祝贺Geoff Hinton和John Hopfield荣获2024年诺贝尔物理学奖！看到人工智能领域的开创性工作得到认可，真是太棒了，这将对我们整个领域产生积极影响。多年前，我是第一个称Geoff为“深度学习之父”，后来这个称号变成了“人工智能之父”。我对他通过这一最负盛名的奖项获得的认可感到非常兴奋。
正如多年前我与Geoff进行的“深度学习英雄”访谈中所传达的，他早期在发展神经网络基础方面的工作，对深度学习和人工智能的兴起起到了关键作用。我已经很多年没有实现霍普菲尔德网络了，但John的工作同样具有影响力。他们获得的认可是当之无愧的！
但诺贝尔委员会的工作还没有结束。在物理学奖宣布的第二天，Demis Hassabis、 John Jumper和David Baker因其在AlphaFold和蛋白质设计方面的工作获得了诺贝尔化学奖。AlphaFold和AlphaFold 2，以及贝克实验室的工作，是人工智能在化学和生物学领域取得重大进展且引人注目的应用，这一奖项同样当之无愧！
令人瞩目的是，由物理学和化学领域的科学家组成的诺贝尔委员会，选择在今年的奖项中表彰人工智能研究者。这是我们领域对社会影响日益增长的一个标志。
虽然很高兴看到人工智能领域之外的人认可人工智能研究者，但我想知道人工智能社区是否有空间自己挑选更多的奖项获得者。在计算机科学领域最知名的是图灵奖，该奖项由广泛的计算机科学家群体选出，其中许多人拥有深厚的人工智能知识。许多人工智能会议都会颁发最佳论文奖。人工智能在其他领域的应用无疑将继续获得这些领域领导者的充分认可。我乐观地认为，这将使人工智能研究者有更多机会赢得诺贝尔奖——总有一天也会在经济学、文学、医学和和平领域。尽管如此，这似乎是一个很好的时机，让我们所有人工智能领域的人士思考如何更多地认可我们领域创新者的工作。
Geoff曾经感谢我称呼他为“人工智能之父”，他说这对他的职业生涯有好处。我以前没有意识到我有赋予这样的头衔的能力😉，但我希望能有更多的教父和教母——以及许多其他奖项——在人工智能领域！
在去年十月Geoff的退休派对上（上图所示），我满怀深情和感激地谈到了他为推动人工智能发展所做的所有工作。即使我们为人工智能的新诺贝尔奖得主欢呼，让我们继续思考我们人工智能领域如何能更多地庆祝下一代创新者。
继续学习！
Andrew
- https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-270/
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