Jürgen Schmidhuber
Jürgen Schmidhuber (geboren 1963 in München, promoviert 1991, habilitiert 1993 an der TUM) ist Informatiker, Künstler, und seit 1995 Kodirektor des Schweizer Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz IDSIA. Er veröffentlichte zahlreiche wissenschaftliche Artikel in folgenden Themenbereichen: Maschinelles Lernen, neuronale Netze, Kolmogorow-Komplexität, Digitalphysik, Robotik, Kaum Komplexe Kunst und Theorie der Schönheit.
Die in seiner Arbeitsgruppe entwickelten rekurrenten neuronalen Netze lernen in effizienter Weise manch einst unlernbare Aufgabe: Erkennung gewisser kontextsensitiver Sprachen, Robotersteuerung in partiell sichtbaren Umgebungen, Musikkomposition, Aspekte der Sprachverarbeitung.
Seine möglicherweise ambitionierteste Arbeit ist die Gödelmaschine (2003) zur Lösung beliebiger formalisierbarer Probleme. Mit Hilfe eines asymptotisch optimalen Theorembeweisers überschreibt die Gödelmaschine beliebige Teile ihrer Software (samt dem Theorembeweiser), sobald sie einen Beweis gefunden hat, dass dies ihre zukünftige Leistung verbessern wird.
Schmidhuber publizierte auch Arbeiten zur Menge der möglichen berechenbaren Universen. Sein `Grosser Programmierer' implementiert Konrad Zuses Hypothese (1967) der berechenbaren Physik, gegen die bis heute keine physikalische Evidenz vorliegt. Wenn wirklich alles berechenbar ist, welches ist dann das Programm unserer Welt? 1997 wies Schmidhuber darauf hin, dass das einfachste Programm alle Universen berechnet, nicht nur unseres. Ein Beitrag aus dem Jahre 2000 analysierte weiterhin die Menge aller Universen mit limit-berechenbaren Wahrscheinlichkeiten sowie die Grenzen formaler Beschreibbarkeit.
Diese Arbeiten führten ihn zu Verallgemeinerungen der Kolmogorov-Komplexität K(x) einer Bitkette x. K(x) ist die Länge des kürzesten Programms, das x berechnet und hält. Schmidhubers nicht-haltende doch konvergierende Programme stellen noch kürzere, nämlich die kürzest möglichen formalen Beschreibungen dar. Sie führen zu nicht-enumerablen doch limit-berechenbaren Wahrscheinlichkeitsmassen und zu sogenannten Super-Omegas, bei denen es sich um Verallgemeinerungen von Gregory Chaitins `Zahl aller mathematischen Weisheit' Omega handelt. All dies hat Konsequenzen für das Problem der optimalen induktiven Inferenz, d.h., der optimalen Zukunftsvorhersage aus bisher beobachteten Daten.
Seine WWW-Seite behauptet: Seit er rund 15 Jahre alt war, bestand sein grösstes wissenschaftliches Ziel darin, einen künstlichen optimalen Wissenschaftler zu bauen, um sich anschliessend aus der Wissenschaft zurückzuziehen. 2028 wird man ihn ohnehin in Rente schicken. Vorher wird er sich aber bereits Hardware zulegen können, deren rohe Rechenkraft die seines Hirns bei weitem übersteigt. Wird es bis dahin auch geeignete selbstverbessernde Software geben? Falls nicht, wäre er verblüfft. Dieser Optimismus beflügelt seine Forschungen im Bereich mathematisch sauberer, universeller Lernmaschinen und der Neuen KI, welche auch für die Physik bedeutsam ist.
Weblinks
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