Приз Хаттера Теперь 500 000 Евро

Премия Хаттера за сжатие человеческих знаний без потерь была учреждена в 2006 году. Тогда задача состояла в том, чтобы найти лучшее сжатие для образца Википедии объемом 100 МБ. Теперь Маркус Хаттер увеличил размеры как задания, так и вознаграждения в десять раз.

Должен признаться, что раньше я никогда не слышал о премии Хаттера. Это постоянный конкурс, который вознаграждает постепенные улучшения в сжатии данных отрывка из Википедии. Заявленным намерением приза является:

поощрять разработку интеллектуальных компрессоров/ программ как путь к AGI [Искусственный общий интеллект].

Отвечая на вопрос “Почему вы стали БОЛЬШИМ в 2020 году?”, сайт премии Хаттера утверждает:: 

Конкурс начался более 14 лет назад. С тех пор скорость процессора, память, дисковое пространство, скорость Интернета-все это достаточно возросло, так что многие проблемы [которые он первоначально решал] стали менее критичными. >10 ГБ оперативной памяти и >100 ГБ свободного места на жестком диске уже являются стандартными. Закон Мура для ПК был разочаровывающим в последнее десятилетие, поэтому мы решили также быть более щедрыми со временем. Наконец-то я могу позволить себе выплачивать более крупные призы, поэтому я решил пойти в 10 раз по всем фронтам: 10x Размер, 10x Деньги, 10x Время, 10x оперативная память, 10x жесткий диск.  

Призовой фонд поступает от Маркуса Хаттера, который в настоящее время находится в отпуске от своей профессорской должности в Исследовательской школе компьютерных наук Австралийского национального университета, выступая в качестве старшего научного сотрудника в Google Deep Mind в Лондоне. Его предыдущие исследования были сосредоточены вокруг Универсального искусственного интеллекта, темы его книги 2005 года.

Согласно домашней странице Хаттера, UAI:

математический нисходящий подход к ИИ, основанный на сложности Колмогорова, алгоритмической вероятности, универсальной индукции Соломонова, бритве Оккама, поиске Левина, теории последовательных решений, динамическом программировании, обучении подкреплению и рациональных агентах.

Таким образом, это создает предпосылки для конкурса на сжатие данных, который продвигает исследования в области AGI. Как выразился Маркус Хаттер:

Это соревнование по сжатию мотивировано тем фактом, что способность хорошо сжимать тесно связана с разумными действиями, тем самым уменьшая скользкую концепцию интеллекта до размера жесткого файла.

Первоначально задача состояла в том, чтобы без потерь сжать файл enwik8 размером 100 Мб с базовым значением 18 324 887. В новой задаче используется файл enwik9 объемом 1 ГБ размером менее 116 МБ. Точнее:

Создайте компрессор Linux или Windows comp.exe размера S1, который сжимает enwik9 до archive.exe размера S2 такого, что S:=S1+S2 < L := 116'673'681 = предыдущий рекорд. Если бежать, archive.exe создает (без ввода из других источников) 109-байтовый файл, идентичный enwik9. Если мы сможем подтвердить вашу заявку, вы имеете право на приз в размере 500 000€×(1-S/L). Минимальная претензия составляет 5 000 евро (улучшение на 1%). Ограничения: Должен работать в течение 100 часов с использованием одного ядра процессора и <10 ГБ оперативной памяти и <100 ГБ жесткого диска на нашей тестовой машине. В этом интервью с Лексом Фридманом Маркус Хаттер отвечает на вопросы о своих исследованиях в области искусственного общего интеллекта, включая разработку модели AIXI, которая представляет собой математический подход к AGI, включающий идеи сложности Колмогорова, индукции Соломонова и обучения с подкреплением.  Да, это длинное интервью, но оно охватывает много интересного.  Майк Джеймс является автором Руководства программиста по теории, которое, как следует из подзаголовка "Великие идеи объяснены", ставит своей целью представить фундаментальные идеи информатики в неформальной и в то же время информативной форме.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *