Marcus Hutter (né le 14 avril 1967 à Munich) est un informaticien et professeur allemand spécialisé dans les fondements mathématiques de l'intelligence artificielle générale. Il est surtout connu pour avoir développé AIXI, un cadre théorique pour un agent intelligent optimal, et pour avoir établi le Prix Hutter pour la compression sans perte des connaissances humaines. En 2024, il travaille comme chercheur senior chez DeepMind.
Hutter a étudié la physique et l'informatique à l'Université technique de Munich. En 2000, il a rejoint le groupe de Jürgen Schmidhuber à l'Institut Dalle Molle pour la recherche en intelligence artificielle à Manno, en Suisse, où il a commencé ses travaux fondamentaux sur l'IA universelle. Il a ensuite été professeur au College of Engineering, Computing and Cybernetics de l'Université nationale australienne à Canberra, en Australie.
AIXI et l'intelligence artificielle universelle
À partir de 2000, Hutter a développé et publié une théorie mathématique de l'intelligence artificielle générale nommée AIXI. La théorie combine la probabilité algorithmique avec l'apprentissage par renforcement pour définir un agent idéalisé qui maximise la récompense attendue sur tous les futurs possibles. AIXI n'est pas calculable en pratique mais sert de référence théorique pour le comportement intelligent. Son premier livre, Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability, a été publié en 2005 par Springer.
En 2005, Hutter et son doctorant Shane Legg ont publié un test d'intelligence pour les dispositifs d'intelligence artificielle, proposant une mesure formelle de l'intelligence basée sur la performance dans un large éventail d'environnements. En 2009, Hutter a développé la théorie de l'apprentissage par renforcement par caractéristiques, qui étend AIXI pour gérer des espaces d'états complexes plus efficacement. En 2014, Lattimore et Hutter ont publié une extension asymptotiquement optimale de l'agent AIXI, abordant certaines de ses limitations computationnelles.
Prix Hutter
En 2006, Hutter a annoncé le Prix Hutter pour la compression sans perte des connaissances humaines, offrant un total de 50 000 € en prix. Le prix encourage les participants à compresser un fichier texte anglais fixe de 100 Mo, dans le but de favoriser les progrès vers l'intelligence artificielle générale. En 2020, Hutter a augmenté le montant du prix à 500 000 €, reflétant l'importance continue de la compression comme indicateur de l'intelligence.
Engagement public et travaux récents
Hutter a interagi avec des publics plus larges à travers des interviews et des publications. En 2021, il est apparu sur le podcast Lex Fridman pour discuter de sa théorie de l'IA universelle. Un suivi plus technique avec Tim Nguyen a été publié en 2024 sur le Cartesian Cafe. Son nouveau livre, publié en 2024, offre une introduction plus accessible à l'IA universelle et examine les progrès réalisés au cours des deux décennies depuis son premier livre, y compris un chapitre sur la sécurité de la superintelligence artificielle (ASI). Ce travail a été présenté comme discours principal lors de l'atelier inaugural sur la sécurité de l'IA à Sydney.
Héritage et impact
Les travaux de Hutter ont influencé la recherche théorique en apprentissage automatique et en apprentissage par renforcement, en particulier dans le domaine de l'induction universelle et de la prise de décision. Sa formalisation d'AIXI a inspiré des recherches ultérieures sur les agents optimaux et a été largement citée dans le domaine de l'intelligence artificielle générale. Le Prix Hutter continue d'attirer des participants et a contribué aux avancées dans les algorithmes de compression de données.
Voir aussi
- Induction de Solomonoff