迈克尔·卡恩斯是美国计算机科学家，宾夕法尼亚大学教授，任职于计算机与信息科学系和沃顿商学院。他以在算法博弈论、机器学习以及人工智能系统公平性与透明性研究方面的贡献而闻名。卡恩斯还曾担任谷歌深度思维的研究员，并在关于人工智能社会影响的讨论中发出了重要声音。
卡恩斯于1989年在哈佛大学获得计算机科学博士学位，师从莱斯利·瓦利安特。他的早期工作集中于计算学习理论，包括开发高效学习布尔公式的算法以及分析PAC（可能近似正确）学习模型。后来，他将研究扩展到算法博弈论，研究了计算纳什均衡的复杂性以及战略环境中的机制设计。
学术生涯
卡恩斯的学术生涯始于卡内基梅隆大学的教授职位，之后于2002年转至宾夕法尼亚大学。在宾大，他共同创立了网络系统与安全实验室，并成为跨学科的沃伦网络数据中心的关键人物。他还曾在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室和斯坦福人工智能实验室担任访问职位。他的教学涵盖机器学习、算法博弈论和人工智能伦理等主题。
研究贡献
卡恩斯在多个领域做出了重要贡献。在计算学习理论中，他引入了“统计查询”的概念，并证明了基于此类查询学习的局限性。在算法博弈论中，他合著了有影响力的著作《纳什均衡的复杂性》，并证明了寻找纳什均衡是PPAD完全的，这一结果塑造了该领域。最近，他的工作聚焦于机器学习中的公平性，特别是开发确保不同人口群体间非歧视性结果的算法。他还探索了神经网络和深度学习在金融和社会背景下的应用。
行业与政策工作
在学术界之外，卡恩斯曾担任谷歌深度思维的研究员，参与了算法公平性和可解释性项目。他还担任多家科技公司和政府机构的顾问，包括国家科学基金会和白宫科技政策办公室。他曾就人工智能的伦理影响在国会作证，并经常在媒体上就算法偏见和大型语言模型监管等话题发表评论。
奖项与荣誉
卡恩斯因其研究获得了众多奖项，包括2012年因其在纳什均衡复杂性方面的工作而获得的哥德尔奖，以及1991年的总统青年研究者奖。他是美国计算机协会和美国科学促进会的会士。2023年，他因在算法博弈论和机器学习方面的贡献当选为美国国家工程院院士。
精选出版物
卡恩斯撰写了超过100篇论文和多部著作。 notable出版物包括《纳什均衡的计算复杂性》（与克里斯托斯·帕帕迪米特里乌等人合著）、《计算学习理论导论》（与乌梅什·瓦齐拉尼合著）以及《机器学习中的公平性：综述》（与亚伦·罗斯合著）。他的作品被引用数万次，对人工智能的理论和应用研究都产生了影响。
个人生活
卡恩斯已婚，育有两个孩子。他是一位热衷的跑步爱好者，已完成多次马拉松比赛。他还支持艺术教育，并曾担任当地一家剧院的董事会成员。