Richard napolitano - Richard Neapolitan
Richard napolitano | |
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| Nació |
Richard Eugene napolitano
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| Fallecido | 29 de enero de 2020 |
| Educación |
Universidad de Illinois ( BS ) Instituto de Tecnología de Illinois ( MS , PhD ) |
| Carrera científica | |
| Campos |
matemáticas ciencias de la computación |
Richard Eugene Napolitano fue un científico estadounidense. Napolitano es más conocido por su papel en el establecimiento del uso de la teoría de la probabilidad en la inteligencia artificial y en el desarrollo del campo de las redes bayesianas .
Biografía
Napolitano creció en las décadas de 1950 y 1960 en Westchester, Illinois , que es un suburbio al oeste de Chicago . Recibió un doctorado. en matemáticas del Instituto de Tecnología de Illinois . Napolitano señala que no pudo obtener un puesto académico después de obtener su doctorado debido a un exceso de matemáticos y una recesión en la década de 1970, por lo que trabajó como modelo y en varios puestos relacionados con la informática. Esta última experiencia le permitió obtener un puesto de profesor en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Northeastern Illinois (NEIU) en 1980. Sirvió la mayor parte de su carrera académica en NEIU, incluida la cátedra de Ciencias de la Computación en 2002.
Investigar
En la década de 1980, investigadores de ciencias cognitivas (por ejemplo, Judea Pearl ), ciencias de la computación (por ejemplo, Peter C. Cheeseman y Lotfi Zadeh ), análisis de decisiones (por ejemplo, Ross Shachter ), medicina (por ejemplo, David Heckerman y Gregory Cooper ), matemáticas y estadística (por ejemplo, Napolitano, Tod Levitt y David Spiegelhalter ) y filosofía (por ejemplo, Henry Kyburg ) se reunieron en el recién formado Taller sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial para discutir cómo realizar mejor la inferencia incierta en inteligencia artificial. Napolitano presentó una exposición sobre el uso del enfoque clásico de la probabilidad frente al enfoque bayesiano en inteligencia artificial en el Workshop de 1988. Un tratado filosófico más extenso sobre la diferencia entre los dos enfoques y la aplicación de la probabilidad a la inteligencia artificial apareció en su texto de 1989 Razonamiento probabilístico en sistemas expertos: teoría y algoritmos .
Estrechamente relacionado con el tema de la representación de la incertidumbre en la inteligencia artificial, los investigadores del Workshop sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial desarrollaron y discutieron modelos gráficos que podrían representar grandes distribuciones de probabilidad conjuntas. Napolitano formuló estos esfuerzos en un campo coherente en el texto Razonamiento probabilístico en sistemas expertos: teoría y algoritmos . El texto define una red causal (bayesiana) y demuestra un teorema que muestra que un gráfico acíclico dirigido y una distribución de probabilidad discreta juntos constituyen una red bayesiana si y solo si es igual al producto de sus distribuciones condicionales en . El texto también incluye métodos para hacer inferencias en redes bayesianas y una discusión de los diagramas de influencia, que son redes bayesianas aumentadas con nodos de decisión y un nodo de valor. Desde entonces, se han desarrollado muchas aplicaciones de IA utilizando redes bayesianas y diagramas de influencia.
El "Razonamiento probabilístico en sistemas expertos" napolitano y el "Razonamiento probabilístico en sistemas inteligentes " de Judea Pearl han sido ampliamente reconocidos como la formalización del campo de las redes bayesianas, como se ve en los trabajos de Eugene Charniak , quien, en 1991, señaló ambos textos como la fuente de los algoritmos de inferencia de redes bayesianas; PW Jones, quien escribió una reseña de "Razonamiento probabilístico en sistemas expertos" en 1992; Cooper y Herskovits, quienes dan crédito al texto napolitano y al texto de Pearl por formalizar la teoría de las redes de creencias en su artículo de 1992 que desarrolló el método basado en puntajes para aprender redes bayesianas a partir de datos; y Simon Parsons, quien, en 1995, comparó los dos textos y discutió sus roles en el establecimiento del campo de las redes probabilísticas. Más recientemente, en 2008, Dawn Holmes habló sobre la carrera de Napolitano y la contribución de su primer texto.
En la década de 1990, los investigadores se esforzaron por desarrollar métodos que pudieran aprender las redes bayesianas a partir de los datos. Napolitano asimiló estos esfuerzos en el texto de 2003 Learning Bayesian Networks , que es el primer libro que aborda el aprendizaje de las redes bayesianas. Otros libros de redes bayesianas que escribió Napolitano incluyen Métodos probabilísticos para la informática financiera y de marketing , que aplica las redes bayesianas a problemas de finanzas y marketing; y Métodos probabilísticos para la bioinformática , que aplica redes bayesianas a problemas de biología. Napolitano también ha escrito Fundamentos de algoritmos y (con Xia Jiang) Inteligencia artificial: con una introducción al aprendizaje automático .