دیوید ولپرت

دیوید هیلتون ولپرت ریاضیدان، فیزیکدان و دانشمند رایانه آمریکایی و استاد مؤسسه سنتا فه است. او تا کنون سه کتاب تألیف و سه اختراع ثبت کرده، بالغ بر صد مقاله داوری شده منتشر و جوایز متعددی نیز دریافت کرده‌است. نام او به ویژه با گروهی از قضایای علوم کامپیوتر پیوند خورده که به " نهار رایگان " معروف هستند.

 حرفه 
دیوید ولپرت لیسانس فیزیک را از دانشگاه پرینستون (۱۹۸۴) و مدرک کارشناسی ارشد (۱۹۸۷) و دکتری (۱۹۸۹) خود را از دانشگاه کالیفرنیا، سانتا باربارا، دریافت کرد.

بین سالهای ۱۹۸۹ و ۱۹۹۷ وی به کار تحقیقاتی در آزمایشگاه ملی لس آلاموس، آزمایشگاه ملی لس آلاموس، آی‌بی‌ام، TXN Inc. و مؤسسه سانتافه مشغول بود.

از سال ۱۹۹۷ تا ۲۰۱۱ به عنوان دانشمند ارشد رایانه در مرکز تحقیقات آمس ناسا مشغول به کار شد و همزمان به عنوان محقق مهمان در انستیتوی ماکس پلانک فعالیت کرد. او سال ۲۰۱۰–۱۱ را به عنوان پژوهشگر اولام (Ulam Scholar) در مرکز مطالعات غیر خطی در لوس‌آلاموس کار کرد.

وی در سال ۲۰۱۱ به هیئت علمی مؤسسه سانتافه پیوست و در سپتامبر ۲۰۱۳ در آنجا استاد شد.David Wolpert, Santa Fe Institute علائق پژوهشی وی شامل آمار، نظریه بازی‌ها، یادگیری ماشین، نظریه اطلاعات، روش‌های بهینه‌سازی و سامانه‌های پیچیده است.

 از ناهار مجانی خبری نیست 
یکی از مهمترین دستاوردهای بحث شده ولپرت با نام «در جستجو و بهینه‌سازی از ناهار مجانی خبری نیست» شناخته می‌شود.Wolpert, D.H. , Macready, W.G. (1995), No Free Lunch Theorems for Search, Technical Report SFI-TR-95-02-010 (Santa Fe Institute).Wolpert, David (1996), The Lack of A Priori Distinctions between Learning Algorithms, Neural Computation, pp. 1341–1390.David H. Wolpert, What the No Free Lunch Theorems Really Mean; How to Improve Search Algorithms , SFI Working Paper 2012-10-017, Santa Fe Institute 2012 طبق این قضیه، تمام الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی در حل مسائلی که برای حل آنها طراحی شده‌اند، به‌طور متوسط در کل به یک اندازه خوب عمل می‌کنند. این قضیه فقط در شرایط خاصی برقرار می‌شود که معمولاً دقیقاً در زندگی واقعی با آنها برخورد نمی‌شود،Streeter, M. (2003) Two Broad Classes of Functions for Which a No Free Lunch Result Does Not Hold, Genetic and Evolutionary Computation – GECCO 2003, pp. 1418–1430.English, T. (2004), No More Lunch: Analysis of Sequential Search , Proceedings of the 2004 IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp. 227–234. گرچه ادعا شده‌است که می‌توان به‌طور تقریبی شرایط را برآورده کرد. این قضیه به حوزه علوم کامپیوتر تعلق دارد، اما نسخه ضعیف‌تر آن، به نام " قضیه ناهار رایگان " توسط ویلیام دمبسکی به منظور پشتیبانی از طراحی هوشمند استنباط شده‌است.Dembski, W. A. (2002) No Free Lunch, Rowman & Littlefield,  استفاده از قضیه توسط خود ولپرتWolpert, D. (2003), William Dembski's treatment of the No Free Lunch theorems is written in jello, Talk Reason و دیگران رد شده‌استPerakh, M. (2003), The No Free Lunch Theorems and Their Application to Evolutionary Algorithms, Talk Reason.Richard Wein (2002), Not a Free Lunch But a Box of Chocolates (Sect. 5.3), The TalkOrigins Archive

 محدودیت در دانش 
ولپرت استدلالی رسمی را مطرح کرده‌است که نشان می‌دهد که در هر عمل، غیرممکن است که یک موجود هوشمند همه چیز را دربارهٔ جهانی که بخشی از آن را تشکیل می‌دهد، بداند و به عبارت دیگر جبر لاپلاس رد کرده‌است. full text این به عنوان بسطی از قضایای محدودکننده قرن بیستم، مانند اصل عدم قطعیت و قضایای ناتمامیت گودل، در نظر گرفته می‌شود.Graham P. Collins, Within Any Possible Universe, No Intellect Can Ever Know It All, Scientific American, 16 February 2009 در سال ۲۰۱۸، ولپرت اثباتی را منتشر کرد که محدودیت‌های اساسی دانش علمی را نشان می‌دهد.

 یادگیری ماشین 
ولپرت به پژوهش‌های اولیه یادگیری ماشین کمکهای بسیاری کرد. اینها شامل اولین برآوردگر بیزی از آنتروپی یک توزیع بر اساس نمونه‌های توزیع، رد ادعاهای رسمی مبنی بر اینکه «روش اثبات» معادل بیز سلسله مراتبی اس، یک جایگزین بیزی برای آزمون خی دوی، اثبات اینکه هیچ توزیع پیشین وجود ندارد که بر اساس آن، روش بوت استرپ بهینه بیزی باشد، و بسط بیزی از تجزیه بایاس به علاوه واریانس است. یکی از برجسته‌ترین دستاوردهای وی "عمومی سازی انباشته " است که نسخه پیچیده تری از اعتبار سنجی متقابل می‌باشد که از پارتیشن‌های پیدا و پنهان یک مجموعه داده برای ترکیب الگوریتم‌های یادگیری استفاده می‌کند به جای اینکه فقط یکی از آنها را انتخاب کند. این اثر بیشتر توسط بریمان، اسمیت، کلارک و دیگران بیشتر توسعه داده شد، و به ویژه دو برنده برتر مسابقه نتفلیکس در سال ۲۰۰۹، به‌طور گسترده‌ای از عمومی‌سازی انباشته استفاده کردند.

 عضویت‌های دانشگاهی 
 همکار مؤسسه مهندسان برق و الکترونیک
 عضو FQXi
 دانشیار پژوهشگاه انفورماتیک، دانشگاه آمریکن
 ویراستار دانشیار (از ژانویه ۲۰۱۷)
 پیشرفت در سیستم‌های پیچیده
 تراکنش‌های IEEE در محاسبات تکاملی
 تراکنش‌های ACM در سیستم‌های خودمختار و سازگار
 عضو هیئت تحریریه (از ژانویه ۲۰۱۷)
 مجله تحقیقات هوش مصنوعی
 تئوری در علوم زیست
 مجله تعامل و هماهنگی اقتصادی
 بررسی اقتصاد رفتاری
 آنتروپی
 همگرایی سرطان
 عضویت در چندین پنل بنیاد ملی علوم

 جوایز 
 جایزه Kusaka بخش فیزیک دانشگاه پرینستون
 جایزه بهترین مقاله برای معاملات IEEE در محاسبات تکاملی، جلد ۰٫۱ و ۲
 جایزه برتر برجسته برای ناسا کد آی سی برای ۱۹۹۹

 انتشارات (فقط کتاب) 
 دی.اچ. ولپرت (ویرایش)، ریاضیات تعمیم، آدیسون وسلی، ۱۹۹۴. 
 دی.اچ. ولپرت یک قضیه ناکامل برای محاسبه آینده، برنامه اقتصاد SFI، مؤسسه سانتافه، ۱۹۹۶.
 دی.اچ. ولپرت و کی. تامر (Tumer, K) (ویرایش)، مجموعه‌ها و طراحی سیستم‌های پیچیده، اسپرینگر، ۲۰۰۴.  شابک 0387401652
 پسر، تلویزیون، Karny M. ، Wolpert DH (eds.)، تصمیم‌گیری با تصمیم گیرندگان ناقص، اسپرینگر، ۲۰۱۲.  شابک 3642246478
 دی.اچ. ولپرت نظریه هوش جمعی، سرور گزارش‌های فنی ناسا، ۲۰۰۳.  شابک 1289283427

 منابع 

 پیوند به بیرون 
 صفحه وب شخصی

رده:افراد زنده
رده:افراد زنده بدون سال تولد
رده:دانشمندان رایانه اهل ایالات متحده آمریکا
رده:ریاضی‌دانان اهل ایالات متحده آمریکا
رده:ریاضی‌دانان سده ۲۰ (میلادی) اهل ایالات متحده آمریکا
رده:ریاضی‌دانان سده ۲۱ (میلادی) اهل ایالات متحده آمریکا
رده:دانش‌آموختگان دانشگاه پرینستون
رده:دانش‌آموختگان دانشگاه کالیفرنیا، سانتا باربارا