佩德罗·多明戈斯（生于1965年）是华盛顿大学计算机科学与工程系的荣休教授。他是机器学习领域的研究者，以马尔可夫逻辑网络的研究而闻名，该网络通过将一阶逻辑与概率相结合来实现不确定推理。多明戈斯还对数据流分析、代价敏感分类和对抗性学习做出了贡献，并且是科普书籍《终极算法》（2015年）的作者。
教育背景
多明戈斯在葡萄牙的里斯本高等技术学院（IST）获得了本科学位和理学硕士学位。随后，他前往加州大学欧文分校，在那里获得了第二个理学硕士学位，并接着完成了博士学位。他的博士研究聚焦于机器学习和数据挖掘，为他后来在该领域的贡献奠定了基础。
研究与职业生涯
完成博士学位后，多明戈斯在IST担任了两年助理教授，随后于1999年加入华盛顿大学，担任计算机科学与工程系的助理教授。他于2012年晋升为正教授，后来转为荣休教授。2018年，他在对冲基金D. E. Shaw & Co.成立了一个机器学习研究小组，但次年离开，回归学术研究。
多明戈斯共同创立了国际机器学习学会，这是一个致力于推动该领域发展的专业组织。截至2018年，他担任《机器学习》期刊的编委。他的研究连接了理论基础与实际应用，包括在病毒式营销和信息集成方面的工作。
出版物
多明戈斯最著名的作品是2015年出版的《终极算法：如何打造终极学习机器，重塑我们的世界》，由Basic Books出版（ISBN 978-0-465-06570-7）。在书中，他论证了所有机器学习范式可以统一为一个单一算法，借鉴了神经网络、进化计算、贝叶斯推理等领域的见解。
他还撰写了《我们的数字分身：人工智能将服务于人类，而非控制人类》，发表于2018年9月的《科学美国人》。在那篇文章中，他将人工智能系统描述为“像自闭症学者”，缺乏常识，可能过于字面地理解指令，但他坚持认为它们将始终是服务于人类需求的工具。2024年，他出版了一部讽刺小说《2040：硅谷讽刺》（BookBaby，ISBN 979-8-350-96334-2）。
奖项与荣誉
多明戈斯因其在数据流分析、代价敏感分类、对抗性学习和马尔可夫逻辑网络方面的基础研究，以及病毒式营销和信息集成方面的应用，获得了2014年ACM SIGKDD创新奖。2010年，他因对机器学习以及一阶逻辑与概率统一的重大贡献，当选为人工智能促进协会（AAAI）会士。他还在2003年获得了斯隆奖学金，并在1992年至1997年间获得了富布赖特奖学金。
遗产与影响
多明戈斯在马尔可夫逻辑网络方面的工作影响了统计关系学习的后续研究，这是一个将机器学习与逻辑推理相结合的亚领域。他对统一学习算法的倡导引发了研究者对该领域未来方向的辩论。作为教授，他指导了许多学生，这些学生后来在学术界和工业界取得了职业成就，为深度学习及相关领域的更广泛发展做出了贡献。
他的科普写作帮助向普通读者传达了人工智能中的复杂思想，既强调了当前系统的潜力，也指出了其局限性。虽然他对终极算法时间表的预测仍属推测，但他在基础方法上的贡献继续被学术文献引用。