2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 和杰弗里·辛顿 (Geoffrey E. Hinton) ，他们是神经网络创建的先驱，为机器学习和人工智能奠定了基础。

两人独立工作，开辟了一个新的、革命性的研究领域，带来了重要的发展，使人工智能系统成为可能，并彻底改变了科学研究和日常生活。

“霍普菲尔德——他们在斯德哥尔摩的一份说明中解释说——创建了一个能够归档和重建信息的结构。 Hinton 发明了一种可以独立发现数据属性的方法，这对于目前使用的大型人工神经网络来说变得很重要。”

“即使计算机不能思考——继续说明——机器现在也可以模仿记忆和学习等功能。 2024 年诺贝尔物理学奖获得者帮助实现了这一目标。他们利用物理学的基本概念和方法，开发了利用网络结构来处理信息的技术。”

感谢 Hopfield 和 Hinton 的研究，我们已经从传统的基于清晰及时的描述来生成结果的计算机程序，转向自动学习，计算机通过示例进行学习，并在此基础上能够处理问题这些问题过于模糊和复杂，无法及时得到指示来处理。

我是谁——美国人约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield ，91 岁）有着漫长的科学生涯，最终在普林斯顿大学结束。 1933 年，他出生于美国芝加哥，父母是一对波兰物理学家，1954 年毕业于斯沃斯莫尔学院，1958 年获得康奈尔大学物理学博士学位。他在贝尔实验室担任理论家两年，并在接下来的 35 年里一直与该实验室保持联系。后来，他在加州大学伯克利分校和普林斯顿大学教授物理学，然后转到加州理工学院 (Caltech)，1986 年，他是计算和神经系统项目的创始人之一，并教授化学和生物学。然后他回到普林斯顿，在那里教授分子生物学。物理学和生物学是他所有科学成果的参考点，直到他对人工神经网络的研究

杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 1947 年出生于伦敦，1970 年在剑桥大学国王学院学习实验心理学，1978 年在爱丁堡大学获得人工智能研究博士学位。然后，他在苏塞克斯大学工作，但由于在英国难以找到研究资金，他搬到了美国，前往圣地亚哥的加利福尼亚大学，一个学期后转到卡内基梅隆大学，在那里他1982 年至 1987 年工作。随着罗纳德·里根总统决定资助用于军事目的的人工智能研究，Hinton 于 1987 年移居加拿大，在多伦多大学教授计算机科学，并担任机器学习系主任。 1998 年，他在伦敦大学学院成立了一个计算神经科学研究部门，并一直运营到 2001 年。2012 年，他在网上免费教授人工神经网络课程。2013 年 3 月，在收购 DNNresearch 公司后，他被谷歌聘用。他创立了该公司，此后他将自己的时间分配在大学和谷歌工作之间。 2017 年，他在 Google Brain 在多伦多创立了 Vector 人工智能研究所，并担任该研究所的科学顾问。

他是 AlexNet 深度神经网络的设计者之一，特别致力于图像分析和计算机视觉。

2018 年，他的研究使他获得了计算机科学界最负盛名的图灵奖，与 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 一起被认为是深度学习研究的先驱。最终，他在 2023 年宣布从谷歌辞职，以便能够“自由地谈论人工智能的风险” 。

（联合在线/vl）

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