---
title: Jürgen Schmidhuber diskutiert Theorie der Kompression und Kreativität in der Künstlichen Intelligenz
url: https://www.elseif.net/de/jurgen-schmidhuber-diskutiert-theorie-der-kompression-und-kreativitat-in-der-kunstlichen-intelligenz
published: 2026-10-20T10:03:49+00:00
language: de
section: Agenten
source: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1095280/?utm_campaign=1095280&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: IDSIA
publisher: elseif
---

# Jürgen Schmidhuber diskutiert Theorie der Kompression und Kreativität in der Künstlichen Intelligenz

Jürgen Schmidhuber hat auf Aussagen von Elon Musk reagiert, indem er auf seine eigene wissenschaftliche Arbeit aus dem Jahr 2008 verwies. In dieser Publikation befasst er sich mit der Frage, ob neuronale Netze in der Lage sind, Neues zu erschaffen, und argumentiert, dass Kreativität und Neugier berechenbare Prozesse sind.

Die Theorie basiert auf dem Prinzip, dass Intelligenz die Effizienz beschreibt, mit der ein Beobachter von beobachtbaren Ergebnissen zu den zugrunde liegenden Regeln gelangt. Schmidhuber definiert Schönheit als die Komprimierbarkeit von Daten für einen bestimmten Beobachter zu einem bestimmten Zeitpunkt. Interessant ist demnach das, was im Laufe der Zeit besser verstanden wird, also die Steigerungsrate dieser Schönheit.

Für die Entwicklung menschenähnlicher intelligenter Agenten schlägt Schmidhuber vier algorithmische Prinzipien vor. Erstens soll die gesamte Historie von Handlungen und Beobachtungen gespeichert werden. Zweitens muss die subjektive Komprimierbarkeit verbessert werden, da eine komprimierte Version von Daten einer Erklärung gleichkommt.

Drittens soll eine interne Belohnung für Neugier den Fortschritt bei der Kompression widerspiegeln. Der Agent erhält keine Belohnung für das Ergebnis oder die gesammelten Daten, sondern für jeden gesparten Bit bei der Kompression der wahrgenommenen Schönheit. Viertens soll diese interne Belohnung maximiert werden, sodass der Agent selbst entscheidet, welche Bereiche er erkundet, um die Wahrscheinlichkeit eines neuen Verständnisses zu erhöhen.

Schmidhuber, der Leiter des IDSIA Labors, ist zudem bekannt für seine wissenschaftlichen Beiträge wie die LSTM Architektur aus dem Jahr 1997, die lange Zeit der Standard für die Verarbeitung von Sequenzen war. Er führt seit Jahrzehnten öffentliche Debatten über die Priorität seiner Entdeckungen gegenüber anderen prominenten Wissenschaftlern und behauptet, dass seine Arbeiten oft nicht ausreichend zitiert wurden.