2024年诺贝尔物理学奖授予了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），表彰他们在人工神经网络发展中的关键贡献，这为现代机器学习和人工智能奠定了基础。
霍普菲尔德是普林斯顿大学的分子生物学教授，他于1982年提出了著名的霍普菲尔德网络（Hopfield Network）。该网络是最早的人工神经网络之一，基于联想记忆的概念，模仿生物神经元在接触刺激时加强彼此连接的过程。霍普菲尔德网络利用统计力学的原理，解释了神经连接如何存储和回忆记忆。当网络暴露于某一刺激时，它会形成关联，从而能够在数据不完整或有噪声时识别模式。这一模型是理解神经网络如何模拟大脑行为的重要突破，将物理学原理应用于解决记忆和模式识别的问题。
杰弗里·辛顿是多伦多大学计算机科学教授，他在霍普菲尔德的基础上进一步拓展了神经网络的应用，使其能够执行更复杂的任务。辛顿因创建玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）而闻名，这是一种深度学习架构，能够建模复杂的数据结构，并在数据集中识别特征。玻尔兹曼机采用物理学的概念，模拟系统达到平衡状态的过程，使其能够在无需明确监督的情况下处理和学习数据。这一方法在图像分类、语言处理和生成模型等领域中具有重要作用，在这些领域，AI系统可以基于过去观察到的模式生成新内容。
辛顿的工作推动了机器学习的革命性进展，使他成为现代人工智能领域的关键人物。他的研究为推动当今许多技术的发展奠定了基础，从面部识别系统到语音翻译工具和自动驾驶汽车，深度学习技术无处不在。他被称为“AI教父”，这一称号反映了他在将AI从理论学科转变为影响日常技术的核心角色。
2024年诺贝尔物理学奖授予了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），表彰他们在人工神经网络发展中的关键贡献，这为现代机器学习和人工智能奠定了基础。
霍普菲尔德是普林斯顿大学的分子生物学教授，他于1982年提出了著名的霍普菲尔德网络（Hopfield Network）。该网络是最早的人工神经网络之一，基于联想记忆的概念，模仿生物神经元在接触刺激时加强彼此连接的过程。霍普菲尔德网络利用统计力学的原理，解释了神经连接如何存储和回忆记忆。当网络暴露于某一刺激时，它会形成关联，从而能够在数据不完整或有噪声时识别模式。这一模型是理解神经网络如何模拟大脑行为的重要突破，将物理学原理应用于解决记忆和模式识别的问题。
杰弗里·辛顿是多伦多大学计算机科学教授，他在霍普菲尔德的基础上进一步拓展了神经网络的应用，使其能够执行更复杂的任务。辛顿因创建玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）而闻名，这是一种深度学习架构，能够建模复杂的数据结构，并在数据集中识别特征。玻尔兹曼机采用物理学的概念，模拟系统达到平衡状态的过程，使其能够在无需明确监督的情况下处理和学习数据。这一方法在图像分类、语言处理和生成模型等领域中具有重要作用，在这些领域，AI系统可以基于过去观察到的模式生成新内容。
辛顿的工作推动了机器学习的革命性进展，使他成为现代人工智能领域的关键人物。他的研究为推动当今许多技术的发展奠定了基础，从面部识别系统到语音翻译工具和自动驾驶汽车，深度学习技术无处不在。他被称为“AI教父”，这一称号反映了他在将AI从理论学科转变为影响日常技术的核心角色。