朱迪亚·珀尔是一位以色列裔美国计算机科学家和哲学家，以开发贝叶斯网络和形式化因果推断的数学框架而闻名，这些贡献为他赢得了2011年的图灵奖。
贝叶斯网络
珀尔于1936年出生在当时属于英国托管巴勒斯坦的特拉维夫，获得电气工程学位后加入加州大学洛杉矶分校，并在那里度过了职业生涯的大部分时间。在1980年代，作为Symbolic AI和Expert system研究中构建推理系统更广泛努力的一部分，珀尔开发了贝叶斯网络，这是一种图形模型，表示变量之间的概率依赖关系，并允许在不确定性下进行高效且有原则的推理。他1988年的著作《智能系统中的概率推理》将贝叶斯网络确立为Artificial intelligence、统计学及相关领域的标准工具，至今仍广泛用于需要结合不确定证据的系统，这一关注点与现代Explainable AI的工作相关联。
因果推断
珀尔后来的工作将概率推理扩展为形式化的因果理论。他引入了“do-演算”和结构因果模型，这些数学工具区分相关性与因果性，并使得提出精确问题成为可能，例如在干预下会发生什么，或反事实情况下本会发生什么。他2018年与达娜·麦肯齐合著的《为什么》一书向普通读者普及了这场“因果革命”，认为“因果阶梯”的三个层次，即关联、干预和反事实推理，描述了纯统计方法难以触及的不同推理类型。
对深度学习的批评
珀尔一直直言不讳地批评这样一种观点，即通过不断扩展Machine learning和Deep learning系统的数据规模就足以实现真正的理解或Artificial general intelligence，他将当代许多统计学习描述为“曲线拟合”，缺乏对世界的显式因果模型。这一观点使他与其他著名怀疑者如Gary Marcus站在同一阵营，主张结合结构化因果推理与统计学习的混合方法对于更稳健和更可泛化的AI系统是必要的，并且即使在大规模神经系统的成果已超出许多人曾认为需要显式因果模型才能达到的水平时，他仍继续坚持这一论点。在计算机科学之外，珀尔还因创立丹尼尔·珀尔基金会而闻名，该基金会是为了纪念他的儿子、记者丹尼尔·珀尔，后者于2002年在巴基斯坦被绑架并杀害。