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Clark Glymour

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Clark N. Glymour (nacido en 1942) es Profesor Emérito de la Universidad Carnegie Mellon . También es investigador principal en el Instituto de Cognición Humana y de Máquinas de Florida . [ 1 ]

Trabajar

Glymour obtuvo títulos de licenciatura en química y filosofía en la Universidad de Nuevo México . Realizó estudios de posgrado en física química y obtuvo un doctorado en Historia y Filosofía de la Ciencia de la Universidad de Indiana Bloomington en 1969. [ 2 ]

Glymour es el fundador del Departamento de Filosofía de la Universidad Carnegie Mellon, becario Guggenheim , miembro del Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento, [ 3 ] conferenciante Phi Beta Kappa , [ 4 ] y miembro de la sección de estadística de la AAAS. [ 5 ] Glymour y sus colaboradores crearon la interpretación causal de las redes bayesianas. [ 6 ] Sus áreas de interés incluyen la epistemología [ 7 ] (en particular la epistemología de Android ), el aprendizaje automático , el razonamiento automatizado , la psicología del juicio y la psicología matemática . [ 8 ] Una de las principales contribuciones de Glymour a la filosofía de la ciencia se encuentra en el área de la probabilidad bayesiana , en particular en su análisis del "problema de la evidencia antigua" bayesiano. [ 9 ] [ 10 ] Glymour, en colaboración con Peter Spirtes y Richard Scheines , también desarrolló un algoritmo de inferencia causal automatizado implementado como software llamado TETRAD . [ 11 ] Utilizando datos estadísticos multivariados como entrada, TETRAD busca rápidamente entre todos los posibles modelos de relaciones causales y devuelve los modelos causales más plausibles basados ​​en relaciones de dependencia condicional entre esas variables. El algoritmo se basa en principios de estadística, teoría de grafos, filosofía de la ciencia e inteligencia artificial. [ 12 ] Un algoritmo utilizado para aprender la estructura de redes bayesianas, el algoritmo PC , recibe su nombre de los nombres de pila de sus inventores, Peter Spirtes y Clark Glymour.

Publicaciones

Libros

  • Conferencia sobre los Fundamentos de las Teorías del Espacio-Tiempo (1977). Earman, John ; Glymour, Clark N ; Stachel, John J (eds.). Fundamentos de las teorías del espacio-tiempo . Minneapolis: University of Minnesota Press. ISBN 978-0-8166-5752-0OCLC 783679604​​ 
  • Teoría y evidencia (Princeton, 1980)
  • Un análisis de la medicina holística (con D. Stalker), Prometheus, 1985
  • Fundamentos de las teorías del espacio-tiempo (con J. Earman), University of Minnesota Press, 1986.
  • Descubriendo la estructura causal (con R. Scheines, P. Spirtes y K. Kelly) Academic Press, 1987
  • Glymour, Clark N; Stalker, Douglas Frank, eds. (1989). Examining holistic medicine . Buffalo, NY: Prometheus Books. ISBN 978-0-87975-553-9OCLC 978008570​​ 
  • Causalidad, predicción y búsqueda (con P. Spirtes y R. Scheines), Springer, 1993, 2.ª edición; MIT Press, 2001.
  • Reflexionar profundamente sobre las cosas , MIT Press, 1994
  • Epistemología androide (con K. Ford y P. Hayes) MIT/AAAI Press, 1996
  • Las flechas de la mente: redes bayesianas y modelos causales gráficos en psicología , MIT Press, 2001
  • Earman, John; Glymour, Clark N; Mitchell, Sandra D, eds. (2003). Leyes ceteris paribus . Dordrecht; Boston: Kluwer Academic Publishers. ISBN 978-1-4020-1020-0OCLC 949277608​​ 
  • Galileo en Pittsburgh, Harvard University Press, 2010.

Artículos de revistas

  • Glymour, Clark; Ramsey, Joseph D.; Zhang, Kun (2019). "La evaluación del descubrimiento: modelos, simulación y búsqueda a través de "Big Data""" . Filosofía Abierta . 2 : 39– 48. doi : 10.1515/opphil-2019-0005 .
  • "¿Cuándo es un cerebro como el planeta?", Filosofía de la Ciencia , 2008.
  • (con David Danks) "Las razones como causas en la epistemología bayesiana", Journal of Philosophy , 2008.
  • "Propiedades de Markov y experimentos cuánticos", en W. Demopoulos e I. Pitowsky, eds. Teoría física y su interpretación: ensayos en honor de Jeffrey Bub , Springer 2006.
  • (con Chu, T. y David Danks) "Métodos basados ​​en datos para la causalidad de Granger y la causalidad contemporánea con correcciones no lineales: mecanismos de teleconexión climática", 2004.
  • "Reseña de Phil Dowe y Paul Nordhoff: Causa y azar: La causalidad en un mundo indeterminista", Mind , 2005.
  • (con Eberhardt, Frederick y Richard Scheines). "N-1 experimentos son suficientes para determinar las relaciones causales entre N variables", 2004.
  • (con F. Eberhardt y R. Scheines), "Los experimentos Log2(N) son suficientes, y en el peor de los casos necesarios, para identificar la estructura causal", Actas de la UAI , 2005
  • (con Handley, Daniel, Nicoleta Serban, David Peters, Robert O'Doherty, Melvin Field, Larry Wasserman, Peter Spirtes y Richard Scheines), "Evidencia de hibridación cruzada sistemática de clones IMAGE de etiquetas de secuencias expresadas en microarrays de ADNc", Genomics , Volumen 83, Número 6 (junio de 2004), páginas 1169-1175.
  • (con Handley, Daniel, Nicoleta Serban y David G. Peters). "Preocupaciones sobre datos poco fiables de microarrays de ADNc con puntos debido a hibridación cruzada y errores de secuencia", Aplicaciones estadísticas en genética y biología molecular , volumen 3, número 1 (6 de octubre de 2004), artículo 25.
  • "Comentario sobre D. Lerner", "La ilusión de la voluntad consciente", Behavioral and Brain Sciences , en prensa.
  • "Reseña de Joseph E. Early, Sr. (Ed.): Explicación química: características, desarrollo, autonomía", Philosophy of Science , Volumen 71, Número 3 (julio de 2004), páginas 415–418.
  • (con Spirtes y Peter Glymour). "Inferencia causal", Enciclopedia de Ciencias Sociales , en prensa
  • "Creemos en la libertad de la voluntad para que podamos aprender", Behavioral and Brain Sciences , Volumen 27, Número 5 (2004), páginas 661–662.
  • "La automatización del descubrimiento", Daedelus , Volumen Invierno (2004), páginas 69–77.
  • (con Serban, Nicoleta, Larry Wasserman, David Peters, Peter Spirtes, Robert O'Doherty, Dan Handley y Richard Scheines). "Análisis de datos de microarrays para células adiposas tratadas", (2003).
  • (con Danks, David y Peter Spirtes). "La complejidad computacional y experimental de las perturbaciones genéticas para la búsqueda de redes reguladoras", (2003).
  • (con Silva, Ricardo, Richard Scheines y Peter Spirtes). "Aprendizaje de modelos de medición para variables no observadas", UAI '03, Actas de la 19.ª Conferencia sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial , 7-10 de agosto de 2003, Acapulco, México (2003), páginas 543-550.
  • (con Danks, David y Peter Spirtes). "La complejidad computacional y experimental de las perturbaciones genéticas para la búsqueda de redes reguladoras", Actas del taller IJCAI-2003 sobre el aprendizaje de modelos gráficos para la genómica computacional , (2003), páginas 22-31.
  • (con Frank Wimberly, Thomas Heiman y Joseph Ramsey). "Experimentos sobre la precisión de los algoritmos para inferir la estructura de redes reguladoras genéticas a partir de los niveles de expresión de microarrays", Taller de la Conferencia Conjunta Internacional sobre Inteligencia Artificial, 2003.
  • "Una semántica y metodología para hipótesis ceteris paribus", Erkenntnis , volumen 57 (2002), páginas 395–405.
  • "Reseña de James Woodward, Making Things Happen: A Theory of Causal Explanation", British Journal for Philosophy of Science , Volumen 55 (2004), páginas 779–790.
  • (con Fienberg, Stephen y Richard Scheines). "Testimonio estadístico de expertos y evidencia epidemiológica: los efectos tóxicos de la exposición al plomo en los niños", Journal of Econometrics , volumen 113 (2003), páginas 33-48.
  • "Aprendizaje, predicción y redes bayesianas causales", Tendencias en Ciencias Cognitivas , Volumen 7, Número 1 (2003), páginas 43-47.
  • (con Alison Gopnik , David M. Sobel, Laura E. Schulz , Tamar Kushnir y David Danks). "Una teoría del aprendizaje causal en niños: mapas causales y redes bayesianas", Psychological Review , volumen 111, número 1 (2004).
  • "Freud, Kepler y la evidencia clínica", en R. Wollheim y J. Hopkins, eds. Ensayos filosóficos sobre Freud , Cambridge University Press, 1982.
  • y muchos otros que datan de 1970.

Referencias

  1. ↑ "Clark Glymour" . Universidad Carnegie Mellon . Consultado el 16 de diciembre de 2019 .
  2. ↑ Descubriendo la estructura causal . 1987. doi : 10.1016/c2013-0-10734-9 . ISBN 9780122869617.
  3. ↑ "Premios y elecciones, otoño de 2019" . Centro de Estudios Avanzados en Ciencias del Comportamiento. 7 de noviembre de 2019. Consultado el 16 de diciembre de 2019 .
  4. ↑ "Ganadores anteriores de la cátedra Romanell-Phi Beta Kappa" . Phi Beta Kappa . Consultado el 16 de diciembre de 2019 .
  5. ↑ "Clark Glymour" . Academia Estadounidense de Artes y Ciencias . Consultado el 16 de diciembre de 2019 .
  6. ↑ P. Spirtes, C. Glymour, R. Scheines, Causalidad, predicción y búsqueda, Springer Lecture Notes in Statistics, 1993.
  7. ↑ Epistemología: 5 preguntas. Editado por Vincent F. Hendricks y Duncan Pritchard, septiembre de 2008, ISBN 87-92130-07-0.
  8. ↑ "Clark Glymour" . Consultado el 16 de diciembre de 2019 .
  9. ↑ Epistemología bayesiana . Laboratorio de Investigación en Metafísica, Universidad de Stanford. 12 de julio de 2001.
  10. ↑ Glymour, C.; Teoría y evidencia (1981), páginas 63-93.
  11. ↑ Publicaciones TETRAD. Consultado el 16 de diciembre de 2019.
  12. ↑ Glymour, Clark; Scheines, Richard; Spirtes, Peter; Kelly, Kevin (1988). "TETRAD: Descubriendo la estructura causal". Multivariate Behavioral Research . 23 : 279–80 . doi : 10.1207/s15327906mbr2302_13 . PMID 26764954 . 
  • Sitio web de IHMC
  • Página del profesorado del Departamento de Filosofía de Carnegie Mellon
  • Proyecto TETRAD