Judea Pearl est un informaticien et philosophe israélo-américain, surtout connu pour avoir développé les réseaux bayésiens et un cadre mathématique formel pour l'inférence causale, des contributions qui lui ont valu le prix Turing 2011.
Réseaux bayésiens
Né en 1936 à Tel Aviv, alors partie du mandat britannique de Palestine, Pearl a obtenu des diplômes en génie électrique avant de rejoindre l'Université de Californie à Los Angeles, où il a passé la majeure partie de sa carrière. Dans les années 1980, dans le cadre d'un effort plus large pour construire des systèmes de raisonnement au sein de la recherche sur l'IA symbolique et les systèmes experts, Pearl a développé les réseaux bayésiens, des modèles graphiques qui représentent les dépendances probabilistes entre variables et permettent un raisonnement efficace et fondé sous incertitude. Son livre de 1988, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems, a établi les réseaux bayésiens comme un outil standard dans l'intelligence artificielle, les statistiques et les domaines connexes, et ils restent largement utilisés partout où un système doit combiner des preuves incertaines, une préoccupation liée aux travaux modernes sur l'IA explicable.
Inférence causale
Les travaux ultérieurs de Pearl ont étendu le raisonnement probabiliste à une théorie formelle de la causalité. Il a introduit le « do-calcul » et les modèles causaux structurels, des outils mathématiques qui distinguent la corrélation de la causalité et permettent de poser des questions précises, comme ce qui se produirait sous une intervention, ou ce qui se serait produit de manière contrefactuelle. Son livre de 2018, The Book of Why, coécrit avec Dana Mackenzie, a popularisé cette « révolution causale » auprès d'un public général, arguant qu'une « échelle de la causalité » à trois niveaux - association, intervention et raisonnement contrefactuel - décrit des types distincts de raisonnement que les méthodes purement statistiques peinent à atteindre.
Critique de l'apprentissage profond
Pearl a été un critique virulent de l'idée que le passage à l'échelle des systèmes de apprentissage automatique et de apprentissage profond sur des données toujours plus nombreuses suffit pour atteindre une compréhension authentique ou une intelligence artificielle générale, décrivant une grande partie de l'apprentissage statistique contemporain comme un « ajustement de courbe » dépourvu de modèle causal explicite du monde. Cette position le place aux côtés d'autres sceptiques éminents comme Gary Marcus pour soutenir que des approches hybrides combinant un raisonnement causal structuré avec un apprentissage statistique sont nécessaires pour des systèmes d'IA plus robustes et généralisables, et il a continué à défendre cet argument même alors que les systèmes neuronaux à grande échelle ont obtenu des résultats que beaucoup dans le domaine pensaient autrefois nécessiter des modèles causaux explicites. En dehors de l'informatique, Pearl est également connu pour avoir fondé la Fondation Daniel Pearl en mémoire de son fils, le journaliste Daniel Pearl, qui a été kidnappé et tué au Pakistan en 2002.