Judea Pearl, matemático, científico de la computación y filósofo

20 agosto, 2023
Judea Pearl - Foto: Better Than Bacon. Wikipedia - CC BY 2.0

Pearl recibió un Grado Ingeniería Eléctrica del Technion, Israel, en 1960, un Máster en Físicas de la Universidad Rutgers, EE. UU., en 1965, y un Doctorado en Ingeniería Eléctrica del Instituto Politécnico de Brooklyn, EE. UU. en 1965. Trabajó en los Laboratorios de Investigación RCA (RCA Laboratories at Princeton, New Jersey) y posteriormente se unió a la UCLA (Universidad de California en Los Angeles) en 1970, donde actualmente es profesor en Ciencias de la Computación y Estadística y director del Laboratorio de Sistemas Cognitivos. En 2002, su hijo, Daniel Pearl fue secuestrado y asesinado en Pakistán, por lo que él y su familia crearon la Daniel Pearl Foundation. Recibió el Premio Turing en 2011 por sus contribuciones fundamentales a la inteligencia artificial a través del desarrollo de un cálculo de probabilidades y de razonamiento causal.

Judea Pearl fue uno de los pioneros de las Redes bayesianas y la aproximación probabalística a la inteligencia artificial y uno de los primeros en dar un formalismo matemático al fenómeno de la causalidad en las ciencias empíricas. Su trabajo también trata a un alto nivel un modelo cognitivo. Sus intereses son la filosofía de la ciencia, representación del conocimiento, lógicas no estándares y aprendizaje automático. Pearl es descrito como “uno de los gigantes en el campo de la inteligencia artificial” por el Richard Korf, de la UCLA. Su trabajo en causalidad ha “revolucionado el entendimiento de este campo en estadística, psicología, medicina y en las ciencias sociales”.

* Red bayesiana, red de Bayes, red de creencia, modelo bayesiano (de Bayes) o modelo probabilístico en un grafo acíclico dirigido es un modelo grafo probabilístico (un tipo de modelo estático) que representa un conjunto de variables aleatorias y sus dependencias condicionales a través de un grafo acíclico dirigido (DAG por sus siglas en inglés). Por ejemplo, una red bayesiana puede representar las relaciones probabilísticas entre enfermedades y síntomas. Dados los síntomas, la red puede ser usada para computar la probabilidad de la presencia de varias enfermedades. Su nombre deriva del matemático inglés del siglo XVIII Thomas Bayes.

Fuente: Wikipedia

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