Različiti ljudi imaju različite perspektive ili različite dijelove odgovora, a izazov je kako ih spojite u odgovor koji će dobro funkcionirati u cjelini
Razgovor s dr. Michaelom Leejem, profesorom kognitivnih znanosti sa kalifornijskoga Sveučilišta Irvine.
- Jeste li oduvijek bili zainteresirani za proučavanje uma?
– Da, mislim da je tako. Kad sam išao na fakultet, savjet mojih roditelja je bio da učinite sve što mislite da vas zanima i u čemu mislite da biste mogli biti dobri. I tako, napravio sam stvarno širok raspon tema koje su me zanimale. Vjerojatno sam bio jedina osoba koja se bavila psihologijom, matematikom i računovodstvom. Iz ove čudne zbirke predmeta otkrio sam da su psihologija i matematika dvije koje me najviše zanimaju i za koje sam mislio da bih mogao biti dobar. I tako sam završio kao matematički psiholog, barem na početku karijere.
- Je li vam teško biti u području interdisciplinarnih istraživanja?
– Nikad nisam čuo akademika koji vjeruje da njihovo područje nije interdisciplinarno. Možda je istina da svi oni jesu, ili bi trebali biti u najboljoj formi što mislim da je to samo po sebi dobra stvar. Ideja proučavanja jedne sitnice 50 ili 60 godina nije nešto što bi svakoga trebalo održati svježim i kreativnim. Mislim da je znanost u najboljem izdanju sama po sebi kreativna. I tako, interdisciplinarnost može samo pomoći proširiti stvari, što mora biti dobro.
- Koja su vas pitanja trenutačno stvarno uzbudljiva?
– Postoje tri ili četiri područja u kojima radim, a ja sam odlučio raditi u njima jer su mi uzbudljivi. Da nisam, trebao bih otići raditi na nečemu što mi je uzbudljivo. Ono o čemu ću ovdje govoriti je o ljudskom sjećanju. Konkretno, što se događa s našim pamćenjem kako starimo i oštećenjima koja se javljaju. Također, razvojne promjene koje se javljaju u pamćenju tijekom životnog vijeka. Mislim da je to važan problem za društvo i ima potencijal reći nam nešto dublje o tome kako funkcionira ljudski um, kako funkcioniraju naša sjećanja, kako reagiramo ili mijenjamo način na koji donosimo odluke i kako mijenjamo način na koji se ponašamo kako se naše pamćenje mijenja ispod nas.
Druga stvar se zove “mudrost gomile”. To je ideja da ako donosite odluke od mnogih ljudi, postoje načini kombiniranja tih odluka kako biste udružili sve znanje koje različiti ljudi zajedno. Pri tome poboljšava način na koji zbirke ljudi, društava ili agregata na neki način donose odluke. Smatram da ovaj stvarno uzbudljiv jer uključuje više aspekata kao što su individualne razlike i način na koji ljudi odlučuju i prosuđuju stvari. Također ima sve ove primjene i utjecaje u društvu na donošenje boljih kolektivnih odluka kao zajednica, društvo ili grupa.
Ako pogledate širom svijeta, možete pronaći svakakve trenutke u kojima organizacije žele donositi dobre odluke. Tako, na primjer, kada velike športske momčadi uđu na draft, imali su veliki broj skauta koji izlaze i gledaju igrače i imaju različita mišljenja o njima. Žele to staviti na jednu glavnu listu kako bi odlučili tko im je najveći prioritet, tko im je drugi najveći prioritet itd. Imamo ideju da različiti ljudi imaju različite perspektive ili različite dijelove odgovora, a izazov je kako ih spojite u odgovor koji će [dobro] funkcionirati u cjelini. Dakle, sve su to bile prilično dugoročne, ali naravno da biste mogli imati kratkoročne. Mogli biste zamisliti [scenarij kao što je] potraga i spašavanje u kojem ćete možda morati donijeti vrlo brzu odluku o tome gdje ćemo spustiti helikopter kao najbolje mjesto za spuštanje ljudi koji će tražiti. Imali biste puno ljudi s različitim razinama stručnosti – neke pilote helikoptera, neke stručnjake za teren, neke stručnjake za ograničenja medicinske evakuacije – odlučujući o ovoj regiji ili ovoj regiji ili ovoj regiji i onda ćete za 30 sekundi možda morati sve to sastaviti kako biste odlučili gdje sletjeti helikopter.
- Kakav će utjecaj imati vaše istraživanje?
– Veliki sam obožavatelj onoga što se zove znanost vođena rješenjima. To je ideja da je osnovno istraživanje kada proučavate stvari kao znanstvenik jer je to teško, jer to nije shvaćeno i vaš je posao unaprijediti stvari; To je posao koji su znanstvenici uvijek imali. Primijenjeno istraživanje je kada tražite stvari koje znanstvenici već dobro znaju i pokušavate pronaći neku primjenu za to u stvarnom svijetu. Vođeno rješenjem ima najbolje elemente oboje jer problem uopće nalazite u stvarnom svijetu, ali onda ga morate vratiti u laboratorij. To nije riješeno, to nije riješeno. potrebna mu je osnovna znanost i imate taj iterativni proces u kojem pokušavate riješiti teške znanstvene probleme koji su nastali u stvarnim problemima. Trudim se najbolje što mogu raditi u tom načinu rada jer se tada osjećam kao u najboljem izdanju, ostvarujem znanstveni napredak, što je moj ključni posao, ali ne morate tražiti prijavu. Zbog aplikacije ste uopće radili na problemu. Dakle, volio bih da mogu poboljšati stvari poput našeg razumijevanja oštećenja pamćenja i onoga što bismo mogli učiniti u vezi s tim. Ili kako bismo mogli izmjeriti poboljšavaju li lijekovi ili tretmani oštećenje pamćenja. Ili kako ljudi kolektivno donose odluke tako da helikopter spuste na pravo mjesto i osoba bude spašena i tako dalje.
Osobna pozadina: Odrastao sam u Adelaideu u Južnoj Australiji, a doktorirao sam s Dougom Vickersom na Sveučilištu u Adelaideu 1997. godine. Proveo sam 5 godina poslije doktorata u Obrambenoj znanstveno-tehnološkoj organizaciji istražujući obavještajne analitičare. Vratio sam se na Odsjek za psihologiju sveučilišta u Adelaideu 2001. godine kao član fakulteta, prije nego što sam se 2006. preselio na UC Irvine. Kaliforniju smatram domom, i volio bih misliti o Amsterdamu kao o drugom domu. (Amsterdam definitivno smatram savršenim protuotrovom za južnu Kaliforniju sa starim zgradama, javnim prijevozom, sjajnim kruhom i pivom i usranim vremenom).
Sažetak istraživanja: Moje istraživanje uključuje razvoj, procjenu i primjenu modela spoznaje, uključujući reprezentaciju, pamćenje, učenje i donošenje odluka, s posebnim naglaskom na individualne razlike i kolektivnu spoznaju. Velik dio mog istraživanja koristi prirodne podatke o ponašanju i pokušava slijediti pristup empirijskoj znanosti usmjeren na rješenje, u kojem se istraživačka pitanja generiraju iz stvarnih problema. Moje metode uključuju probabilističko generativno modeliranje i bayesijske metode računalne analize.
