Judea Pearl은 베이지안 네트워크(Bayesian networks)와 인과 추론을 위한 공식적인 수학적 프레임워크를 개발한 것으로 가장 잘 알려진 이스라엘계 미국인 컴퓨터 과학자이자 철학자이며, 이러한 공헌으로 2011년 튜링상을 수상했다.
베이지안 네트워크
1936년 당시 영국 위임통치령 팔레스타인이었던 텔아비브에서 태어난 Pearl은 전기 공학 학위를 취득한 후 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA)에 합류하여 대부분의 경력을 그곳에서 보냈다. 1980년대에 Symbolic AI 및 Expert system 연구 내에서 추론 시스템을 구축하려는 더 광범위한 노력의 일환으로, Pearl은 변수 간의 확률적 의존성을 나타내며 불확실성 하에서 효율적이고 원칙적인 추론을 가능하게 하는 그래픽 모델인 베이지안 네트워크를 개발했다. 그의 1988년 저서 《확률적 추론과 지능적 시스템(Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems)》은 베이지안 네트워크를 Artificial intelligence뿐만 아니라 통계학 및 관련 분야의 표준 도구로 확립했으며, 이는 설명 가능한 AI에 대한 현대 작업과 관련된 불확실한 증거를 결합해야 하는 시스템이 여전히 널리 사용된다.
인과 추론
Pearl의 이후 작업은 확률적 추론을 공식적인 인과성 이론으로 확장했다. 그는 "do-calculus"와 구조적 인과 모델을 도입했는데, 이는 상관과 인과를 구분하고 개입 시 어떤 일이 발생하는지, 반사실적으로 어떤 일이 발생했을지와 같은 정확한 질문을 제기할 수 있게 하는 수학적 도구다. Dana Mackenzie와 공동 집필한 2018년 저작 The Book of Why는 이러한 "인과 혁명"을 대중들에게 널리 소개하며, 순수 통계 방법이 도달하기 어려운 연관성, 개입, 반사실 추론에 걸친 인과의 세 가지 "사다리(ladder of causation)"는 서로 다른 종류의 추론을 묘사한다고 주장한다.
딥러닝 비판
Pearl은 Machine learning과 Deep learning 시스템에 점점 더 많은 데이터를 확장하는 것만으로는 진정한 이해나 Artificial general intelligence에 도달하기에 충분하다는 아이디어에 대해 목소리를 높인 비판가였으며, 현대의 많은 통계적 학습을 광범위한 세계에 대한 명시적 인과 모델을 결여하고 있는 "곡선 적합"으로 설명했다. 이러한 관점에서 그는 Gary Marcus와 같은 다른 저명한 회의론자들과 함께 서서 구조적 인과 추론과 통계적 학습을 결합한 혼합 접근법이 더 강건하고 일반화 가능한 AI 시스템을 위해 필요하며, 대규모 신경 시스템들이 한때는 명시적 인과 모델을 요구할 것이라고 생각했던 결과를 달성하면서도 그의 주장을 계속해서 주장하고 있다. 컴퓨터 과학을 벗어나, Pearl은 아버지로서 2002년 파키스탄에서 납치되어 짓에 따라가자면 아들인 언론인 Daniel Pearl의 기념으로 Daniel Pearl 재단을 설립한 것으로도 잘 알져 있다.