Michael Kearns ist ein US-amerikanischer Informatiker und Professor an der University of Pennsylvania, wo er Positionen in der Abteilung für Informatik und Informationswissenschaft sowie an der Wharton School innehat. Bekannt ist er für seine Beiträge zur algorithmischen Spieltheorie, zum maschinellen Lernen sowie zur Erforschung von Fairness und Transparenz in Systemen der künstlichen Intelligenz. Kearns war außerdem als Forscher bei Google DeepMind tätig und hat sich prominent an Diskussionen über die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI beteiligt.
Kearns promovierte 1989 an der Harvard University in Informatik, betreut von Leslie Valiant. Seine frühen Arbeiten konzentrierten sich auf die computationale Lerntheorie, darunter die Entwicklung effizienter Algorithmen zum Lernen boolescher Formeln und die Analyse des PAC-Lernmodells (probably approximately correct). Später weitete er seine Forschung auf die algorithmische Spieltheorie aus, wo er die Komplexität der Berechnung von Nash-Gleichgewichten untersuchte und Mechanismen für strategische Umgebungen entwarf.
Akademische Laufbahn
Kearns begann seine akademische Karriere als Professor an der Carnegie Mellon University, bevor er 2002 an die University of Pennsylvania wechselte. Dort war er Mitbegründer des Networked Systems and Security Lab und spielte eine zentrale Rolle im interdisziplinären Warren Center for Networked Data. Zudem hatte er Gastpositionen am MIT CSAIL und am Stanford AI Lab inne. Seine Lehrtätigkeit umfasste Themen wie maschinelles Lernen, algorithmische Spieltheorie und die Ethik der künstlichen Intelligenz.
Forschungsschwerpunkte
Kearns hat in mehreren Bereichen bedeutende Beiträge geleistet. In der computationalen Lerntheorie führte er das Konzept der „statistischen Abfragen“ ein und bewies deren Grenzen beim Lernen aus solchen Abfragen. In der algorithmischen Spieltheorie war er Mitautor des einflussreichen Buches „The Complexity of Nash Equilibria“ und zeigte, dass die Berechnung eines Nash-Gleichgewichts PPAD-vollständig ist – ein Ergebnis, das das Feld nachhaltig geprägt hat. In jüngerer Zeit konzentriert sich seine Forschung auf Fairness im maschinellen Lernen, insbesondere auf die Entwicklung von Algorithmen, die nichtdiskriminierende Ergebnisse über verschiedene demografische Gruppen hinweg sicherstellen. Darüber hinaus untersuchte er den Einsatz von neuronalen Netzen und Deep Learning in finanziellen und sozialen Kontexten.
Industrie- und Politikarbeit
Neben seiner akademischen Tätigkeit arbeitete Kearns als Forscher bei Google DeepMind, wo er sich mit Projekten zu algorithmischer Fairness und Interpretierbarkeit befasste. Er beriet außerdem verschiedene Technologieunternehmen und Regierungsbehörden, darunter die National Science Foundation und das Office of Science and Technology Policy des Weißen Hauses. Vor dem US-Kongress sprach er über die ethischen Implikationen von KI und trat in den Medien wiederholt als Kommentator zu Themen wie algorithmischer Verzerrung und der Regulierung von großen Sprachmodellen auf.
Auszeichnungen und Ehrungen
Kearns erhielt zahlreiche Auszeichnungen für seine Forschung, darunter den Gödel-Preis im Jahr 2012 für seine Arbeiten zur Komplexität von Nash-Gleichgewichten sowie den Presidential Young Investigator Award im Jahr 1991. Er ist Fellow der Association for Computing Machinery und der American Association for the Advancement of Science. 2023 wurde er für seine Beiträge zur algorithmischen Spieltheorie und zum maschinellen Lernen in die National Academy of Engineering gewählt.
Ausgewählte Publikationen
Kearns hat über 100 Fachartikel und mehrere Bücher veröffentlicht. Zu seinen wichtigsten Publikationen zählen „The Complexity of Nash Equilibria“ (mit Christos Papadimitriou und anderen), „An Introduction to Computational Learning Theory“ (mit Umesh Vazirani) sowie „Fairness in Machine Learning: A Survey“ (mit Aaron Roth). Seine Arbeiten wurden zehntausendfach zitiert und haben sowohl die theoretische als auch die angewandte KI-Forschung maßgeblich beeinflusst.
Persönliches
Kearns ist verheiratet und hat zwei Kinder. In seiner Freizeit ist er ein begeisterter Läufer und hat mehrere Marathons absolviert. Zudem engagiert er sich für die Förderung der Kunsterziehung und ist Mitglied im Vorstand einer lokalen Theaterkompanie.