माइकल कर्न्स एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में प्रोफेसर हैं, जहाँ वे कंप्यूटर और सूचना विज्ञान विभाग और व्हार्टन स्कूल में नियुक्त हैं। वे एल्गोरिदमिक गेम थ्योरी, मशीन लर्निंग, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रणालियों में निष्पक्षता और पारदर्शिता के अध्ययन में अपने योगदान के लिए जाने जाते हैं। कर्न्स ने गूगल डीपमाइंड में शोधकर्ता के रूप में भी कार्य किया है और एआई के सामाजिक प्रभावों पर चर्चाओं में एक प्रमुख आवाज़ रहे हैं।
कर्न्स ने 1989 में हार्वर्ड विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की, जो लेस्ली वैलिएंट के पर्यवेक्षण में थी। उनका प्रारंभिक कार्य कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी पर केंद्रित था, जिसमें बूलियन सूत्रों को सीखने के लिए कुशल एल्गोरिदम का विकास और पीएसी (प्रोबेबली अपप्रोक्सिमेटली करेक्ट) लर्निंग मॉडल का विश्लेषण शामिल था। बाद में उन्होंने अपने शोध का विस्तार एल्गोरिदमिक गेम थ्योरी तक किया, जहाँ उन्होंने नैश संतुलन की गणना की जटिलता और रणनीतिक सेटिंग्स के लिए तंत्र डिज़ाइन का अध्ययन किया।
अकादमिक करियर
कर्न्स ने अपना अकादमिक करियर कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में प्रोफेसर के रूप में शुरू किया, इससे पहले वे 2002 में पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय चले गए। पेन में, उन्होंने नेटवर्क्ड सिस्टम्स एंड सिक्योरिटी लैब की सह-स्थापना की और अंतःविषय वॉरेन सेंटर फॉर नेटवर्क्ड डेटा में एक प्रमुख व्यक्ति रहे हैं। उन्होंने एमआईटी सीएसएआईएल और स्टैनफोर्ड एआई लैब में भी विज़िटिंग पदों पर कार्य किया है। उनके शिक्षण में मशीन लर्निंग, एल्गोरिदमिक गेम थ्योरी, और एआई की नैतिकता जैसे विषय शामिल रहे हैं।
शोध योगदान
कर्न्स ने कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी में, उन्होंने "सांख्यिकीय प्रश्नों" की अवधारणा पेश की और ऐसे प्रश्नों से सीखने की सीमाएँ सिद्ध कीं। एल्गोरिदमिक गेम थ्योरी में, उन्होंने प्रभावशाली पुस्तक "द कॉम्प्लेक्सिटी ऑफ नैश इक्विलिब्रिया" की सह-लेखन की और दिखाया कि नैश संतुलन खोजना पीपीएडी-पूर्ण है, एक परिणाम जिसने क्षेत्र को आकार दिया है। हाल ही में, उनका कार्य मशीन लर्निंग में निष्पक्षता पर केंद्रित रहा है, विशेष रूप से ऐसे एल्गोरिदम के विकास पर जो विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में गैर-भेदभावपूर्ण परिणाम सुनिश्चित करते हैं। उन्होंने वित्तीय और सामाजिक संदर्भों में तंत्रिका नेटवर्क और डीप लर्निंग के उपयोग का भी पता लगाया है।
उद्योग और नीति कार्य
शिक्षा से परे, कर्न्स ने गूगल डीपमाइंड में शोधकर्ता के रूप में काम किया है, जहाँ उन्होंने एल्गोरिदमिक निष्पक्षता और व्याख्यात्मकता पर परियोजनाओं में योगदान दिया। उन्होंने विभिन्न तकनीकी कंपनियों और सरकारी एजेंसियों, जिनमें नेशनल साइंस फाउंडेशन और व्हाइट हाउस ऑफिस ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी शामिल हैं, के सलाहकार के रूप में भी कार्य किया है। उन्होंने एआई के नैतिक निहितार्थों पर कांग्रेस के समक्ष गवाही दी है और एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और बड़े भाषा मॉडल के विनियमन जैसे विषयों पर मीडिया में लगातार टिप्पणीकार रहे हैं।
पुरस्कार और मान्यता
कर्न्स को उनके शोध के लिए कई पुरस्कार मिले हैं, जिनमें 2012 में नैश संतुलन की जटिलता पर काम के लिए गोडेल पुरस्कार और 1991 में राष्ट्रपति यंग इन्वेस्टिगेटर पुरस्कार शामिल हैं। वे एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी और अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ साइंस के फेलो हैं। 2023 में, उन्हें एल्गोरिदमिक गेम थ्योरी और मशीन लर्निंग में योगदान के लिए नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के लिए चुना गया।
चयनित प्रकाशन
कर्न्स ने 100 से अधिक पेपर और कई पुस्तकें लिखी हैं। उल्लेखनीय प्रकाशनों में "द कम्प्यूटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी ऑफ नैश इक्विलिब्रिया" (क्रिस्टोस पापाडिमित्रियो और अन्य के साथ), "एन इंट्रोडक्शन टू कम्प्यूटेशनल लर्निंग थ्योरी" (उमेश वज़ीरानी के साथ), और "फेयरनेस इन मशीन लर्निंग: ए सर्वे" (आरोन रोथ के साथ) शामिल हैं। उनके काम को दसियों हज़ार बार उद्धृत किया गया है और एआई में सैद्धांतिक और अनुप्रयुक्त दोनों शोधों को प्रभावित किया है।
व्यक्तिगत जीवन
कर्न्स विवाहित हैं और उनके दो बच्चे हैं। वे एक उत्साही धावक हैं और कई मैराथन पूरी कर चुके हैं। वे कला शिक्षा के समर्थक भी हैं और एक स्थानीय थिएटर कंपनी के बोर्ड में सेवा कर चुके हैं।