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Jürgen Schmidhuber | Redner & Perspektiven - Die internationale Redneragentur
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Jürgen Schmidhuber

Mögliche Themen:

  • Innovation
  • Lernen
  • Kunst
  • Physik
  • Ethik und Werte
  • Forschung
  • Künstliche Intelligenz
  • Zukunft
  • Informatik
  • Robotik
  • Neuronale Netze

Veröffentlichungen:

  • Sequence Learning with Artificial Recurrent Neural Networks (in Vorbereitung)
  • 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)

Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber

Informatiker, Autor, Künstler, Ko-Direktor IDISA
Jürgen Schmidhuber

Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber ist Informatiker, Autor, Künstler und seit 1995 Ko-Direktor des Schweizer Forschungsinstituts für "Künstliche Intelligenz" IDSIA. Außerdem lehrt er an der Universität der italienischen Schweiz in Lugano.

Seit über 20 Jahren forscht er über das Themengebiet „Deep Learning". Diese Methoden werden seit über 40 Jahren wissenschaftlich dokumentiert, es handelt sich um besonders tiefe neuronale Netzwerke, Programme, die dem Vorbild der Neuronen im menschlichen Gehirn folgen und zur Bildklassifikation und Spracherkennung benutzt werden. Der wichtigste Anwendungsbereich ist die medizinische Diagnostik. Aber auch für Forschungslabore, Geheimdienste und für Finanzdienstleister ist „Deep Learning" hochinteressant.

Er habilitierte 1993 an der Technischen Universität München zum Thema „Netzwerkarchitekturen, Zielfunktionen und Kettenregel", veröffentlichte zahlreiche wissenschaftliche Artikel in folgenden Themenbereichen: Maschinelles Lernen, neuronale Netze, Kolmogorow-Komplexität, Digitalphysik, Robotik, kaum komplexe Kunst und Theorie der Schönheit. In seiner Vita stehen die Universität Boulder bei Denver in Colorado und das Schweizer Dalle Molle Institut.

Prof. Schmidhubers Forschungsgruppe für Künstliche Intelligenz (KI) leistete Pionierarbeit zu tiefen künstlichen neuronalen Netzen (seit 1991), gewann neun internationale Wettbewerbe (mehr als jedes andere KI-Team) sowie sechs unabhängige best paper/best video-Preise. Die Forschungsgruppe erzielte die weltweit ersten übermenschlichen Mustererkennungsresultate und etablierte das Feld mathematisch optimaler universeller KI und allgemeiner Problemlöser. Prof. Schmidhubers formale Theorie der Kreativität erklärt erstmals Kunst, Wissenschaft, Musik und Humor. Er verallgemeinerte die algorithmische Informationstheorie, and auch die Vielweltentheorie der Physik, um eine elegante minimale Theorie aller konstruktiv berechenbarer Universen zu erhalten. Google & Apple und viele andere führende Firmen nutzen heute die in seiner Gruppe am Schweizer KI Labor IDSIA (USI & SUPSI, ex-TUM CogBotLab) entwickelten maschinellen Lernmethoden. Prof. Schmidhuber schuf das Konzept komplexitätsarmer Kunst als extreme Minimalkunstform des Informationszeitalters. Seit 2009 ist er Mitglied der Europäischen Akademie der Wissenschaften und der Künste. 2013 erhielt er den Helmholtz-Preis der Internationalen Gesellschaft für Neuronale Netze.

Für alles hat Prof. Schmidhuber eine Formel, der Frage folgen, ob die Welt letzten Endes nur ein Computerprogramm ist. Ein Mensch also eine Menge Nuller und Einser? Probleme zu lösen ist Schmidhubers Leidenschaft. Je komplexer die Aufgabe, umso besser. Doch was bedeutet für einen Wissenschaftler Komplexität? „Komplex ist, was keine kurze Beschreibung hat - also kein kurzes Programm."

Seit seinem 15. Lebensjahr will Prof. Schmidhuber einen optimalen Wissenschaftler bauen, einen Roboter, der selbständig Einfluss auf Daten nimmt, der er erhält. Ist das Ende 40000-jähriger durch den Homo sapiens dominierter Geschichte in Sicht? Das Prinzip ist bekannt, wie man eine solche Maschine baut, die immer raffinierter wird und sich eigene Probleme sucht und herausfindet, welche Interaktion mit der Welt welche Ergebnisse versprechen. „Bis zur praktischen Anwendung ist das ist noch ein weiter Weg". Angst davor hat er nicht, sieht es als unaufhaltsamen Prozess, als natürlichen Gang der Dinge, der in vernünftige Bahnen zu lenken ist. „Umarmen wir das Unvermeidliche."

Mögliche Themen:

  • Innovation
  • Lernen
  • Kunst
  • Physik
  • Ethik und Werte
  • Forschung
  • Künstliche Intelligenz
  • Zukunft
  • Informatik
  • Robotik
  • Neuronale Netze

Veröffentlichungen:

  • Sequence Learning with Artificial Recurrent Neural Networks (in Vorbereitung)
  • 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)