Jürgen Schmidhuber

Weltweit hoch angesehener Informatiker

Biography

Eine Schlagzeile der New York Times besagte, dass Künstliche Intelligenz (KI) Jürgen Schmidhuber dereinst ‘Vater’ nennen wird. Seit seinem 15. Lebensjahr will er eine sich selbst verbessernde KI bauen, die klüger ist als er selbst, um dann in Rente zu gehen. Die preisgekrönten tiefen künstlichen neuronalen Netzwerke seines Labors, deren Grundlagen im “Annus Mirabilis” 1990-1991 an der TU München gelegt wurden, revolutionierten das maschinelle Lernen und die KI. Bereits 2015-17 wurden sie auf Milliarden von Telefonen und anderen Computern jeden Tag vielmilliardenfach genutzt, u.a. für automatische Übersetzung, Spracherkennung, lernende Roboter, Bildbeschreibung, KI-Assistenten, Finanzvorhersage, Gesundheitswesen, usw.

Sein Team hatte 2011 auch die weltweit ersten Netze, die besser als Menschen Bilder erkannten. Business Week nannte das in seinem Labor entwickelte LSTM “die wohl kommerziellste Leistung der KI.” Er erfand künstliche Neugier (beruhend auf sich streitenden Netzen – heutzutage beliebt für “deepfakes”) und meta-lernende Maschinen, die das Lernen selbst lernen. Das berühmte ChatGPT beruht auf “Transformer” Netzen – schon 1991 publizierte er eine Transformer-Variante. Jürgen Schmidhuber ist Mitgründer und Chefwissenschaftler der Firma NNAISENSE, die die erste praktische Allzweck-KI erschaffen will. Er erhielt zahlreiche internationale Preise, ist ein höchst gefragter Redner, und berät verschiedene Regierungen.

Themen

Künstliche Intelligenz
Forschung
Innovation
Zukunft
Neuronale Netze
Physik
Robotik
Ethik und Werte

Sprachen

Publikationen

Generative Adversarial Learning: Architectures and Applications (Intelligent Systems Reference Library, Band 217 – 2022 – Mit-Hrsg.)
Artificial General Intelligence. Proceedings of the 4th International Conference (2011 – Hrsg.)
Netzwerkarchitekturen, Zielfunktionen und Kettenregel (Habilitation – 1993)
Dynamische neuronale Netze und das fundamentale raumzeitliche Lernproblem (Dissertation – 1990)
Evolutionary principles in self-referential learning, or on learning how to learn: The meta-meta-… hook (Diploma thesis – 1987)

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