마르쿠스 후터(Marcus Hutter, 1967년 4월 14일 뮌헨 출생)는 인공 일반 지능의 수학적 기초를 전문으로 연구하는 독일의 컴퓨터 과학자이자 교수이다. 그는 최적의 지능형 에이전트를 위한 이론적 프레임워크인 AIXI를 개발하고, 인간 지식의 무손실 압축을 위한 후터 상(Hutter Prize)을 제정한 것으로 가장 잘 알려져 있다. 2024년 현재 그는 DeepMind에서 선임 연구원으로 재직 중이다.
후터는 뮌헨 공과대학교에서 물리학과 컴퓨터 과학을 공부했다. 2000년에는 스위스 만노에 있는 달레 몰레 인공지능 연구소에서 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber)의 연구 그룹에 합류하여 보편 인공지능에 대한 기초 연구를 시작했다. 이후 호주 캔버라에 있는 오스트레일리아 국립대학교 공학, 컴퓨팅 및 사이버네틱스 대학에서 교수로 재직했다.
AIXI와 보편 인공지능
2000년부터 후터는 AIXI라는 이름의 인공 일반 지능에 대한 수학적 이론을 개발하고 발표했다. 이 이론은 알고리즘 확률과 강화 학습을 결합하여 가능한 모든 미래에 걸쳐 기대 보상을 극대화하는 이상화된 에이전트를 정의한다. AIXI는 실제로 계산 가능하지 않지만 지능적 행동의 이론적 기준점 역할을 한다. 그의 첫 저서인 Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability는 2005년 스프링어에서 출판되었다.
2005년 후터는 박사 과정 학생인 셰인 레그(Shane Legg)와 함께 인공지능 장치를 위한 지능 테스트를 발표했으며, 광범위한 환경에서의 성과를 기반으로 한 지능의 공식적 측정을 제안했다. 2009년 후터는 복잡한 상태 공간을 더 효율적으로 처리하기 위해 AIXI를 확장하는 특징 강화 학습 이론을 개발했다. 2014년에는 라티모어(Lattimore)와 후터가 AIXI 에이전트의 점근적 최적 확장을 발표하여 일부 계산적 한계를 해결했다.
후터 상
2006년 후터는 총 €50,000의 상금을 걸고 인간 지식의 무손실 압축을 위한 후터 상을 발표했다. 이 상은 참가자들이 고정된 100MB 영어 텍스트 파일을 압축하도록 장려하며, 인공 일반 지능으로의 진전을 촉진하는 것을 목표로 한다. 2020년 후터는 상금을 €500,000으로 인상하여 지능의 대리 지표로서 압축의 지속적인 중요성을 반영했다.
대중 참여와 최근 연구
후터는 인터뷰와 출판물을 통해 더 넓은 대중과 소통해 왔다. 2021년에는 렉스 프리드먼 팟캐스트에 출연하여 보편 인공지능 이론에 대해 논의했다. 2024년에는 카테시안 카페에서 팀 응우옌(Tim Nguyen)과 함께 더 기술적인 후속 인터뷰가 공개되었다. 2024년에 출판된 그의 새 저서는 보편 인공지능에 대한 더 접근하기 쉬운 소개를 제공하며, 첫 저서 이후 20년간의 진전을 검토하고 인공 초지능(ASI) 안전에 관한 장을 포함한다. 이 연구는 시드니에서 열린 AI 안전에 관한 첫 워크숍에서 기조 연설로 소개되었다.
유산과 영향
후터의 연구는 기계 학습과 강화 학습의 이론적 연구, 특히 보편 귀납과 의사 결정 분야에 영향을 미쳤다. 그의 AIXI 공식화는 최적 에이전트에 대한 후속 연구에 영감을 주었으며 인공 일반 지능 분야에서 광범위하게 인용되었다. 후터 상은 계속해서 참가자를 유치하고 있으며 데이터 압축 알고리즘의 발전에 기여해 왔다.
같이 보기
- Solomonoff 귀납