Хуттер, Маркус
Маркус Хуттер (англ. Marcus Hutter; [Нет даты!]) — немецкий учёный в области информатики, профессор и исследователь искусственного интеллекта. Известен как разработчик математического формализма универсального искусственного интеллекта AIXI.
Биография[править]
Хуттер изучал физику и информатику в Мюнхенском техническом университете. В 2000 году он присоединился к группе Юргена Шмидхубера в Институте исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Манно, Швейцария[1][2]. Он работал профессором в Колледже инженерии, вычислений и кибернетики Австралийского национального университета в Канберре, Австралия. В качестве старшего исследователя в DeepMind он изучает математические основы сильного искусственного интеллекта[3].
Исследования[править]
Начиная с 2000 года, Хуттер разработал и опубликовал математическую теорию сильного искусственного интеллекта, AIXI, основанную на идеализированных интеллектуальных агентах и обучении с подкреплением, мотивированном вознаграждением[4][5][2]. Его первая книга «Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability» была опубликована в 2005 году издательством Springer[6]. Также в 2005 году Хуттер опубликовал вместе со своим докторантом Шейном Леггом тест интеллекта для устройств искусственного интеллекта[7]. В 2009 году Хуттер разработал и опубликовал теорию обучения с подкреплением признаков[8]. В 2014 году Латтимор и Хуттер опубликовали асимптотически оптимальное расширение агента AIXI[9].
Доступный подкаст с Лексом Фридманом о его теории универсального ИИ появился в 2021 году, а более техническое продолжение с Тимом Нгуеном — в 2024 году в Cartesian Cafe. Его новая книга (2024) также даёт более доступное введение в универсальный ИИ и прогресс за 20 лет с момента выхода его первой книги, включая главу о безопасности ASI, которая была представлена в качестве основного доклада на первом семинаре по безопасности ИИ в Сиднее.
Премия Хуттера[править]
В 2006 году Хуттер объявил о Премии Хуттера за сжатие человеческих знаний без потерь с общим призовым фондом 50 000 евро[10][11]. В 2020 году Хуттер увеличил призовой фонд Премии Хуттера до 500 000 евро[2].
Примечания[править]
- ↑ Marcus Hutteren-US. aiandsociety.org (2017-05-15). Проверено 2 июля 2026.
- ↑ 2,0 2,1 2,2 Sagar, Ram Compress Data And Win Hutter Prize Worth Half A Million Eurosen-US. Analytics India Magazine (2020-04-07). Проверено 2 июля 2026.
- ↑ HomePage of Marcus Hutter. Проверено 2 июля 2026.
- ↑ Marcus Hutter A Theory of Universal Artificial Intelligence based on Algorithmic Complexity. — 2000.
- ↑ Hutter, Marcus To create a super-intelligent machine, start with an equationen-US. The Conversation (2013-11-28). Проверено 2 июля 2026.
- ↑ Marcus Hutter (2005). Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability. Berlin; Heidelberg; New York: Springer. ISBN 9783540221395.
- ↑ Graham-Rowe, Duncan IQ test for AI devices gets experts thinkingen-US. New Scientist (2005-08-12). Проверено 2 июля 2026.
- ↑ Marcus Hutter Feature Reinforcement Learning: Part I. Unstructured MDPs // Journal of Artificial General Intelligence. — 2009. — том 1. — № 1. — С. 3. — ISSN 1946-0163. — DOI:10.2478/v10229-011-0002-8 —
- ↑ Tor Lattimore and Marcus Hutter (2014). "Algorithmic Learning Theory" in Proc. 25th International Conf. on Algorithmic Learning Theory ({ALT'14}). 8776: 170–184. DOI:10.1007/978-3-319-11662-4_13.
- ↑ Chiang, Ted. ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Weben-US (9 февраля 2023 года).
- ↑ Marcus Hutter 50'000€ Prize for Compressing Human Knowledge. hutter1.net. Проверено 2 июля 2026.
Литература[править]
- Marcus Hutter The Fastest and Shortest Algorithm for All Well-Defined Problems // International Journal of Foundations of Computer Science. — World Scientific, 2002. — том 13. — № 3. — С. 431–443. — DOI:10.1142/S0129054102001199
- Marcus Hutter Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability. — Springer, 2005. — ISBN 978-3-540-22139-5.
- Marcus Hutter Can Intelligence Explode? // Journal of Consciousness Studies. — 2012. — том 19. — № 1–2. — С. 143–166.
- Peter Sunehag, Marcus Hutter Rationality, Optimism and Guarantees in General Reinforcement Learning // Journal of Machine Learning Research. — 2015. — том 16. — С. 1345–90.
- Marcus Hutter, David Quarel, Elliot Catt An Introduction to Universal Artificial Intelligence. — Taylor & Francis, 2024. — ISBN 978-1-032-60702-3. — DOI:10.1201/9781003460299
 | Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Рувики» («ruwiki.ru») под названием «Хуттер, Маркус», расположенная по адресу:
Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий. Всем участникам Рувики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?». |
|---|