北京时间10月8日17时45分，2024年诺贝尔物理学奖的获奖名单揭晓。
两位杰出的科学家John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton因其在人工神经网络领域的开创性研究获得这一殊荣。
诺贝尔委员会表示，他们的发现为机器学习奠定了基础，推动了这一领域的发展。
此次诺奖奖金为1100万瑞典克朗（约合110万美元），他们将在12月10日的颁奖典礼上接受这一殊荣。
此次获奖不仅是对Hopfield和Hinton个人成就的认可，更是对机器学习在当今科技时代重要性的肯定。
诺贝尔委员会特别指出，他们的研究使用了统计物理学的基本概念，设计出了能够作为关联记忆的人工神经网络，并在大数据集中寻找模式。这样的网络不仅推动了科学研究的进步，还已经渗透到人们的日常生活中，如面部识别和语言翻译等。
John J. Hopfield：神经网络的开创者
John J. Hopfield，91岁，生于1933年，现为普林斯顿大学的荣休教授。Hopfield的学术旅程始于他在加州大学伯克利分校获得学士学位后，继续在加州理工学院攻读博士学位，专注于生物物理学和化学交叉领域。
1982年，他提出了“Hopfield网络”，一种模拟人脑功能的递归神经网络模型。这一模型的核心在于通过能量最小化来解决优化问题，广泛应用于模式识别和机器学习等领域。
Hopfield的研究不仅限于神经网络。他在生物物理学、计算神经科学及优化算法方面的贡献，使他成为跨学科研究的先锋。他的工作为后来的深度学习奠定了基础，影响了心理学、认知科学等多个领域。
Hopfield的成功并非偶然。他在成长过程中接受了科学氛围的熏陶，家庭中的父母都是物理学家，这为他日后的学术追求奠定了基础。他始终对科学充满热情，认为理解世界的渴望是驱动自己研究的动力。
Geoffrey E. Hinton：人工智能教父
Geoffrey E. Hinton，76岁，被誉为“人工智能教父”，生于1947年。他在伦敦出生于一个学术世家，父亲是一名心理学家，母亲则是一名教师。
Hinton在爱丁堡大学获得博士学位，研究集中在神经网络与心理学的交叉领域。
他的学术生涯起初并不平坦，曾短暂从事木工工作，以寻求直接的成就感。然而，这段经历并未消减他对科学研究的热爱，最终他决定重返学术界，专注于人工智能领域。
Hinton在机器学习领域的贡献不可小觑。他在1980年代提出了反向传播算法，这一算法极大地推动了神经网络的发展，并为深度学习技术的广泛应用奠定了基础。与学生共同开发的AlexNet在2012年ImageNet竞赛中取得的突破性成果，使得深度学习技术备受关注。
在职场上，Hinton曾在多所知名大学任教，并在2017年成为Google的首席科学顾问。
然而，他对人工智能迅速发展的潜在风险表示担忧，最终于2023年辞去职务，以便更自由地表达自己的看法。
Hinton的科学哲学体现在他对技术伦理的深思熟虑上，他始终强调科学家在技术发展中的责任。
兴趣与追求：学术成就的关键
Hopfield和Hinton的成功故事，除了杰出的学术才能外，还反映出兴趣爱好与长期追求对获得学术成就的重要性。
Hopfield在神经网络研究的初期便展现出对生物系统中信息处理机制的深厚兴趣，而Hinton则从心理学出发，探寻人类思维的机制。他们都未曾忘记对科学的热爱，这种热爱激励着他们不断探索未知的领域。
他们的经历提醒我们，追寻热爱的事物往往能为我们提供不断前行的动力。
Hopfield在家族的科学氛围中成长，而Hinton则在多样的学术背景下不断探索，这种环境为他们的学术成就提供了良好的土壤。
两位诺奖得主的故事不仅是科学成就的展示，更是对学术热情和坚持不懈追求的有力诠释。无论是在木工工作中的思考，还是在学术研究中的探索，他们都始终坚信科学的力量和可能性。
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编辑| Albertz；来源| 综合
