David Everett Rumelhart (12 de junio de 1942 - 13 de marzo de 2011) [1] fue un psicólogo estadounidense que hizo muchas contribuciones al análisis formal de la cognición humana , trabajando principalmente dentro de los marcos de la psicología matemática , la inteligencia artificial simbólica y el procesamiento distribuido paralelo . . También admiró los enfoques lingüísticos formales de la cognición y exploró la posibilidad de formular una gramática formal para capturar la estructura de las historias.
Rumelhart nació en Mitchell, Dakota del Sur el 12 de junio de 1942. Sus padres fueron Everett Leroy y Thelma Theora (Ballard) Rumelhart. [2] Comenzó su educación universitaria en la Universidad de Dakota del Sur , recibiendo una licenciatura en psicología y matemáticas en 1963. Estudió psicología matemática en la Universidad de Stanford , recibiendo su Ph.D. en 1967. De 1967 a 1987 se desempeñó en la facultad del Departamento de Psicología de la Universidad de California, San Diego . En 1987 se trasladó a la Universidad de Stanford , donde se desempeñó como profesor hasta 1998. Rumelhart fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias.en 1991 y recibió muchos premios, incluyendo una Beca MacArthur en julio de 1987, la Medalla Warren de la Sociedad de Psicólogos Experimentales y el Premio a la Contribución Científica Distinguida de la APA . Rumelhart, co-receptor con James McClelland, ganó el Premio Grawemeyer de Psicología de la Universidad de Louisville en 2002. [3]
Rumelhart quedó discapacitado por la enfermedad de Pick , una enfermedad neurodegenerativa progresiva , y al final de su vida vivió con su hermano en Ann Arbor, Michigan . Murió en Chelsea, Míchigan . Le sobreviven dos hijos. [2]
Rumelhart fue el primer autor de un artículo muy citado de 1985 [4] (en coautoría con Geoffrey Hinton y Ronald J. Williams ) que aplicó el algoritmo de propagación hacia atrás (también conocido como el modo inverso de diferenciación automática publicado por Seppo Linnainmaa en 1970) a redes neuronales multicapa. Este trabajo mostró a través de experimentos que tales redes pueden aprender representaciones internas útiles de datos. El enfoque ha sido ampliamente utilizado para investigaciones de cognición básica (p. ej., memoria, reconocimiento visual) y aplicaciones prácticas. Este artículo, sin embargo, no cita trabajos anteriores del método de retropropagación, como la disertación de 1974 [5]de Paul Werbos .
En el mismo año, Rumelhart también publicó Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition [6] con James McClelland , que describió su creación de simulaciones por computadora de perceptrones , brindando a los científicos informáticos sus primeros modelos comprobables de procesamiento neuronal , y que es ahora considerado como un texto central en el campo de la ciencia cognitiva . [1]
Los modelos de cognición semántica y conocimiento específico de Rumelhart en una diversidad de dominios aprendidos que utilizan inicialmente unidades de procesamiento similares a neuronas no jerárquicas siguen interesando a los científicos en los campos de la inteligencia artificial , la antropología , la ciencia de la información y la ciencia de las decisiones .