诺贝尔委员会表示：“今年的两位诺贝尔物理学奖获得者利用了物理学方法来寻找信息的特征，构建了为当今强大的机器学习奠定基础的方法。”
约翰-霍普菲尔德（John J Hopfield）和杰弗里-辛顿（Geoffrey E Hinton）于2024年10月8日在瑞典斯德哥尔摩瑞典皇家科学院的新闻发布会上被授予本年度诺贝尔物理学奖。
Hopfield神经网络的命名者
诺奖颁奖稿：
约翰·约瑟夫·霍普菲尔德（John Joseph Hopfield）生于1933年7月15日。他在1954年获得斯沃斯莫尔学院的物理学学士学位，并于1958年在康奈尔大学获得博士学位。
霍普菲尔德现任普林斯顿大学教授，以其在物理学和神经网络领域的杰出贡献而闻名。他于1982年提出的Hopfield网络，对人工智能和神经网络的发展产生了深远影响。霍普菲尔德与另一位科学家共同获得了2022年的玻尔兹曼奖，该奖项旨在表彰在物理学领域有卓越贡献的学者，获奖者需为未曾获得诺贝尔奖的研究人员。
霍普菲尔德成功地将物理学原理融入神经网络，同时将神经网络应用于记忆和模式识别领域，这些网络成为深度学习技术的核心算法之一。随着ChatGPT等技术的崛起，深度学习点燃了当今人工智能的新潮流。
“AI三教父”之一：Geoffrey Hinton
诺奖颁奖稿：
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）被广泛誉为“神经网络之父”和“人工智能教父”，是人工智能和深度学习领域的领军人物之一。他的研究不仅推动了学术界的发展，也深刻影响了工业界，其学生和后辈遍布全球的AI学术界和各大科技公司，形成了一个庞大的影响力网络。
辛顿于1947年出生于英国，后来移居加拿大，目前是多伦多大学的教授。他的职业生涯中曾在谷歌工作近十年，担任副总裁兼工程研究员，致力于推进图像识别、语音识别等多个人工智能领域的研究与应用。在谷歌的任职期间，他领导了多个关键项目，推动了深度学习技术的实际应用，助力谷歌在这一领域取得了显著进展。
2018年，辛顿因在深度学习领域的开创性贡献，与他的同事雅恩·勒昆（Yann LeCun）和容克·本吉奥（Geoffrey Hinton）一起获得了图灵奖。图灵奖被广泛认为是计算机科学界的诺贝尔奖，旨在表彰那些在人工智能和计算机科学领域作出卓越贡献的研究者。辛顿的工作不仅推动了深度学习技术的革新，也为后续的人工智能研究铺平了道路，使得人工智能在多个领域，如自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等，取得了革命性的突破。
人工智能基础研究的未来
委员会表示，这两位获奖者都为机器学习奠定了基础：Hopfield“创造了一种可以存储和重建信息的结构”，而Hinton“发明了一种可以独立发现数据属性的方法，这种方法对于现在使用的大型人工神经网络来说已经变得很重要。”
诺贝尔物理学奖委员会主席Ellen Moons表示：“获奖者的工作已经产生了巨大的效益。在物理学领域，我们将人工神经网络应用于广泛的领域，例如开发具有特定属性的新材料。”
人工智能基础研究是推动科技进步的核心动力之一。它为新算法、模型和理论奠定了基础，推动了深度学习、强化学习等领域的发展。这些研究不仅提升了机器学习的效率和准确性，还为实际应用提供了创新的解决方案，涵盖医疗、金融、交通等多个领域。通过深入探索智能的本质，基础研究不仅推动了技术的边界，也为理解人类智能提供了重要的视角，最终可能改变我们的生活和工作方式。
Geoffrey Hinton和John Joseph Hopfield两位科学家荣获诺贝尔奖，不仅是对他们个人成就的肯定，更是对人工智能研究价值的国际认可。在未来，人工智能技术或许会对人类社会产生越来越深远的影响。
华人荣获诺贝尔物理学奖
截至2024年，诺贝尔物理学奖是华人获奖最多的领域，共有6位华人科学家获奖。
1956年，31岁的美籍华人李政道和35岁的杨振宁提出“李-杨假说”，并于1957年同时获得诺贝尔物理学奖。
1976年，美籍华人科学家丁肇中因发现J粒子获得诺贝尔物理学奖。
1997年，美籍华人朱棣文因“发明了用激光冷却和俘获原子的方法”荣获诺贝尔物理学奖。
1998年，美籍华人崔琦因解释了电子量子流体这一特殊现象，获得诺贝尔物理奖。
2009年，英国华人科学家高锟因在“有关光在纤维中的传输以用于光学通信方面”作出突破性成就，获得诺贝尔物理学奖。
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