<html><body><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000"><div data-marker="__QUOTED_TEXT__"><div style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000;" data-mce-style="font-family: arial,helvetica,sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000;"><div>Colloquium Speaker<br></div><div>Tom Griffiths, University of California, Berkeley<br></div><div>Friday, January 15, 12:30pm<br></div><div>Computer Science 105<br></div><br><div>Human and machine learning<br></div><br><div>Human cognition still sets the standard we aspire to in many areas of machine learning, including problems such as identifying causal relationships, acquiring and using language, and &nbsp;learning concepts from a small number of examples. In these cases, human and machine learning can establish a mutually beneficial relationship: we can use the formal tools developed in machine learning to provide insights into human learning, and translate those insights into new machine learning systems. I will use the case of causal induction to illustrate the value of this approach, but also highlight some applications in language and concept learning. I will also argue that the same kind of mutually beneficial relationship could potentially exist between developing data-intensive approaches to cognitive science and making sense of large volumes of behavioral data in computer science.</div></div><br></div></div></body></html>