識的獲得。知覺專(zhuan) 業(ye) 知識是指在特定領域(如識別鳥類、車輛等)通過大量練習(xi) 而獲得的卓越能力。通過研究專(zhuan) 家和新手在眼動模式等方麵的差異,有助於(yu) 揭示專(zhuan) 業(ye) 知識的認知機製,以及如何通過訓練提高個(ge) 體(ti) 的知覺能力。

精讀教授所發表的文章

教授近年在認知科學領域頂級期刊上發表了多篇高質量文章,展現了她在視覺認知計算建模等方麵的最新研究成果。以下是對其中幾篇代表性文章的概括分析:

Hsiao, J. H., An, J., & Chan, A. B. (2022). Understanding face recognition: A deep learning and dynamic process account. Psychological Review, 129(2), 327–355. 這篇發表在著名心理學期刊Psychological Review上的文章提出了一個(ge) 創新的麵孔識別計算模型。該模型結合了深度學習(xi) 和動態過程分析,能夠模擬人類麵孔識別的關(guan) 鍵特征,如整體(ti) 處理、注意轉移等。模型靈活、可解釋性強,為(wei) 理解人類麵孔識別機製提供了新的視角。

An, J., & Hsiao, J. H. (2021). Modulation of mood on eye movement pattern and face recognition performance. Emotion, 21(3), 617–630. 這項研究考察了情緒對麵孔識別的影響。研究發現,相比中性情緒,積極或消極情緒會(hui) 顯著改變被試的眼動模式,如注視時間分配、掃描路徑等。這種眼動模式的改變進而影響了麵孔識別的正確率和反應時。該研究揭示了情緒和認知過程的密切關(guan) 聯,拓展了對情緒調節作用的認識。

Hsiao, J. H., Lan, H., Zheng, Y., & Chan, A. B. (2020). Eye movement analysis with hidden Markov models (EMHMM) with co-clustering. Behavior Research Methods, 52, 2473–2482. 這篇方法學文章對EMHMM方法進行了擴展,引入了co-clustering技術,使其能夠同時考慮被試內(nei) 和被試間差異,從(cong) 而更準確地刻畫個(ge) 體(ti) 在眼動模式方麵的特點。通過仿真和實驗數據,文章展示了擴展後的EMHMM方法的有效性和優(you) 勢。這一方法為(wei) 眼動數據的深入分析提供了新的工具。

Chuk, T., Chan, A. B., & Hsiao, J. H. (2017). Is having similar eye movement patterns during face learning and recognition beneficial for recognition performance? Evidence from hidden Markov modeling. Vision Research, 141, 204–216. 這項研究探討了麵孔學習(xi) 和識別階段眼動模式的一致性與(yu) 識別表現之間的關(guan) 係。利用EMHMM方法,研究量化了被試在兩(liang) 個(ge) 階段的眼動模式相似度,發現相似度越高,識別正確率越高。這一發現表明,一致的視覺處理模式有助於(yu) 形成穩定的麵孔表征,從(cong) 而提高識別表現。該研究為(wei) 優(you) 化學習(xi) 策略提供了新的思路。

總的來說,教授近期發表的文章聚焦視覺認知領域前沿問題,如麵孔識別的計算建模、情緒調節、眼動數據分析方法等。這些研究在方法上創新、在理論上深入,對認知科學研究做出了重要的學術貢獻,展現了教授的學術實力。

教授的學術地位

學術兼職:教授擔任多個(ge) 重要學術職務。她現任British Journal of Psychology的主編(Editor-in-Chief),是該領域的頂級期刊之一。她還是Cognitive Science Soceity管理委員會(hui) (Governing Board)成員(2022-2028年),參與(yu) 學會(hui) 重大事務的決(jue) 策。此外,她是Cognition的Section Editor(2021年至今)和Cognitive Science的Associate Editor(2018-2022年),負責審稿和組織專(zhuan) 刊等編輯工作。這些學術兼職反映了教授在認知科學界的領導地位和學術影響力。

研究項目:教授主持和參與(yu) 了多個(ge) 重要的研究項目。她是香港科技大學人工智能研究中心(CAiRE)下屬AI Ethics & Governance Lab的聯合主任,領導實驗室開展人工智能倫(lun) 理和治理方麵的研究。在香港大學工作期間,她擔任The State Key Laboratory of Brain and Cognitive Sciences的首席研究員,推動認知科學領域的重大研究計劃。這些研究項目展現了教授在組織和開展大型科研工作方麵的能力。

學術網絡:教授與(yu) 認知科學界許多知名學者保持密切合作。她的研究涉及跨學科交叉,與(yu) 計算機科學、心理學、神經科學等領域的專(zhuan) 家有廣泛的學術交流。她頻繁應邀在國際會(hui) 議上做報告,如Annual Meetings of Cognitive Science Society,並在該會(hui) 議擔任Program Committee Member。廣泛的學術網絡擴大了教授研究的影響力,也為(wei) 她帶來了新的研究靈感和合作機會(hui) 。

有話說

教授的研究為(wei) 認知科學領域帶來了諸多啟發,同時也引發了進一步的思考和探索。以下是一些基於(yu) 教授研究的理解和創新思考:

跨學科視角的重要性:教授的研究充分體(ti) 現了跨學科方法的優(you) 勢。她將人工智能、心理學、神經科學等學科的理論和方法融合起來,從(cong) 多角度探討認知過程的本質。這啟示我們(men) ,麵對複雜的認知現象,單一學科的視角往往有局限性。跨學科合作有助於(yu) 突破思維定勢,產(chan) 生創新性的研究思路和方法。未來的認知科學研究應進一步加強跨領域交流,鼓勵不同背景的研究者合作攻關(guan) 。

計算建模的科學價(jia) 值:教授開發的EMHMM等計算模型,為(wei) 探索認知過程的機製提供了有力工具。這些模型不僅(jin) 能模擬人類行為(wei) ,還能揭示潛在的認知過程,提供新的理論解釋。計算建模使得認知科學研究更加精確、嚴(yan) 謹,能夠定量描述和預測複雜的心理現象。未來研究可進一步拓展計算認知模型的應用範圍,如結合腦成像技術,建立神經計算模型,深入探討大腦機製等。

注意在認知中的核心作用:教授多項研究揭示了注意在視覺認知中的關(guan) 鍵作用。個(ge) 體(ti) 的眼動模式能夠反映注意分配和認知策略。關(guan) 注個(ge) 體(ti) 差異和注意的動態變化,有助於(yu) 全麵理解認知過程。未來研究可進一步探索注意與(yu) 其他認知功能(如記憶、決(jue) 策等)的交互,以及注意在不同感覺通道(如聽覺、觸覺等)中的作用機製。同時,發展新的注意測量和分析方法,也是一個(ge) 值得探索的方向。

研究成果的應用前景:教授在可解釋人工智能等方麵的研究,展現了基礎認知研究成果的應用前景。深入理解人類視覺認知過程,有助於(yu) 開發更加智能、可解釋的AI係統,如在自動駕駛、醫療診斷、人機交互等領域。同時,認知研究也可應用於(yu) 教育、臨(lin) 床等實踐領域,如優(you) 化學習(xi) 策略、幹預認知障礙等。未來研究應進一步加強基礎研究與(yu) 應用開發的結合,促進科研成果的轉化和應用。