当地时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们“为推动利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明”（for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks）。两位获奖者将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。
两位获奖者利用物理学工具构建了多种方法，为当今强大的机器学习奠定了基础。约翰·霍普菲尔德创建了一种可以存储和重建信息的结构。杰弗里·辛顿发明了一种可以独立发现数据属性的方法，这种方法对于目前使用的大型人工神经网络至关重要。
诺奖官网介绍，约翰·霍普菲尔德1933年7月15日出生在美国伊利诺伊州芝加哥，1958年在美国康奈尔大学获得博士学位；美国新泽西州普林斯顿大学教授。杰弗里·辛顿1947年12月6日出生在英国伦敦，1978年在英国爱丁堡大学获得博士学位；加拿大多伦多大学教授。
约翰·霍普菲尔德之前曾利用他的物理学背景探索分子生物学的理论问题。当他被邀请参加一次神经科学会议时，他接触到了对大脑结构的研究。他对所学内容非常着迷，并开始思考简单神经网络的动态。当神经元共同作用时，它们会产生新的强大特性，而这些特性对于只关注网络各个组成部分的人来说是无法察觉的。
20世纪90年代，许多研究人员对人工神经网络失去了兴趣，但杰弗里·辛顿继续在该领域探索。2006年，他与同事 Simon Osindero、Yee Whye Teh 和 Ruslan Salakhutdinov开发了一种使用一系列逐层叠加的玻尔兹曼机对网络进行预训练的方法。这种预训练为网络中的连接提供了更好的起点。
此前，诺贝尔物理学奖已颁发给 225 位获奖者。由于约翰·巴丁(John Bardeen) 曾两次获奖，因此自 1901年以来，共有 224 人获得过诺贝尔物理学奖。自1901年以来，诺贝尔物理学奖已颁发117 次。
（图片来源于诺贝尔奖官网）
