IDEAS Research Institute · Warszawa, Polska
dr Hubert Plisiecki
Psycholingwista obliczeniowy
Badam znaczenie w ludzkim języku
i zachowanie modeli językowych.
Badania
Jak język daje nam dostęp do zjawisk psychologicznych.
W mojej pracy podchodzę do tego zagadnienia z dwóch stron: znaczeń, jakie ludzie nadają wspólnym pojęciom, oraz sposobów, w jakie sztuczna inteligencja opisuje samą siebie.
Analiza znaczenia
Czym różnią się znaczenia, jakie ludzie nadają pojęciom?
To samo słowo może mieć różne znaczenia dla różnych osób. Opracowuję metody obliczeniowe do badania związków tych różnic z postawami i cechami ludzi.
Nadzorowany Dyferencjał Semantyczny (ang. SSD) łączy różnice indywidualne z interpretowalnymi wzorcami w języku. Szacuje, jak znaczenie przesuwa się w przestrzeni semantycznej, i wyjaśnia te zmiany prostymi słowami.
Więcej o tym projekcie
Ten projekt jest bezpośrednią kontynuacją moich badań doktorskich na styku analizy sentymentu i psychologii emocji. Tworzyłem w nich numeryczne reprezentacje emocji wspierające rozwój teorii, a także algorytmy wykrywania emocji mniej podatne na ludzkie uprzedzenia.
Rozszerzając to podejście na znaczenie, chcę wykorzystać potencjał przetwarzania języka naturalnego w psychologii: dostarczyć jej numerycznej podstawy do badania tego, jak ludzie opisują własne doświadczenia.
Powiązane publikacje:
Psychologia postantropocentryczna
Jak badać modele AI za pomocą narzędzi psychologicznych?
Badam konstrukty psychologiczne i miary, które wyłaniają się z zachowania modeli językowych, bez zakładania, że ludzkie kategorie można na nie przenosić bezrefleksyjnie.
Wstępne badania pokazują, że modele wykazują stabilne różnice w stopniu, w jakim przypisują sobie świadomość, a zachowania te są systematycznie modyfikowane przez uczenie nadzorowane.
Wybrane publikacje
Wybrane prace poświęcone znaczeniu, pomiarowi i modelom.
The Two-Process Theory of Machine Self-Report
Teoria i narzędzie do badania sposobów, w jakie modele opisują same siebie.
Interpretable Semantic Gradients in SSD: A PCA Sweep Approach and a Case Study on AI Discourse
Dobór liczby wymiarów z uwzględnieniem interpretowalności i stabilności.
Reducing social biases in text-based emotion prediction using semantic blinding and semantic propagation graph neural networks
Ograniczanie dostępnych informacji w celu zmniejszenia uprzedzeń w przewidywaniu emocji.
Extrapolation of affective norms using transformer-based neural networks and its application to experimental stimuli selection
Rozszerzanie norm afektywnych i semantycznych w sześciu językach.
O mnie
Jestem psycholingwistą obliczeniowym w IDEAS Research Institute w Warszawie. Doktorat z psychologii obroniłem w Instytucie Psychologii Polskiej Akademii Nauk.
W moich badaniach łączę badania psychologiczne z interpretowalnym przetwarzaniem języka naturalnego. Moja praca doktorska dotyczyła numerycznych reprezentacji emocji i metod NLP dostosowanych do badań psychologicznych.
Jestem też współzałożycielem Towarzystwa Otwartej Nauki, w którym wspólnie z koleżankami i kolegami organizujemy wydarzenia naukowe i analizujemy rzetelność polskich badań psychologicznych.
Napisz do mnie:
Zapraszam do współpracy badawczej i konsultacji dotyczących języka, pomiaru psychologicznego oraz interpretowalnego przetwarzania języka naturalnego.
hplisiecki@gmail.com