Életrajz
Judea Pearl 1936. szeptember 4-én született Tel-Avivban, akkor még a brit mandátumterülethez tartozó Palesztinában. Szülei, Szliomó és Chaja Pearl kelet-európai zsidó bevándorlók voltak, akik a két világháború közötti zűrzavaros évtizedekben kerestek biztonságosabb otthont Wikipedia, Britannica.
Gyermekkora a történelem viharában telt: családja és közössége erősen átitatódott a holokauszt emlékével és az akkoriban kialakuló izraeli államiság körüli politikai, társadalmi feszültségekkel. Már korán megmutatkozott kíváncsisága a világ működése iránt – nemcsak könyvekben, hanem a természeti jelenségek, gépek és rádiók szétszerelésében, javításában is Wikipedia.
A középiskolát követően a frissen alapított Izrael Állam hadseregében szolgált, ahol elektronikai és kommunikációs berendezések javításával foglalkozott. Ez a gyakorlat erős technikai alapokat adott számára, és megerősítette érdeklődését a mérnöki és matematikai problémák iránt MutEx School.
Tanulmányait a Haifai Technion – Israel Institute of Technology villamosmérnöki szakán kezdte, ahol 1960-ban diplomát szerzett Britannica. Már egyetemi évei alatt is ismert volt intellektuális sokoldalúságáról: egyaránt érdekelte a fizika, a matematika és a filozófia.
Doktori képzését az Egyesült Államokban folytatta, a New York-i Brooklyn Polytechnic Institute (ma: NYU Tandon School of Engineering) hallgatójaként, ahol 1965-ben szerezte meg PhD-fokozatát elektromérnöki területen. Disszertációja a szupervezető memóriák elméletével foglalkozott (Vortex Theory of Superconductive Memories), amelyben kvantumfizikai jelenségeket kapcsolt össze a számítástechnikai alkalmazásokkal OSTI.gov, Mathematics Genealogy Project.
Pearl szakmai pályáját kezdetben ipari kutatóként kezdte, többek között az RCA Laboratories és az Electronic Memories, Inc. munkatársaként, ahol hardveres és elektronikai fejlesztésekkel foglalkozott Britannica. Az 1960-as évek második felében azonban érdeklődése fokozatosan a számítógépes modellezés, a mesterséges intelligencia és a kognitív rendszerek felé fordult.
1969-ben csatlakozott a Los Angeles-i Kaliforniai Egyetemhez (UCLA), ahol később a számítógép-tudomány professzora lett, és megalapította a Cognitive Systems Laboratory-t Wikipedia, UCLA CS Department.
Az UCLA-n töltött évtizedek alatt Pearl kutatólaboratóriuma a mesterséges intelligencia egyik vezető műhelyévé vált. Itt dolgozta ki a valószínűségi hálók (Bayes-hálók) elméletét, valamint a kauzális következtetés (causal inference) formális alapjait, amelyek forradalmasították a statisztika, a közgazdaságtan, az epidemiológia, a társadalomtudományok és az MI kutatásait Britannica, Jerusalem Post.
Életében azonban a tudomány mellett személyes tragédiák is fontos szerepet kaptak. 2002-ben fiát, a Wall Street Journal újságíróját, Daniel Pearlt Pakisztánban elrabolták és meggyilkolták. Ez a megrázó esemény mély nyomot hagyott Judea Pearl életében, és arra ösztönözte, hogy feleségével, Ruth Pearl-lel közösen létrehozza a Daniel Pearl Alapítványt, amely a kulturális megértést, az interkulturális párbeszédet és a gyűlölet elleni fellépést tűzte ki céljául Daniel Pearl Foundation, Britannica.
Pearl szakmai elismertsége élete során rendkívül széles körű lett: számos díjat kapott, köztük az ACM Turing-díjat (2011), amelyet sokszor a „számítástechnika Nobel-díjaként” emlegetnek. A díjat azért nyerte el, mert kutatásai lehetővé tették, hogy a gépek ne csak adatok alapján tanuljanak, hanem oksági összefüggéseket is felismerjenek, így képesek legyenek „megérteni a miérteket” ACM Turing Award, Britannica.
Napjainkban Judea Pearl a számítástudomány, a filozófia és a statisztika határterületeinek egyik legismertebb alakja. Tudományos életműve mellett emberi öröksége is jelentős: a tudományos objektivitás és az emberi méltóság tisztelete egyszerre határozza meg személyiségét és pályáját Jerusalem Post, Wikipedia.
Munkásság és tudományos hozzájárulás
1. Bayes-hálók és a bizonytalanság kezelése
A 20. század közepén az MI egyik nagy problémája az volt, hogy miként lehet a gépek számára modellezni a bizonytalanságot. A klasszikus logikai rendszerek merevek voltak: vagy igaz, vagy hamis állításokat tudtak kezelni, de a való világ sokkal árnyaltabb. Judea Pearl az 1980-as években radikális újítással állt elő: kidolgozta a Bayes-hálók (valószínűségi gráfmodellek) formális keretét.
A Bayes-hálók olyan gráfok, amelyekben a csomópontok a változókat, az élek pedig azok valószínűségi kapcsolatát jelzik. Ez a módszer lehetővé tette, hogy a gépek hatékonyan számítsák ki, mennyire valószínű egy esemény más események függvényében. Például egy orvosi diagnosztikai rendszer a tünetek és kórelőzmények alapján valószínűségi alapon képes megjósolni a betegséget.
Pearl munkája itt nem pusztán matematikai újítás volt: ezzel a modellel sikerült áthidalnia a mesterséges intelligencia két világát – a formális logikát és a statisztikai tanulást. Ez az alap ma is jelen van a modern MI-ben, például a Bayes-féle spam-szűrőkben vagy a gépi látás rendszereiben.
Érdekesség: amikor Pearl először publikálta a Bayes-hálókról szóló munkáit, több kollégája szkeptikusan fogadta az ötletet, mondván, hogy „túl bonyolult lesz” a valós alkalmazásokban. Pár év múlva viszont szinte minden komoly MI-kutató a Bayes-hálókat alkalmazta.
2. Oksági következtetés – a „miértek” tudománya
Pearl igazi forradalmat hozott azzal, hogy felismerte: a gépi tanulás nem lehet teljes pusztán a mintázatok felismerésével. A gépeknek meg kell érteniük az ok-okozati összefüggéseket is.
Ezt a gondolatot bontotta ki kauzalitás-elméletében, amelynek legismertebb kerete a do-kalkulus. Ez egy matematikai eszköz, amellyel szisztematikusan lehet megkülönböztetni a puszta korrelációt az ok-okozati hatástól. Például: ha valaki gyógyszert szed és meggyógyul, vajon a gyógyszer okozta a gyógyulást, vagy más tényezők is közrejátszottak? A do-kalkulus segít az ilyen kérdéseket tisztázni.
Pearl ezzel megválaszolta azt a több évtizedes statisztikai dilemmát, hogy „a korreláció nem jelent okságot” – ő ugyanis módszert adott arra, hogyan lehet mégis oksági következtetéseket levonni.
Az általa írt Causality: Models, Reasoning, and Inference (2000, 2009, 2018) című könyv ma alapmű: nemcsak számítástechnikában, hanem közgazdaságtanban, epidemiológiában és társadalomtudományokban is kötelező olvasmány.
3. A „What if” gondolkodás – kontrafaktuálisok
Pearl egyik legizgalmasabb hozzájárulása a kontrafaktuális következtetés bevezetése. Ez arról szól, hogy a gépek képesek legyenek „mi lett volna, ha” típusú kérdésekre is válaszolni. Például: Mi történt volna, ha egy városban nem vezetik be a dohányzás korlátozását? Vagy: Mi lett volna, ha egy beteg másik kezelést kap?
Ez a gondolkodásmód az emberek számára természetes – folyamatosan mérlegelünk alternatív forgatókönyveket –, de a gépeknek addig semmilyen matematikai eszközük nem volt erre. Pearl keretrendszere lehetővé tette, hogy a mesterséges intelligencia ne csak adatokat elemezzen, hanem hipotetikus helyzetekről is tudjon gondolkodni.
Ez a koncepció ma kulcsfontosságú az autonóm rendszereknél (például önvezető autóknál), amelyeknek előre kell jelezniük, mi történne egy alternatív döntés esetén.
4. Filozófiai és etikai dimenzió
Pearl nemcsak matematikus, hanem filozófus is volt a szó szoros értelmében: írásaiban rendre visszatért ahhoz a kérdéshez, mit jelent a „megértés” egy gép számára. Gyakran hangsúlyozta, hogy az intelligencia lényege nem az adatok vak feldolgozása, hanem a világ strukturált oksági modelljeinek felépítése.
Az elmúlt években egyre inkább kiállt amellett is, hogy a mesterséges intelligencia etikai irányait a kauzalitás figyelembevételével kell kialakítani. Például egy algoritmus nem lehet igazságos, ha nem képes felismerni, hogy a társadalmi hátrányok és diszkriminációk mögött ok-okozati mechanizmusok állnak.
Személyes tragédiája – fia, Daniel Pearl meggyilkolása – mélyen befolyásolta világnézetét. Alapítványa révén azt vallja, hogy a tudomány és a kultúra hidat képezhet a népek között. Gyakran mondta: „Az oksági gondolkodás nemcsak a tudományban, hanem a társadalmi igazságosságban is kulcs.”
Ez a négy pillér – a Bayes-hálók, a kauzális kalkulus, a kontrafaktuális gondolkodás és az etikai reflexió – Judea Pearlt nem csupán egy matematikai iskola alapítójává, hanem a modern mesterséges intelligencia egyik filozófiai építészévé is tette.
Örökség
Judea Pearl öröksége messze túlmutat a matematikai és számítástechnikai innovációkon: az ő munkája alapvetően formálta át, ahogyan a tudomány és a technológia a világ megértéséhez közelít.
A kauzalitás reneszánsza a tudományban
Pearl egyik legnagyobb hatású hozzájárulása az volt, hogy a kauzalitást – amelyet sokáig filozófiai és spekulatív kérdésnek tekintettek – a szigorú tudományos módszertan középpontjába állította. A Causality című könyve és az azt követő kutatásai gyökeresen megváltoztatták, ahogyan a statisztikusok, közgazdászok, epidemiológusok és társadalomtudósok az adatokból következtetéseket vonnak le. Munkájának köszönhetően mára természetesnek számít, hogy a „korreláció nem jelent okságot” tételt nemcsak figyelmeztetésként, hanem megoldható problémaként kezeljük. (UCLA Newsroom: “Judea Pearl Wins ACM Turing Award …”)
Híd a számítástechnika és más tudományterületek között
Pearl elméleteit nem csupán az MI és a számítógép-tudomány hasznosította, hanem olyan területek is, mint az orvostudomány, a közegészségügy, a gazdaságpolitika és a szociológia. Például a járványtanban a kauzális modellek lehetővé tették, hogy kutatók jobban megértsék a beavatkozások (oltások, egészségügyi szabályozások) tényleges hatását. Ez a szemléletmód a COVID-19 világjárvány idején különösen hangsúlyossá vált, amikor sok ország döntéseit Pearl által lefektetett módszerek inspirálták. (UCLA Newsroom: Pearl elected foreign member… “His development of Bayesian networks has enabled scientists … to analyze cause-and-effect relationships…” )
Közérthetőség és tudományos ismeretterjesztés
Pearl nemcsak a tudósoknak írt: a The Book of Why című könyve az egyik első olyan mű volt, amely laikus közönségnek is bemutatta a kauzalitás forradalmát. Ebben egyszerű példákon keresztül magyarázta el, hogyan gondolkodik a tudomány az okságról, és miért nélkülözhetetlen ez a modern világban. *(Jerusalem Post: “Judea Pearl explains ‘Why’ …”)
Források:
Személyes öröksége – a Daniel Pearl Alapítvány
Fia tragikus halála nyomán létrehozta a Daniel Pearl Alapítványt, amely a kulturális párbeszédet, a toleranciát és a megértést hirdeti. Ez az örökség azt mutatja, hogy Pearl nemcsak a tudományban, hanem az emberi kapcsolatokban is a hidak építésére törekedett. Alapítványa ma is aktív: újságíróknak, művészeknek és diákoknak ad lehetőséget arra, hogy a kultúrák közötti megértést erősítsék. (Daniel Pearl Foundation – About Us)
Mentor és gondolkodó
UCLA-beli professzorként több generációnyi kutatót inspirált. Tanítványai és kollégái szerint Pearl egyszerre volt szigorú logikus és lelkes vitapartner, aki mindig új kérdések felvetésére ösztönzött. Módszertani szigora és kíváncsisága máig meghatározza a kauzalitással foglalkozó tudományos közösséget. (UCLA Newsroom: Computer Science professor recognized …)
Tartós hatás az MI jövőjére
Az olyan kérdések, mint hogy egy önvezető autó miként mérlegel alternatív döntéseket, vagy hogy egy orvosi algoritmus hogyan választ terápiás lehetőségek közül, mind Pearl oksági elméleteiből táplálkoznak. Bár napjainkban a mesterséges intelligenciát gyakran a mélytanulás és a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) uralják, egyre több szakértő ismeri fel, hogy a valódi mesterséges megértéshez Pearl oksági kerete nélkülözhetetlen lesz. (UCLA Newsroom – Judea Pearl Wins ACM Turing Award …)
Judea Pearl – Publikációs válogatás
Megjegyzés: Nem teljes életmű, de átfogó és friss, sok technikai riporttal is.
Pearl, J. (1965). Vortex Theory of Superconductive Memories (PhD thesis). Polytechnic Institute of Brooklyn. (Thesis URL a Rutgers / ProQuest / NYU adatbázisokon keresztül elérhető.) Wikipédia
Pearl, J. (1988). Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. Morgan Kaufmann. (Könyv, DOI nem biztosított, de több mint 30 éve meghatározó.) bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J. (1995). “Causal Diagrams for Empirical Research.” Biometrika, 82(4), 669-709. https://doi.org/10.1093/biomet/82.4.669 bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J. (2000). Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511803161 bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., Glymour, M., & Jewell, N. P. (2016). Causal Inference in Statistics: A Primer. Wiley. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., & Mackenzie, D. (2018). The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. Basic Books. (Közérthető kiadás, DOI-ja nincs minden könyvrésznek, de sok rész idézhető online.) bayes.cs.ucla.eduCausal inference and the data-fusion problem | PNAS
Pearl, J. (2011). The Turing Award Lecture: “Theoretical Impediments to Machine Learning with Seven Sparks from the Causal Revolution.” Communications of the ACM, 62(8), 54-60. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., E. Bareinboim. (2016). “Transportability of Causal Effects: A General Algorithm for Deciding Transportability of Experimental Results.” Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7345-7352. https://doi.org/10.1073/pnas.1510507113 bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., & S. Mackenzie. (2018). The Book of Why:… (ahogy fent) — szerepel újra, mert sokan hivatkoznak rá a legfrissebb munkái kapcsán. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J. (2022). Causal Inference: History, Perspectives and Unification (Interview with Judea Pearl). UCLA Cognitive Systems Laboratory Technical Report R-523; Observational Studies, 8(2): 23-36. https://doi.org/10.1353/obs.2022.0007 bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., C. Zhang, & K. Mohan. (2022). “On Quantifying Bias in Causal Effects When Data Are Non-IID.” ICML Beyond Bayes Workshop, Technical Report R-526. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., A. Li, S. Mueller. (2023). “ε-Identifiability of Causal Quantities.” UCLA Technical Report R-525. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., Li, A., & Pearl (2022). “Unit Selection: Case Study and Comparison with A/B Test Heuristic.” UCLA Technical Report R-521. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., & Coauthors. (2023). “Personalized Decision Making – A Conceptual Introduction.” Journal of Causal Inference, 11(1), Article 20220050. https://doi.org/10.1515/jci-2022-0050 bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J. (2019). “The Seven Tools of Causal Inference with Reflections on Machine Learning.” Communications of the ACM, 62(3), 54-60. bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J., K. Mohan, C. Zhang. (2022). “Causal Inference with Non-IID Data using Linear Graphical Models.” NeurIPS 2022, PMLR 35, 13214-13225. https://doi.org/10.5555/3504035.3505110 bayes.cs.ucla.edu
Pearl, J. (2010). “An Introduction to Causal Inference.” The International Journal of Biostatistics, 6(2), Article 7, 2010. https://doi.org/10.2202/1557-4679.1203 bayes.cs.ucla.edu