ベルンハルト・シェルコップフ（1968年2月20日生まれ）は、ドイツの計算機科学者であり、機械学習、特にカーネル法と因果性への貢献で知られている。彼はドイツのテュービンゲンにあるマックス・プランク知能システム研究所の所長を務め、経験的推論部門を率いている。また、チューリッヒ工科大学の教授、テュービンゲン大学とベルリン工科大学の名誉教授、欧州学習知能システム研究所（ELLIS）の会長としての所属も持つ。
彼の研究は統計的学習と因果推論を橋渡しし、分布シフト下でのアルゴリズムの頑健性を目指している。シェルコップフは複数の研究イニシアチブを共同設立し、編集委員会にも参加して、現代の機械学習研究を形作ってきた。
カーネル法に関する研究
シェルコップフの初期の研究は、サポートベクターマシン（SVM）とカーネルベースのアルゴリズムに焦点を当てていた。1990年代後半、彼と同僚たちはSVM手法を用いてMNIST手書き文字認識ベンチマークで最先端の性能を達成した。この成功は、パターン認識におけるカーネル法の可能性を浮き彫りにした。
重要な貢献は、カーネル主成分分析（カーネルPCA）の導入であり、これは再生核を介して古典的なPCAを非線形設定に一般化した。この研究は、SVMが、カーネルグラム行列が正定値である限り、ドット積の観点で表現可能なより広範なアルゴリズムクラスの特別な場合と見なせることを示した。また、有効なカーネル関数が定義できる限り、カーネル法の適用範囲をベクトルデータを超えて拡張した。
シェルコップフはさらに、カーネル法を回帰、事前指定されたスパース性を持つ分類、サポート/分位数推定に拡張し、アレックス・スモラなどの研究者と協力した。彼は、再生核ヒルベルト空間における多くのカーネルベース正則化最適化問題の解が、トレーニングデータ上のカーネル展開の形を取ることを示す表現者定理を証明した。また、分布のカーネル埋め込みを共同開発し、これを独立性検定やフラウンホーファー回折などの物理学の概念と関連付けた。
因果推論
2005年頃、シェルコップフは研究の焦点を因果推論に移した。彼は、機械学習が通常統計的依存関係を利用する一方で、因果知識は介入や分布シフト下での予測を可能にすると認識した。彼のグループは、2変数設定での因果発見に取り組み、これをアルゴリズム情報理論と関連付けた。
2011年、彼はNeurIPSの基調講演「学習の原因と因果学習」を行い、因果的アイデアを広範な機械学習コミュニティに紹介した。彼の後の研究は、因果メカニズムの独立性と不変性の原理を強調し、分布変化に対して学習を頑健にした。この枠組みは天文学で実用的な応用を見出し、彼の研究室で開発された手法は、後に大気中に水蒸気が含まれることが判明したK2-18bを含む新しい太陽系外惑星の特定に役立った。
教育と経歴
シェルコップフはテュービンゲンとロンドンで数学、物理学、哲学を学び、ロンドン大学で修士号、テュービンゲン大学で物理学のディプロムを取得した。博士課程では、ニュージャージー州のベル研究所でウラジミール・ヴァプニクと共に研究し、彼がベルリン工科大学での論文を共同指導した。1997年に博士号を取得した。彼の論文はドイツ情報学会の年間賞を受賞した。
ケンブリッジとニューヨークでのポストを経て、2001年にマックス・プランク生物サイバネティクス研究所の部門長となった。2011年には新設されたマックス・プランク知能システム研究所の所長に就任した。彼はアレックス・スモラと共に機械学習サマースクールシリーズ、ケンブリッジ・テュービンゲン博士課程プログラム、マックス・プランク・ETH学習システムセンターを共同設立した。2016年には、シュトゥットガルト・テュービンゲンにAI研究のための官民パートナーシップであるサイバーバレー研究コンソーシアムを共同設立した。
シェルコップフは複数のジャーナルの編集者を務め、機械学習研究ジャーナル（JMLR）の共同創設と共同編集長を含む。彼の研究室は、ウルリケ・フォン・ルクスブルク、カール・ラスムッセン、マティアス・ハイン、グンナー・レッチュ、サミー・ベンジオ（ただし彼の研究室出身ではない。実際の卒業生にはアーサー・グレットン、ステファニー・ジェゲルカなどがいる）を含む多くの影響力のある研究者を育成した。また、OpenPanelやEssential AIなどのAIイニシアチブの諮問委員会にも参加している。
因果推論への貢献
2005年頃から、シェルコップフの研究は機械学習における因果モデルの使用へとシフトした。彼は、因果メカニズムがデータ内の統計的依存関係を生成するが、標準的な手法は後者のみを利用すると主張し、明示的な因果知識は分布シフト下での一般化を改善すると述べた。彼は2変数の因果発見問題に取り組み、これをメカニズムの独立性と不変性の仮定と関連付けた。
彼のアイデアは、NeurIPS 2011の基調講演とICML 2017のチュートリアルを通じて広範な聴衆に届いた。彼のグループは、観測データから因果方向を推論するアルゴリズムを開発し、これを気候科学や天体物理学の問題に適用した。この研究は、後に大気中に水蒸気が含まれると特定されたK2-18bを含む太陽系外惑星の検出に貢献した。
教育と経歴
シェルコップフは、ドイツ国民学術財団の支援を受けて、テュービンゲン大学とロンドン大学で数学、物理学、哲学を学んだ。彼は修士論文でライオネル・クーパー記念賞を受賞した。ヴァプニクの指導の下で博士号を取得した後、ケンブリッジとニューヨークの大学、NEC研究所を含むポストに就いた。
彼は2001年に経験的推論部門を設立し、これは主要な機械学習グループとなった。2011年にはマックス・プランク知能システム研究所の創設所長となり、人工知能と深層学習の理論から応用までを網羅する研究を監督している。また、欧州学習知能システム研究所（ELLIS）にも関与し、設立以来ネットワークの理事会を主宰している。
栄誉と所属
シェルコップフは、王立協会ミルナー賞やBBVA財団フロンティア・オブ・ナレッジ賞（ウラジミール・ヴァプニクとイザベル・ギュヨンと共同受賞）を含む複数の賞を受賞している。2026年に王立協会フェローに選出された。2023年後半時点で、彼はザビエル・ニエル、エリック・シュミットらが資金提供するフランスの非営利AI研究所キウタイの諮問委員会メンバーである。
彼の広範な出版物には、カーネル法と因果推論に関するモノグラフが含まれ、彼は計算機科学で最も引用されている研究者の一人であり続けている。彼の研究は理論と実践を橋渡しし、パターン認識、神経画像、気候科学などの分野に影響を与えている。
外部への影響
シェルコップフのアイデアは現代の人工知能研究を形作ってきた。彼のカーネルベースの手法は、一部の領域で深層学習に取って代わられたものの、高次元データの理解の基礎として残っている。彼の因果推論の枠組みは、ニューラルネットワークモデルとますます統合され、より頑健で解釈可能な機械学習システムを可能にしている。また、AI倫理と安全性に関する政策議論にも貢献し、IEEE倫理的に整合した設計のためのグローバルイニシアチブに参加している。