ハッター賞

ハッター賞は、マーカス・ハッター氏が資金提供している賞金で、人工知能(AI)の研究を促進することを目的として、特定の 1 GB の英語テキスト ファイルのデータ圧縮の改善に報奨するものです。

2006年に開始されたこの賞は、Large Text Compression Benchmark (LTCB) ^[2]で使用される2つのファイルのうち大きい方であるenwik9ファイルの圧縮サイズが1%改善されるごとに5000ユーロ（総額50万ユーロ）を授与します。 enwik9 は、英語版Wikipediaの特定のバージョンの最初の10 ⁹バイトで構成されています。^{[ 3]}現在も行われている^[4]コンテストは、Hutter、Matt Mahoney、Jim Boweryによって運営されています。^[1]

賞金は2006年8月6日に発表され^{[1]、当時は100MBの}enwik8という小さなテキストファイルでした。2020年2月21日には10倍の1GBのenwik9となり、賞金は5万ユーロから50万ユーロに増額されました。

フッター賞の目的は、人工知能（AI）の研究を奨励することです。主催者は、テキスト圧縮とAIは同等の問題であると考えています。フッターは、未知だが計算可能な環境における目標探索エージェントの最適な動作は、各ステップで、その環境はおそらくこれまでのすべての相互作用と一致する最短のプログラムの1つによって制御されていると推測することであることを証明しました。^{[5]しかし、}コルモゴロフ複雑性は計算可能ではないため、一般的な解はありません。フッターは、環境が時間tと空間lに制限されている制限されたケース（AIXI ^tlと呼ばれる）では、解は時間O (t2 ^l ) で計算できることを証明しましたが、それでもまだ扱いにくいものです。

さらに主催者は、自然言語テキストの圧縮はチューリングテストに合格するのと同等の難しいAI問題であると考えている。したがって、1つの目標に向けた進歩は、他の目標に向けた進歩を意味する。主催者は、テキストシーケンス内で次にどの文字が最も出現する可能性が高くなるかを予測するには、膨大な現実世界の知識が必要であると主張する。テキスト圧縮機は、最も可能性の高いテキストシーケンスに最短のコードを割り当てるために、同じ問題を解決しなければならない。^[6]

ChatGPT のようなモデルは、さまざまな理由から Hutter Prize には適していません。競争で許可されているよりも多くの計算リソース (計算およびストレージ スペース) が必要になる可能性があるからです。

このコンテストは、誰でも参加できるオープンエンドのコンテストです。参加するには、圧縮プログラムと、enwik9ファイルに解凍する解凍プログラムを提出する必要があります。^[3]圧縮プログラムの代わりに圧縮ファイルを提出することもできます。圧縮ファイルと解凍プログラム (Win32 または Linux 実行可能ファイル) の合計サイズは、前回の受賞作品の 99% 以下である必要があります。1% の改善ごとに、参加者は 5,000 ユーロを獲得します。解凍プログラムは、実行時間とメモリの制約も満たす必要があります。

応募作品は、独立した検証を可能にするために公開されなければならない。賞を授与する前に、一般からのコメントを待つ30日間の期間がある。2017年には、ルールが変更され、フリーソフトウェアライセンスの下でのソースコードの公開が義務付けられた。これは、「過去の応募作品（ソースコードを公開していない）は他の人には役に立たず、そのアイデアは永久に失われる可能性がある」という懸念からである。^[4]

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