Marcus Hutter

Marcus Hutter生长于慕尼黑。⁠[1]

他自述高中最后一年用汇编语言为8位计算机编写3D CAD程序，首次获得全国关注；1996—2000年，他在BrainLAB开发医疗软件。⁠[2]

他在慕尼黑大学（Ludwig-Maximilians-Universität München，LMU）获物理学学士和博士学位，在慕尼黑工业大学（Technische Universität München）获信息学学士、硕士学位并完成教授资格论文（Habilitation）。⁠[3]

2000年4月3日，他在arXiv发表论文《A Theory of Universal Artificial Intelligence based on Algorithmic Complexity》，把序贯决策理论与Solomonoff的普适归纳理论结合为无参数的普适人工智能理论，提出AIXI模型；论文承认AIXI不可计算，并构造了受时间和空间限制的变体AIXI-tl。⁠[4]

2000年10月至2006年，他在瑞士卢加诺的IDSIA任高级研究员；2006—2010年任澳大利亚国立大学副教授并兼任NICTA高级研究员，2011年起任正教授。⁠[2]

2005年，Springer出版他的专著《Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions based on Algorithmic Probability》，全书约300页，从算法信息论角度统一序贯决策理论与普适预测，提出在任意未知环境中行动的最优强化学习智能体理论。⁠[5]

2006年，他设立奖金5万欧元的人类知识压缩奖（通称Hutter Prize），奖励对维基百科文本节选的无损压缩改进，理由是善于压缩与智能行为密切相关。⁠[6]

2007年12月，他与Shane LeggShane LeggShane Legg是新西兰出身的人工智能研究者，2010年与Demis Hassabis共同创立DeepMind，现任Google DeepMind首席AGI科学家，长期研究机器智能理论与通用人工智能的安全问题。点击查看完整词条在arXiv发表《Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence》，从专家对人类智能的多种非正式定义中提取共同要素并加以数学形式化，提出可适用于机器的一般智能度量。⁠[7]

2011年1月，他与Joel Veness、K. S. Ng、William Uther和David SilverDavid SilverDavid Silver是计算机科学家，长期在DeepMind领导强化学习研究，主导了AlphaGo、AlphaGo Zero和AlphaZero项目，并共同领导AlphaStar；他是University College London教授、英国皇家学会院士，2026年离开Google DeepMind，专注于他创办的Ineffable Intelligence。点击查看完整词条在《Journal of Artificial Intelligence Research》发表《A Monte-Carlo AIXI Approximation》，结合新的Monte Carlo树搜索算法和上下文树加权算法扩展，给出首个计算上可行的AIXI近似。⁠[8]

2018年4月，他与Tom Everitt凭论文《The Alignment Problem for History-Based Bayesian Reinforcement Learners》获得由Paul Christiano资助的AI Alignment Prize第二轮一等奖，奖金5,000美元。⁠[9]

2019年，他移居伦敦加入DeepMind。⁠[10]

2020年2月，他把Hutter Prize的任务和奖金都扩大十倍，压缩对象由100 MB的维基百科节选改为1 GB文件，奖金增至50万欧元；他解释说硬件条件已大幅改善，自己也能负担更高奖金。⁠[11]

2020年2月26日，他作为第75期嘉宾做客Lex FridmanLex FridmanLex Fridman 是生于苏联、在美国长大的计算机科学家和播客主持人，任 MIT 研究科学家，研究人机交互与自动驾驶。他主持的 Lex Fridman Podcast 以数小时长篇对话著称，嘉宾包括多国领导人和科技企业领袖。点击查看完整词条 Podcast，节目简介称他为DeepMind高级研究科学家和澳大利亚国立大学教授；大纲涵盖奥卡姆剃刀、Solomonoff归纳、Kolmogorov复杂度、智能的定义、AIXI、奖励的来源、Gödel机和意识等话题。⁠[12]

2021年，爱丁堡大学研究人员Artemiy Margaritov以比此前基准高1.13%的成绩获得9,000欧元奖金，是Hutter Prize扩大后的新里程碑。⁠[13]

2024年5月，他与David Quarel、Elliot Catt合著的《An Introduction to Universal Artificial Intelligence》由Chapman & Hall出版，全书约500页，面向高年级本科生介绍普适人工智能理论、AIXI的近似算法以及关于超级智能的哲学讨论。⁠[14]

同月，他在Timothy Nguyen主持的The Cartesian Cafe播客中讲解两本书的内容，讨论如何把序列预测与追求期望奖励最大化的行动结合起来。⁠[15]

2026年，他出版面向大众的著作《Job-Less Utopia: Macroeconomics in the Age of AGI》（AIXI Media，约270页），论证在通用人工智能和机器人使生产与人类劳动脱钩后，向全民基本收入或结构性调整的福利制度过渡在经济上可行且可取。⁠[16]

截至2026年10月，他是伦敦Google DeepMind高级主任研究员（Senior Staff Researcher），并任澳大利亚国立大学计算机科学研究学院（RSCS）荣誉教授。⁠[10]

截至2026年10月，Hutter Prize累计发放奖金85,485欧元，最新纪录由Vladimir Ivanov于2026年7月24日创下。⁠[6]

个人网站：公开链接：https://www.hutter1.net/（在新窗口打开）⁠[10]

X：公开账号：https://x.com/mhutter42（在新窗口打开）⁠[10]

LinkedInLinkedInLinkedIn 是面向职场人士的社交网络平台，2002年由 Reid Hoffman 等人创立、2003年上线，2011年在纽约证券交易所上市，2016年被 Microsoft 以约262亿美元收购后成为其全资子公司，收入来自会员订阅、广告和招聘解决方案。点击查看完整词条：公开资料：https://www.linkedin.com/in/hutter1/（在新窗口打开）⁠[10]

Google DeepMind：官网：https://deepmind.google/（在新窗口打开）⁠[12]

澳大利亚国立大学：官网：https://www.anu.edu.au/（在新窗口打开）⁠[3]