Маркус Хаттер

Исследователь ИИ

Маркус Хаттер (родился 14 апреля 1967 года в Мюнхене) — компьютерный учёный, профессор и исследователь искусственного интеллекта . Как старший научный сотрудник DeepMind , он изучает математические основы искусственного интеллекта . ^{[1] [2]}

Хуттер изучал физику и информатику в Техническом университете Мюнхена . В 2000 году он присоединился к группе Юргена Шмидхубера в Институте исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Манно , Швейцария. ^{[3] [4]} Он разработал математический формализм общего искусственного интеллекта под названием AIXI . Он работал профессором в Колледже инженерии, вычислений и кибернетики Австралийского национального университета в Канберре , Австралия. ^[5]

Исследовать

Начиная с 2000 года, Хаттер разработал и опубликовал математическую теорию общего искусственного интеллекта , AIXI , основанную на идеализированных интеллектуальных агентах и ​​мотивированном вознаграждением обучении с подкреплением . ^{[6] [7] [4]} Его книга Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability была опубликована в 2005 году издательством Springer . ^[8] Также в 2005 году Хаттер опубликовал вместе со своим аспирантом Шейном Леггом тест интеллекта для устройств искусственного интеллекта. ^[9] В 2009 году Хаттер разработал и опубликовал теорию обучения с подкреплением признаков. ^[10] В 2014 году Латтимор и Хаттер опубликовали асимптотически оптимальное расширение агента AIXI . ^[11]

В 2019 году Хаттер присоединился к DeepMind , нанятый Шейном Леггом. ^[2] В 2022 году он стал соавтором статьи, в которой утверждал, что «развертывание достаточно продвинутого агента обучения с подкреплением, вероятно, будет несовместимо с дальнейшим выживанием человечества». ^{[12] [13]}

Премия Хаттера

В 2006 году Хаттер объявил о создании Премии Хаттера за сжатие человеческих знаний без потерь с общим призовым фондом в 50 000 евро. ^{[14] [15]} В 2020 году Хаттер увеличил призовой фонд Премии Хаттера до 500 000 евро. ^[4]

Смотрите также

• Индукция Соломонова

Опубликованные работы

• Маркус Хаттер (2002). «Самый быстрый и короткий алгоритм для всех хорошо определенных задач». Международный журнал оснований компьютерной науки . 13 (3). World Scientific: 431–443. arXiv : cs/0206022 . Bibcode : 2002cs........6022H. doi : 10.1142/S0129054102001199. S2CID  5496821.
• Маркус Хаттер (2005). Универсальный искусственный интеллект: последовательные решения, основанные на алгоритмической вероятности. Springer. ISBN 9783540221395.
• Джоэл Венесс, Ки Сионг Нг, Маркус Хаттер, Уильям Утер и Дэвид Сильвер (2011). «Приближение Монте-Карло AIXI». Журнал исследований искусственного интеллекта . 40. AAAI Press: 95–142. arXiv : 0909.0801 . doi :10.1613/jair.3125. S2CID  206618.{{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

Ссылки

1. "Домашняя страница Маркуса Хуттера".
2. "TIME100 AI 2023: Шейн Легг". Time . 7 сентября 2023 . Получено 25 августа 2024 .
3. "Маркус Хаттер". aiandsociety.org . 15 мая 2017 . Получено 25 августа 2024 .
4. Sagar, Ram (7 апреля 2020 г.). «Сжимайте данные и выигрывайте премию Хаттера стоимостью в полмиллиона евро». Журнал Analytics India . Получено 7 марта 2024 г.
5. "Профессор Маркус Хаттер". Австралийский национальный университет . Получено 25 августа 2024 г.
6. Маркус Хаттер (2000). Теория универсального искусственного интеллекта, основанная на алгоритмической сложности. arXiv : cs.AI/0004001 . Bibcode :2000cs........4001H.
7. Хаттер, Маркус (28 ноября 2013 г.). «Чтобы создать сверхразумную машину, начните с уравнения». The Conversation . Получено 25 августа 2024 г.
8. Маркус Хаттер (2005). Универсальный искусственный интеллект: последовательные решения, основанные на алгоритмической вероятности . Берлин; Гейдельберг; Нью-Йорк: Springer. ISBN 9783540221395 . 
9. Грэм-Роу, Дункан (12 августа 2005 г.). «Тест IQ для устройств ИИ заставляет экспертов задуматься». New Scientist . Получено 25 августа 2024 г.
10. Маркус Хаттер (2009). "Обучение с подкреплением признаков: Часть I. Неструктурированные MDP" (PDF) . Журнал общего искусственного интеллекта . ISSN  1946-0163.
11. Tor Lattimore и Marcus Hutter (2014). "Bayesian Reinforcement Learning with Exploration" (PDF) . Алгоритмическая теория обучения . Proc. 25th International Conf. on Algorithmic Learning Theory ({ALT'14}). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 8776. pp. 170–184. doi :10.1007/978-3-319-11662-4_13. hdl : 1885/14709 . ISBN 978-3-319-11661-7.
12. Хаттер, Маркус; Коэн, Майкл К. (24 октября 2022 г.). «Опасность управления собственной обратной связью продвинутым искусственным интеллектом». The Conversation . Получено 25 августа 2024 г.
13. Коэн, Майкл К.; Хаттер, Маркус; Осборн, Майкл А. (август 2022 г.). «Усовершенствованные искусственные агенты вмешиваются в предоставление вознаграждения». Журнал AI . 43 (3): 282–293. doi :10.1002/aaai.12064. ISSN  0738-4602.
14. Чианг, Тед (9 февраля 2023 г.). «ChatGPT — размытый JPEG Интернета». The New Yorker . ISSN  0028-792X . Получено 25 августа 2024 г.
15. Маркус Хаттер. «50'000€ Prize for Compressing Human Knowledge». hutter1.net . Получено 29 ноября 2016 г.