Investigador de IA
Marcus Hutter (nacido el 14 de abril de 1967 en Múnich) es un informático, profesor e investigador de inteligencia artificial . Como investigador principal de DeepMind , estudia los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial general . [1] [2]
Hutter estudió física y ciencias de la computación en la Universidad Técnica de Múnich . En 2000 se unió al grupo de Jürgen Schmidhuber en el Instituto Dalle Molle para la Investigación de Inteligencia Artificial en Manno , Suiza. [3] [4] Desarrolló un formalismo matemático de inteligencia artificial general llamado AIXI . Se ha desempeñado como profesor en la Facultad de Ingeniería, Computación y Cibernética de la Universidad Nacional Australiana en Canberra , Australia. [5]
Investigación
A partir de 2000, Hutter desarrolló y publicó una teoría matemática de la inteligencia artificial general , AIXI , basada en agentes inteligentes idealizados y aprendizaje de refuerzo motivado por recompensas . [6] [7] [4] Su libro Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability fue publicado en 2005 por Springer . [8] También en 2005, Hutter publicó con su estudiante de doctorado Shane Legg una prueba de inteligencia para dispositivos de inteligencia artificial. [9] En 2009, Hutter desarrolló y publicó la teoría del aprendizaje de refuerzo de características. [10] En 2014, Lattimore y Hutter publicaron una extensión asintóticamente óptima del agente AIXI . [11]
En 2019, Hutter se unió a DeepMind , reclutado por Shane Legg. [2] En 2022, fue coautor de un artículo en el que argumentaba que "implementar un agente de aprendizaje de refuerzo suficientemente avanzado probablemente sería incompatible con la supervivencia continua de la humanidad". [12] [13]
Premio Hutter
En 2006, Hutter anunció el Premio Hutter para la compresión sin pérdidas del conocimiento humano , con un total de 50 000 € en premios. [14] [15] En 2020, Hutter aumentó el dinero del premio Hutter a 500 000 €. [4]
Véase también
Obras publicadas
- Marcus Hutter (2002). "El algoritmo más rápido y más corto para todos los problemas bien definidos". Revista internacional de fundamentos de la ciencia informática . 13 (3). World Scientific: 431–443. arXiv : cs/0206022 . Código Bibliográfico :2002cs........6022H. doi :10.1142/S0129054102001199. S2CID 5496821.
- Marcus Hutter (2005). Inteligencia artificial universal: decisiones secuenciales basadas en probabilidad algorítmica. Springer. ISBN 9783540221395.
- Joel Veness, Kee Siong Ng, Marcus Hutter, William Uther y David Silver (2011). "Una aproximación AIXI de Montecarlo". Revista de investigación en inteligencia artificial . 40 . AAAI Press: 95–142. arXiv : 0909.0801 . doi :10.1613/jair.3125. S2CID 206618.
{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
Referencias
- ^ "Página de inicio de Marcus Hutter".
- ^ ab "TIME100 AI 2023: Shane Legg". Time . 7 de septiembre de 2023 . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ "Marcus Hutter". aiandsociety.org . 15 de mayo de 2017 . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ abc Sagar, Ram (7 de abril de 2020). "Comprime los datos y gana el premio Hutter de medio millón de euros". Revista Analytics India . Consultado el 7 de marzo de 2024 .
- ^ "Profesor Marcus Hutter". Universidad Nacional de Australia . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ Marcus Hutter (2000). Una teoría de la inteligencia artificial universal basada en la complejidad algorítmica. arXiv : cs.AI/0004001 . Bibcode :2000cs........4001H.
- ^ Hutter, Marcus (28 de noviembre de 2013). «Para crear una máquina superinteligente, hay que empezar con una ecuación». The Conversation . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ Marcus Hutter (2005). Inteligencia artificial universal: decisiones secuenciales basadas en probabilidad algorítmica . Berlín; Heidelberg; Nueva York: Springer. ISBN 9783540221395 .
- ^ Graham-Rowe, Duncan (12 de agosto de 2005). «La prueba de coeficiente intelectual para dispositivos de inteligencia artificial hace pensar a los expertos». New Scientist . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ Marcus Hutter (2009). "Aprendizaje por refuerzo de características: Parte I. MDP no estructurados" (PDF) . Revista de Inteligencia Artificial General . ISSN 1946-0163.
- ^ Tor Lattimore y Marcus Hutter (2014). "Aprendizaje de refuerzo bayesiano con exploración" (PDF) . Teoría del aprendizaje algorítmico . Actas de la 25.ª Conferencia Internacional sobre Teoría del aprendizaje algorítmico ({ALT'14}). Apuntes de clase en informática. Vol. 8776. págs. 170–184. doi :10.1007/978-3-319-11662-4_13. hdl : 1885/14709 . ISBN . 978-3-319-11661-7.
- ^ Hutter, Marcus; Cohen, Michael K. (24 de octubre de 2022). «El peligro de que la inteligencia artificial avanzada controle su propia retroalimentación». The Conversation . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ Cohen, Michael K.; Hutter, Marcus; Osborne, Michael A. (agosto de 2022). «Los agentes artificiales avanzados intervienen en la provisión de recompensa». Revista de inteligencia artificial . 43 (3): 282–293. doi :10.1002/aaai.12064. ISSN 0738-4602.
- ^ Chiang, Ted (9 de febrero de 2023). "ChatGPT es una imagen JPEG borrosa de la Web". The New Yorker . ISSN 0028-792X . Consultado el 25 de agosto de 2024 .
- ^ Marcus Hutter. «Premio de 50.000 € para comprimir el conocimiento humano». hutter1.net . Consultado el 29 de noviembre de 2016 .
