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リチャード・ナポリタン | |
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| 生まれる | リチャード・ユージーン・ナポリタン |
| 死亡 | 2020年1月29日 |
| 教育 | イリノイ大学 ( BS ) イリノイ工科大学 ( MS、PhD ) |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 数学 コンピュータサイエンス |
リチャード・ユージン・ナポリタンはアメリカの科学者でした。ナポリタンは、人工知能における確率論の利用を確立し、ベイジアンネットワークの分野の発展に貢献したことで最もよく知られています。[1]
バイオグラフィー
ナポリタンは1950年代から1960年代にかけて、シカゴの西郊にあるイリノイ州ウエストチェスターで育った。イリノイ工科大学で数学の博士号を取得した。[2]ナポリタンは、1970年代の数学者の過剰供給と不況のため、博士号取得後に学術職に就くことができず、モデルとして働いたり、さまざまなコンピュータサイエンス関連の職に就いたりしたと述べている。[1]後者の経験により、1980年にノースイースタンイリノイ大学（NEIU）のコンピュータサイエンス学部の教授職を得ることができた。[3]彼は2002年にコンピュータサイエンス学部長に就任するなど、学術キャリアの大半をNEIUで過ごした。[4]
彼は2020年1月29日に癌のため亡くなった。[5]
研究
1980年代には、認知科学（例：Judea Pearl）、コンピュータサイエンス（例：Peter C. Cheeseman 、Lotfi Zadeh）、意思決定分析（例：Ross Shachter ）、医学（例：David Heckerman 、Gregory Cooper ）、数学と統計（例：Neapolitan、Tod Levitt、David Spiegelhalter）、哲学（例：Henry Kyburg）の研究者らが、人工知能における不確実性推論を最も効果的に実行する方法について議論するために、新たに結成された「人工知能における不確実性に関するワークショップ」に集まった。Neapolitanは、1988年のワークショップで、人工知能における確率に対する古典的アプローチとベイズ的アプローチの使用に関する解説を行った。[6] 2つのアプローチの違いと人工知能への確率の適用に関するより広範な哲学的論文は、1989年の著書「エキスパートシステムにおける確率的推論：理論とアルゴリズム」に掲載されている。[7]
人工知能における不確実性の表現という問題と密接に関連して、人工知能における不確実性に関するワークショップの研究者らは、大きな結合確率分布を表現できるグラフィカルモデルを開発し、議論した。Neapolitan はこれらの取り組みを、テキスト「エキスパートシステムにおける確率的推論: 理論とアルゴリズム」で一貫した分野にまとめた。[7]このテキストでは、因果 (ベイジアン) ネットワークを定義し、有向非巡回グラフ と離散確率分布が一緒になってベイジアンネットワークを構成するのは、が におけるその条件付き分布の積に等しい場合のみであることを示す定理を証明している。このテキストには、ベイジアンネットワークで推論を行う方法や、決定ノードと値ノードで拡張されたベイジアンネットワークである影響図についても説明されている。それ以来、多くの AI アプリケーションがベイジアンネットワークと影響図を使用して開発されている。[8]
ネアポリタンの「エキスパートシステムにおける確率的推論」[7]とジュディア・パールの「インテリジェントシステムにおける確率的推論」[9]は、ベイジアンネットワークの分野を形式化したものとして広く認識されている。 1991年にユージン・チャーニアックは両テキストをベイジアンネットワーク推論アルゴリズムのソースとして挙げている。[10] PWジョーンズは1992年に「エキスパートシステムにおける確率的推論」のレビューを書いた。 [11]クーパーとハースコビッツは、データからベイジアンネットワークを学習するためのスコアベースの方法を開発した1992年の論文で、信念ネットワークの理論を形式化したのにネアポリタンのテキストとパールのテキストを功績として挙げている。 [ 12]そしてサイモン・パーソンズは1995年に2つのテキストを比較し、確率ネットワークの分野を確立する上での役割について議論した。[13]最近では、2008年にドーン・ホームズがナポリタンの経歴と彼の最初のテキストの貢献について論じました。[1]
1990年代、研究者たちはデータからベイジアンネットワークを学習できる方法の開発に努めた。ネアポリタンはこれらの努力を2003年の著書「ベイジアンネットワークの学習」[8]にまとめた。これはベイジアンネットワークの学習を扱った最初の本である。ネアポリタンが執筆したベイジアンネットワークに関する他の本には、 「金融とマーケティング情報科学のための確率的方法」[14]があり、これはベイジアンネットワークを金融とマーケティングの問題に適用する。また、「バイオインフォマティクスのための確率的方法」[15]はベイジアンネットワークを生物学の問題に適用する。ネアポリタンはまた、 「アルゴリズムの基礎」[16] や（シア・ジャンとの共著で）「人工知能：機械学習入門」[17]も執筆している。
参考文献
- ^ abc Holmes, Dawn (2008年7月). 「リチャード・ナポリタンとのインタビュー」(PDF) . The Reasoner . 2 (7): 4–9.
- ^ 数学系譜プロジェクトのリチャード・ナポリタン
- ^ ノースイースタンイリノイ大学1981年年鑑。シカゴ、イリノイ州：ノースイースタンイリノイ大学。1981年。
- ^ 「ノースイースタンイリノイ大学 2002-2003 学術カタログ」(PDF)。
- ^ 「リチャード・ナポリタン死亡記事」。コンボイ・ウェストチェスター葬儀場。コンボイ・ウェストチェスター葬儀場。2020年1月29日。 2024年9月21日閲覧。
- ^ Levitt, Todd (1988). 「ワークショップレポート: 人工知能における不確実性」(PDF) . AI Magazine . 9 (4). doi :10.1609/aimag.v9i4.957. S2CID 2867172. 2018-04-02にオリジナル(PDF)からアーカイブ。
- ^ abc ナポリタン、リチャード（1989）。エキスパートシステムにおける確率的推論：理論とアルゴリズム。ワイリー。ISBN 978-0471618409。
- ^ ab ナポリタン、リチャード (2003)。ベイジアンネットワークの学習。プレンティスホール。ISBN 978-0130125347。
- ^ パール、ジュディア（1988年）。「インテリジェントシステムにおける確率的推論」モーガン・カウフマン。ISBN 978-1558604797。
- ^ Charniak, Eugene (1991). 「Bayesian Networks Without Tears」(PDF) . AI Magazine : 57.
- ^ Jones, PW (1992). 「エキスパートシステムにおける確率的推論、理論、アルゴリズムのレビュー」. Technometrics . 32 (1). doi :10.1080/00401706.1992.10485240. S2CID 250564157.
- ^ Cooper, Gregory; Herskovits, Edward (1992). 「データから確率的ネットワークを誘導するベイズ法」(PDF) .機械学習. 9 (4): 309–347. doi :10.1007/BF00994110. S2CID 6047868.
- ^ Parsons, Simon (1995). 「Richard E. Neapolitan 著『エキスパートシステムにおける確率的推論 - 理論とアルゴリズム』のレビュー」(PDF)。Journal of Logic and Computation。5 (4): 547–549. doi :10.1093/logcom/5.4.547. 2018-04-02 にオリジナル (PDF) からアーカイブ。
- ^ リチャード・ナポリタン、シア・ジャン（2007年）。金融およびマーケティング情報科学のための確率的手法。サンフランシスコ、カリフォルニア州：モルガン・カウフマン。ISBN 978-0-12-370477-1。
- ^ ネアポリタン、リチャード (2009)。バイオインフォマティクスのための確率的手法。サンフランシスコ、カリフォルニア州: モーガン・カウフマン。ISBN 978-0-12-370476-4。
- ^ ナポリタン、リチャード (2015)。アルゴリズムの基礎。バーリントン、マサチューセッツ州：ジョーンズ＆バートレット。ISBN 978-1-284-04919-0。
- ^ リチャード・ナポリタン、ジア・ジャン（2018年）。人工知能：機械学習入門。フロリダ州ボカラトン：CRCプレス。ISBN 9781138502383。