Jürgen Schmidhuber

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Jürgen Schmidhuber (* 17. Januar 1963 in München) ist Informatiker, Künstler und seit 1995 Kodirektor des Schweizer Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz IDSIA. 1993 habilitierte er an der Technischen Universität München und 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 manche 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 limesberechenbaren 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.

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