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Jürgen Schmidhuber 17 Januar 1963 in München ist ein Informatiker Er arbeitet vor allem im Bereich Künstliche Intelligen
Jürgen Schmidhuber
Jürgen Schmidhuber (* 17. Januar 1963 in München) ist ein Informatiker. Er arbeitet vor allem im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und deren Spezialgebiet der neuronalen Netzwerke. Seit 1995 ist er wissenschaftlicher Direktor bei IDSIA, einem Schweizer Forschungsinstitut für KI. Bekannte internationale Medien bezeichneten ihn als „Vater fortgeschrittener KI“, „Papa“ berühmter KI-Produkte, „Vater der modernen KI“ und „Paten der KI“.
Leben und Werk
Schmidhuber studierte ab 1983 Informatik und Mathematik an der Technischen Universität München, an der er 1987 sein Diplom erwarb und 1991 bei Wilfried Brauer in Informatik promoviert wurde. Das Thema war dynamische neuronale Netze und das fundamentale raumzeitliche Lernproblem. Dynamische Neuronale Netze und insbesondere fast weight programmers, welche er 1991 vorschlug, enthalten Kernideen der heutigen Transformer-Architektur. Als Post-Doktorand war er 1991/92 an der University of Colorado Boulder. Im Jahre 1993 habilitierte sich Schmidhuber an der TU München (Net Architectures, Objective Functions, and Chain Rule). Er war Oberassistent und ab 1995 Privatdozent an der TU München, bevor er 1995 wissenschaftlicher Direktor von IDSIA in Lugano wurde.
Von 2003 bis 2021 war er Professor an der Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana in Manno, von 2009 bis 2024 ordentlicher Professor an der Università della Svizzera italiana (USI), wo er immer noch außerordentlicher Professor ist. Er war zudem 2004 bis 2009 als außerordentlicher Professor Leiter des Labors für kognitive Robotik an der TU München. Seit Oktober 2021 arbeitet er als Direktor der KI-Initiative an der saudischen KAUST-Universität. Weiterhin ist er Mitgründer und Chefwissenschaftler der Firma NNAISENSE, deren Präsident er von 2014 bis 2017 war.
Er veröffentlichte zahlreiche wissenschaftliche Artikel in folgenden Themenbereichen: Maschinelles Lernen, neuronale Netze, Kolmogorow-Komplexität, Digitale Physik, Robotik, und Theorie der Schönheit.
Die in seiner Arbeitsgruppe entwickelten rekurrenten neuronalen Netze (RNN) lernen in effizienter Weise früher unlernbare Aufgaben wie die Erkennung gewisser kontextsensitiver Sprachen, Robotersteuerung in partiell sichtbaren Umgebungen, Musikkomposition, Aspekte der Sprachverarbeitung und das Erkennen von Handschriften. Er erhielt mit seinen neuronalen Netzwerken ab 2009 verschiedene Preise in visuellen Mustererkennungswettbewerben für Maschinenlernen und Künstliche Intelligenz. Sie wurden zum Beispiel in der KI-Forschung von Google angewandt, zum Beispiel auf das Go-Spiel (AlphaGo bei Deep Mind). Einer der Gründer von Google DeepMind studierte bei Schmidhuber in Lugano. Die RNN wurden insbesondere durch eine Idee von Schmidhubers Diplomanden an der TU München Sepp Hochreiter (Professor in Linz) 1991 verbessert, der Implementierung von Long short-term memory (LSTM) im neuronalen Netz, was diesem ermöglichte, weiter beim Lernen in die Vergangenheit zurückzublicken. Schmidhuber bezeichnet seine RNN mit LSTM als Deep Learning Netzwerke.
Seine möglicherweise ambitionierteste Arbeit ist die (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. Die Gödelmaschine ist dabei ein theoretisches Konstrukt, keine real funktionierende Ingenieurs-Leistung.
Schmidhuber publizierte auch Arbeiten zur Menge der möglichen berechenbaren Universen. Sein „Großer Programmierer“ implementiert Konrad Zuses Hypothese (1967) der digitalen Physik, gegen die bis heute keine physikalische Evidenz vorliegt. 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 kürzestmöglichen formalen Beschreibungen dar. Sie führen zu nicht-abzählbaren, 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.
2013 erhielt Schmidhuber den der International Neural Networks Society, 2016 den IEEE CIS Neural Networks Pioneer Award für „bahnbrechende Beiträge zum Deep Learning und zu neuronalen Netzen“. Sein Labor erhielt 2016 den NVIDIA Pioneers of AI Research Award.
Als Konsequenz aus der aus seiner Sicht unabwendbar fortschreitenden Automatisierung und dem damit einhergehenden Wegfall von Erwerbsarbeitsplätzen sieht Schmidhuber die Notwendigkeit eines bedingungslosen Grundeinkommens: „Roboterbesitzer werden Steuern zahlen müssen, um die Mitglieder unserer Gesellschaft zu ernähren, die keine existenziell notwendigen Jobs mehr ausüben. Wer dies nicht bis zu einem gewissen Grad unterstützt, beschwört geradezu die Revolution Mensch gegen Maschine herauf.“ (Jürgen Schmidhuber: Wir müssen Roboter erziehen wie Kinder. Interview durch Vinzenz Greiner, 15. Januar 2017.)
Schriften (Auswahl)
- mit Sepp Hochreiter: Long short-term memory, Neural Computation, Band 9, 1997, S. 1735–1780
- mit F. A. Gers, F. Cummins: Learning to forget: Continual prediction with LSTM, Neural Computation, Band 12, 2000, S. 2451–2471
- mit A. Graves, S. Fernández, F. Gomez: Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks, Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 2006, S. 369–376
- mit D. Ciregan, U. Meier, J. Masci: Multi-column deep neural network for traffic sign classification, Neural Networks, Band 32, 2012, S. 333–338
- mit D. Ciregan, U. Meier: Multi-column deep neural networks for image classification, IEEE Conference on computer vision and pattern recognition, 2012, S. 3642–3649
- Deep learning in neural networks: An overview. In: Neural Networks. 61, 2015, S. 85, arxiv:1404.7828 [cs.NE].
- mit K. Greff, R. K. Srivastava, J. Koutnik, B. R. Steunebrink: LSTM: A search space odyssey, IEEE Transactions on neural networks and learning systems, Band 28, 2016, S. 2222–2232
Filmische Dokumentationen
- 3sat Kulturzeit: Interview mit Jürgen Schmidhuber, 2016
- Vortrag von Jürgen Schmidhuber: Künstliche Intelligenz wird alles ändern, 2016
- Juergen Schmidhuber: Godel Machines, Meta-Learning, and LSTMs | Lex Fridman Podcast #11 auf YouTube, 23. Dezember 2018, abgerufen am 25. Januar 2021.
Literatur
- Roman Leipold: Wie ein Blitz in der Weltgeschichte (KI-Serie, Teil 3). Chip, 2016, Nr. 4 (PDF).
- Ruth Fulterer: Der unbequeme Vater der künstlichen Intelligenz wohnt in der Schweiz. NZZ online, 20. Februar 2021, abgerufen am 20. Februar 2021.
Weblinks
- Schmidhubers Webseite
- Literatur von und über Jürgen Schmidhuber im Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
- Intelligente Roboter werden vom Leben fasziniert sein. In: FAZ.net. 1. Dezember 2015, abgerufen am 29. April 2017.
- Richard David Precht im Gespräch mit Prof. Jürgen Schmidhuber: Künstliche Intelligenz - Herrschaft der Maschinen? In: ZDFmediathek. 20. Oktober 2019, abgerufen am 24. Oktober 2019.
Einzelnachweise
- Curriculum Vitae.
- John Markoff (27 November 2016). When A.I. Matures, It May Call Jürgen Schmidhuber ‘Dad’. The New York Times. Accessed April 2017.
- Enrique Alpanes (25 April 2021). Jürgen Schmidhuber, el hombre al que Alexa y Siri llamarían ‘papá’ si él quisiera hablar con ellas. El País. Accessed August 2021.
- Sony WOW Studio at SXSW 2019, Austin, Texas: Quote: "... Juergen Schmidhuber, the father of modern artificial intelligence who revolutionized machine learning with his lab's deep learning neural networks ..." In: PR Newswire, 22. Februar 2019. Abgerufen am 27. Februar 2019 (englisch).
- Ruth Fulterer (21 February 2021). Der unbequeme Vater der künstlichen Intelligenz lebt in der Schweiz. NZZ. Accessed August 2021.
- Ashlee Vance: (Google, Amazon, and Facebook owe Jürgen Schmidhuber a fortune.) This Man Is the Godfather the AI Community Wants to Forget. Quote: These powers make LSTM arguably the most commercial AI achievement, used for everything from predicting diseases to composing music. In: Bloomberg Business Week, 15. Mai 2018. Abgerufen am 16. Januar 2019
- Eintrag beim Medien- und Publikationsserver der TU München. Universitätsbibliothek der Technischen Universität München, abgerufen am 1. Oktober 2023.
- Schmidhuber, Jürgen, and A. I. Blog. "Before 1991, no network learned by gradient descent to quickly compute the changes of the fast weight storage of another network or of itself. Such Fast Weight Programmers (FWPs) were published in 1991-93 [FWP0-2](Sec. 1, 2, 3, 4). They embody the principles found in certain types of what is now called attention [ATT](Sec. 4) and Transformers [TR1-6](Sec. 2, 3, 4, 5)." https://people.idsia.ch/~juergen/fast-weight-programmer-1991-transformer.html
- Interview mit Alexander Armbruster, Wieso Saudi-Arabien, Herr Schmidhuber?, In: Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 13. Dezember 2021
- Schmidhuber zum Beitrag Hochreiters
- Schmidhuber, My First Deep Learning System of 1991 + Deep Learning Timeline 1960–2013
- Michael L. Anderson, Tim Oates: A Review of Recent Research in Metareasoning and Metalearning. In: AI Magazine Volume 28 Number 1 (2007). Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2007, abgerufen am 4. Januar 2023 (englisch).
- Presseagentur APA/sda: Roboter-Forscher befürwortet bedingungsloses Grundeinkommen In: diepresse.com, 15. Januar 2017. Abgerufen am 7. April 2017.
| Personendaten | |
|---|---|
| NAME | Schmidhuber, Jürgen |
| KURZBESCHREIBUNG | deutscher Informatiker |
| GEBURTSDATUM | 17. Januar 1963 |
| GEBURTSORT | München |
Autor: www.NiNa.Az
Veröffentlichungsdatum:
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Jurgen Schmidhuber 17 Januar 1963 in Munchen ist ein Informatiker Er arbeitet vor allem im Bereich Kunstliche Intelligenz KI und deren Spezialgebiet der neuronalen Netzwerke Seit 1995 ist er wissenschaftlicher Direktor bei IDSIA einem Schweizer Forschungsinstitut fur KI Bekannte internationale Medien bezeichneten ihn als Vater fortgeschrittener KI Papa beruhmter KI Produkte Vater der modernen KI und Paten der KI Jurgen Schmidhuber beim AI for GOOD Global Summit 2017Leben und WerkSchmidhuber studierte ab 1983 Informatik und Mathematik an der Technischen Universitat Munchen an der er 1987 sein Diplom erwarb und 1991 bei Wilfried Brauer in Informatik promoviert wurde Das Thema war dynamische neuronale Netze und das fundamentale raumzeitliche Lernproblem Dynamische Neuronale Netze und insbesondere fast weight programmers welche er 1991 vorschlug enthalten Kernideen der heutigen Transformer Architektur Als Post Doktorand war er 1991 92 an der University of Colorado Boulder Im Jahre 1993 habilitierte sich Schmidhuber an der TU Munchen Net Architectures Objective Functions and Chain Rule Er war Oberassistent und ab 1995 Privatdozent an der TU Munchen bevor er 1995 wissenschaftlicher Direktor von IDSIA in Lugano wurde Von 2003 bis 2021 war er Professor an der Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana in Manno von 2009 bis 2024 ordentlicher Professor an der Universita della Svizzera italiana USI wo er immer noch ausserordentlicher Professor ist Er war zudem 2004 bis 2009 als ausserordentlicher Professor Leiter des Labors fur kognitive Robotik an der TU Munchen Seit Oktober 2021 arbeitet er als Direktor der KI Initiative an der saudischen KAUST Universitat Weiterhin ist er Mitgrunder und Chefwissenschaftler der Firma NNAISENSE deren Prasident er von 2014 bis 2017 war Er veroffentlichte zahlreiche wissenschaftliche Artikel in folgenden Themenbereichen Maschinelles Lernen neuronale Netze Kolmogorow Komplexitat Digitale Physik Robotik und Theorie der Schonheit Die in seiner Arbeitsgruppe entwickelten rekurrenten neuronalen Netze RNN lernen in effizienter Weise fruher unlernbare Aufgaben wie die Erkennung gewisser kontextsensitiver Sprachen Robotersteuerung in partiell sichtbaren Umgebungen Musikkomposition Aspekte der Sprachverarbeitung und das Erkennen von Handschriften Er erhielt mit seinen neuronalen Netzwerken ab 2009 verschiedene Preise in visuellen Mustererkennungswettbewerben fur Maschinenlernen und Kunstliche Intelligenz Sie wurden zum Beispiel in der KI Forschung von Google angewandt zum Beispiel auf das Go Spiel AlphaGo bei Deep Mind Einer der Grunder von Google DeepMind studierte bei Schmidhuber in Lugano Die RNN wurden insbesondere durch eine Idee von Schmidhubers Diplomanden an der TU Munchen Sepp Hochreiter Professor in Linz 1991 verbessert der Implementierung von Long short term memory LSTM im neuronalen Netz was diesem ermoglichte weiter beim Lernen in die Vergangenheit zuruckzublicken Schmidhuber bezeichnet seine RNN mit LSTM als Deep Learning Netzwerke Seine moglicherweise ambitionierteste Arbeit ist die 2003 zur Losung beliebiger formalisierbarer Probleme Mit Hilfe eines asymptotisch optimalen Theorembeweisers uberschreibt die Godelmaschine beliebige Teile ihrer Software samt dem Theorembeweiser sobald sie einen Beweis gefunden hat dass dies ihre zukunftige Leistung verbessern wird Die Godelmaschine ist dabei ein theoretisches Konstrukt keine real funktionierende Ingenieurs Leistung Schmidhuber publizierte auch Arbeiten zur Menge der moglichen berechenbaren Universen Sein Grosser Programmierer implementiert Konrad Zuses Hypothese 1967 der digitalen Physik gegen die bis heute keine physikalische Evidenz vorliegt 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 fuhrten ihn zu Verallgemeinerungen der Kolmogorov Komplexitat K x einer Bitkette x K x ist die Lange des kurzesten Programms das x berechnet und halt Schmidhubers nicht haltende doch konvergierende Programme stellen noch kurzere namlich die kurzestmoglichen formalen Beschreibungen dar Sie fuhren zu nicht abzahlbaren 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 fur das Problem der optimalen induktiven Inferenz d h der optimalen Zukunftsvorhersage aus bisher beobachteten Daten 2013 erhielt Schmidhuber den der International Neural Networks Society 2016 den IEEE CIS Neural Networks Pioneer Award fur bahnbrechende Beitrage zum Deep Learning und zu neuronalen Netzen Sein Labor erhielt 2016 den NVIDIA Pioneers of AI Research Award Als Konsequenz aus der aus seiner Sicht unabwendbar fortschreitenden Automatisierung und dem damit einhergehenden Wegfall von Erwerbsarbeitsplatzen sieht Schmidhuber die Notwendigkeit eines bedingungslosen Grundeinkommens Roboterbesitzer werden Steuern zahlen mussen um die Mitglieder unserer Gesellschaft zu ernahren die keine existenziell notwendigen Jobs mehr ausuben Wer dies nicht bis zu einem gewissen Grad unterstutzt beschwort geradezu die Revolution Mensch gegen Maschine herauf Jurgen Schmidhuber Wir mussen Roboter erziehen wie Kinder Interview durch Vinzenz Greiner 15 Januar 2017 Schriften Auswahl mit Sepp Hochreiter Long short term memory Neural Computation Band 9 1997 S 1735 1780 mit F A Gers F Cummins Learning to forget Continual prediction with LSTM Neural Computation Band 12 2000 S 2451 2471 mit A Graves S Fernandez F Gomez Connectionist temporal classification labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning 2006 S 369 376 mit D Ciregan U Meier J Masci 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Januar 1963GEBURTSORT Munchen