Marcus Hutter

Marcus Hutter生長於慕尼黑。⁠[1]

他自述高中最後一年用匯編語言為8位計算機編寫3D CAD程序，首次獲得全國關注；1996—2000年，他在BrainLAB開發醫療軟件。⁠[2]

他在慕尼黑大學（Ludwig-Maximilians-Universität München，LMU）獲物理學學士和博士學位，在慕尼黑工業大學（Technische Universität München）獲信息學學士、碩士學位並完成教授資格論文（Habilitation）。⁠[3]

2000年4月3日，他在arXiv發表論文《A Theory of Universal Artificial Intelligence based on Algorithmic Complexity》，把序貫決策理論與Solomonoff的普適歸納理論結合為無參數的普適人工智能理論，提出AIXI模型；論文承認AIXI不可計算，並構造了受時間和空間限制的變體AIXI-tl。⁠[4]

2000年10月至2006年，他在瑞士盧加諾的IDSIA任高級研究員；2006—2010年任澳大利亞國立大學副教授併兼任NICTA高級研究員，2011年起任正教授。⁠[2]

2005年，Springer出版他的專著《Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions based on Algorithmic Probability》，全書約300頁，從算法信息論角度統一序貫決策理論與普適預測，提出在任意未知環境中行動的最優強化學習智能體理論。⁠[5]

2006年，他設立獎金5萬歐元的人類知識壓縮獎（通稱Hutter Prize），獎勵對維基百科文本節選的無損壓縮改進，理由是善於壓縮與智能行為密切相關。⁠[6]

2007年12月，他與Shane LeggShane LeggShane Legg是新西蘭出身的人工智能研究者，2010年與Demis Hassabis共同創立DeepMind，現任Google DeepMind首席AGI科學家，長期研究機器智能理論與通用人工智能的安全問題。點擊查看完整詞條在arXiv發表《Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence》，從專家對人類智能的多種非正式定義中提取共同要素並加以數學形式化，提出可適用於機器的一般智能度量。⁠[7]

2011年1月，他與Joel Veness、K. S. Ng、William Uther和David SilverDavid SilverDavid Silver是計算機科學家，長期在DeepMind領導強化學習研究，主導了AlphaGo、AlphaGo Zero和AlphaZero項目，並共同領導AlphaStar；他是University College London教授、英國皇家學會院士，2026年離開Google DeepMind，專注於他創辦的Ineffable Intelligence。點擊查看完整詞條在《Journal of Artificial Intelligence Research》發表《A Monte-Carlo AIXI Approximation》，結合新的Monte Carlo樹搜索算法和上下文樹加權算法擴展，給出首個計算上可行的AIXI近似。⁠[8]

2018年4月，他與Tom Everitt憑論文《The Alignment Problem for History-Based Bayesian Reinforcement Learners》獲得由Paul Christiano資助的AI Alignment Prize第二輪一等獎，獎金5,000美元。⁠[9]

2019年，他移居倫敦加入DeepMind。⁠[10]

2020年2月，他把Hutter Prize的任務和獎金都擴大十倍，壓縮對象由100 MB的維基百科節選改為1 GB文件，獎金增至50萬歐元；他解釋說硬件條件已大幅改善，自己也能負擔更高獎金。⁠[11]

2020年2月26日，他作為第75期嘉賓做客Lex FridmanLex FridmanLex Fridman 是生於蘇聯、在美國長大的計算機科學家和播客主持人，任 MIT 研究科學家，研究人機交互與自動駕駛。他主持的 Lex Fridman Podcast 以數小時長篇對話著稱，嘉賓包括多國領導人和科技企業領袖。點擊查看完整詞條 Podcast，節目簡介稱他為DeepMind高級研究科學家和澳大利亞國立大學教授；大綱涵蓋奧卡姆剃刀、Solomonoff歸納、Kolmogorov複雜度、智能的定義、AIXI、獎勵的來源、Gödel機和意識等話題。⁠[12]

2021年，愛丁堡大學研究人員Artemiy Margaritov以比此前基準高1.13%的成績獲得9,000歐元獎金，是Hutter Prize擴大後的新里程碑。⁠[13]

2024年5月，他與David Quarel、Elliot Catt合著的《An Introduction to Universal Artificial Intelligence》由Chapman & Hall出版，全書約500頁，面向高年級本科生介紹普適人工智能理論、AIXI的近似算法以及關於超級智能的哲學討論。⁠[14]

同月，他在Timothy Nguyen主持的The Cartesian Cafe播客中講解兩本書的內容，討論如何把序列預測與追求期望獎勵最大化的行動結合起來。⁠[15]

2026年，他出版面向大眾的著作《Job-Less Utopia: Macroeconomics in the Age of AGI》（AIXI Media，約270頁），論證在通用人工智能和機器人使生產與人類勞動脫鉤後，向全民基本收入或結構性調整的福利制度過渡在經濟上可行且可取。⁠[16]

截至2026年10月，他是倫敦Google DeepMind高級主任研究員（Senior Staff Researcher），並任澳大利亞國立大學計算機科學研究學院（RSCS）榮譽教授。⁠[10]

截至2026年10月，Hutter Prize累計發放獎金85,485歐元，最新紀錄由Vladimir Ivanov於2026年7月24日創下。⁠[6]

個人網站：公開鏈接：https://www.hutter1.net/（在新窗口打開）⁠[10]

X：公開賬號：https://x.com/mhutter42（在新窗口打開）⁠[10]

LinkedInLinkedInLinkedIn 是面向職場人士的社交網絡平臺，2002年由 Reid Hoffman 等人創立、2003年上線，2011年在紐約證券交易所上市，2016年被 Microsoft 以約262億美元收購後成為其全資子公司，收入來自會員訂閱、廣告和招聘解決方案。點擊查看完整詞條：公開資料：https://www.linkedin.com/in/hutter1/（在新窗口打開）⁠[10]

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

澳大利亞國立大學：官網：https://www.anu.edu.au/（在新窗口打開）⁠[3]