猶大·伯爾（Judea Pearl），1936年9月4日出生於以色列特拉維夫，2011年圖靈獎得主，美國國家科學院院士，美國國家工程院院士，西班牙工程院通訊院士，IEEE fellow，美國人工智慧協會會士，加州大學洛杉磯分校教授。
猶大·伯爾1960年畢業於以色列理工學院，獲電氣工程學士學位；1960年至1961年擔任紐約大學醫學院研究工程師；1961年擔任紐瓦克工程學院講師，同年獲得紐瓦克工程學院電子學碩士學位；1961年至1965年擔任新澤西州普林斯頓RCA研究實驗室技術人員；1965年獲得羅格斯大學物理學碩士學位，同年獲得布魯克林理工學院電氣工程博士；1966年至1969年擔任加州霍桑電子記憶公司高級記憶裝置負責人；1969年至1970年擔任加州大學洛杉磯分校工程系助理教授；1970年至1976年擔任加州大學洛杉磯分校計算機科學副教授；1976年至1994年擔任加州大學洛杉磯分校計算機科學教授；1978年擔任加州大學洛杉磯分校認知系統實驗室主任；1988年當選為IEEE fellow；1990年當選為美國人工智慧協會會士；1994年至1996年擔任加州大學洛杉磯分校統計學教授；1995年當選為美國國家工程院院士；2002年當選為西班牙工程院通訊院士；2011年獲得圖靈獎；2014年當選為美國國家科學院院士。
猶大·伯爾致力於反設事實、因果推論、因果關係模型、定量心理學、混淆領域的研究。
基本介紹
- 中文名：猶大·伯爾
- 外文名：Judea Pearl
- 國籍：美國
- 出生地：以色列特拉維夫
- 出生日期：1936年9月4日
- 畢業院校：布魯克林理工學院
- 職業：教育科研工作者
- 主要成就：2014年當選為美國國家科學院院士
2011年獲得圖靈獎
2002年當選為西班牙工程院通訊院士
1995年當選為美國國家工程院院士
人物經歷,主要成就,科研成就,人才培養,榮譽表彰,社會任職,個人生活,人物評價,人物影響,
人物經歷
1936年9月4日，猶大·伯爾出生於以色列特拉維夫。
1960年，畢業於以色列理工學院，獲電氣工程學士學位。
1960年—1961年，擔任紐約大學醫學院研究工程師。
1961年，擔任紐瓦克工程學院講師，同年獲得紐瓦克工程學院電子學碩士學位。
1961年—1965年，擔任新澤西州普林斯頓RCA研究實驗室技術人員。
1965年，獲得羅格斯大學物理學碩士學位，同年獲得布魯克林理工學院電氣工程博士。
1966年—1969年，擔任加州霍桑電子記憶公司高級記憶裝置負責人。
1969年—1970年，擔任加州大學洛杉磯分校工程系助理教授。
1970年—1976年，擔任加州大學洛杉磯分校計算機科學副教授。
1976年—1994年，擔任加州大學洛杉磯分校計算機科學教授。
1978年，擔任加州大學洛杉磯分校認知系統實驗室主任。
1988年，當選為IEEE fellow。
1990年，當選為美國人工智慧協會會士。
1994年—1996年，擔任加州大學洛杉磯分校統計學教授。
1995年，當選為美國國家工程院院士。
2002年，當選為西班牙工程院通訊院士。
2011年，獲得圖靈獎。
2014年，當選為美國國家科學院院士。
主要成就
科研成就
- 科研綜述
猶大·伯爾為不確定性下的信息處理創造了表征和計算基礎：他發明了貝葉斯網路，這是一種定義複雜機率模型的數學形式，也是這些模型中用於推理的主要算法，這項工作不僅徹底改變了人工智慧領域，而且成為許多其他工程和自然科學分支的重要工具，他後來創建了因果推理的數學框架，對社會科學產生了重大影響。
猶大·伯爾在組合搜尋方面的研究，包括許多關於傳統搜尋算法（如A*）和遊戲算法的新結果，將人工智慧研究的嚴謹性和深度提升到一個新的水平；還提出了關於如何從寬鬆的問題定義中自動推導出可接受的啟發式的新想法，這種方法導致了規劃系統的進步。
猶大·伯爾在論文“Reverend Bayes on Inference Engines: A Distributed Hierarchical Approach”中引入了由有向無環圖定義的機率模型，並推導了一種精確的、分散式的、異步的、線性時間的樹推理算法——信念傳播，它是渦輪編碼的基礎。
- 學術論文
據2023年8月AMiner平台數據，猶大·伯爾已發表學術論文674篇，論文被引52995次，H-index：105。
[1]Rina Dechter,Judea Pearl.Generalized best-first search strategies and the optimality of A*[J].Journal of the ACM,1985.
[2J Pearl.Fusion, propagation, and structuring in belief networks[J].Artificial Intelligence,1986.
[3]Rina Dechter,Itay Meiri,Judea Pearl.Temporal constraint networks[J].Artificial Intelligence,1991.
[4]S Greenland,J Pearl,J M Robins.Causal diagrams for epidemiologic research[J].Epidemiology,1999.
[5]Judea Pearl.Direct and Indirect Effects[J].Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI),2013.
[6]Elias Bareinboim,Judea Pearl.Causal Inference And The Data-Fusion Problem[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2016.
[7]Alexis Hannart,J Pearl,Friederike E L Otto,Philippe Naveau,Michael Ghil.Causal counterfactual theory for the attribution of weather and climate-related events[J].Bulletin of the American Meteorological Society,2016.
[8]Karthika Mohan,Judea Pearl.Graphical Models For Processing Missing Data[J].arXiv: Methodology,2021.
人才培養
- 出版教材
猶大·伯爾於1988年出版了《Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems》（智慧型系統中的機率推理）教材，該書將他的哲學、人類認知理論和他所掌握的所有技術結合成一個整體，引發了人工智慧領域的一場革命。
- 教授課程
猶大·伯爾曾在加州大學洛杉磯分校教授“機率論和決策理論”課程。
榮譽表彰
獲獎時間 | 榮譽表彰 |
|---|---|
1963年 | RCA實驗室成就獎 |
1974年 | 北約高級科學研究獎 |
1978年 | 模式識別學會傑出貢獻獎 |
1988年 | IEEE Fellow |
1990年 | 美國人工智慧協會會士 |
1995年 | 美國國家工程院院士 |
1999年 | IJCAI（國際人工智慧聯合會）傑出研究獎 |
2000年 | AAAI（美國人工智慧協會）經典論文獎 |
2001年 | 倫敦政治經濟學院拉卡托斯獎 |
2002年 | 西班牙工程院通訊院士 |
2003年 | ACM Allen Newell獎 |
2007年 | 多倫多大學榮譽博士 |
2008年 | 美國查普曼大學榮譽博士 |
2008年 | 班傑明·富蘭克林計算機與認知科學獎 |
2011年 | IEEE智慧型系統AI名人堂 |
2011年 | 圖靈獎 |
2014年 | 美國國家科學院院士 |
社會任職
猶大·伯爾於2002年被任命為丹尼爾·珀爾基金會主席，2011年被任命為非政府組織監測國際顧問委員會委員。
個人生活
- 興趣愛好
猶大·伯爾的愛好包括音樂、哲學和古書籍——尤其是歷史上偉大的科學著作，他擁有幾本初版。
- 家庭成員
猶大·伯爾和露絲·珀爾（Ruth Pearl）有三個孩子，塔瑪拉（Tamara）、米歇爾（Michelle）和丹尼爾（Daniel）。
人物評價
（猶大·伯爾）通過發展機率和因果推理的演算，對人工智慧作出了基礎性貢獻（For fundamental contributions to artificial intelligence through the development of a calculus for probabilistic and causal reasoning）。（圖靈獎評）
（猶大·伯爾是）統計學領域最具原創性和影響力的思想家（the most original and influential thinker in statistics today）。（時任劍橋大學統計學教授Phil Dawid評）
（猶大·伯爾是）我們這個領域（人工智慧）的傑出人物（a towering figure in our field）。（史丹福大學計算機科學系前教授兼系主任、人工智慧先驅Nils Nilsson評）
人物影響
- 捐獻獎金
猶大·伯爾捐出圖靈獎的大部分資金來支持丹尼爾·珀爾基金會的項目，另一部分用於促進在統計教育中引入因果推理。
