瑞典皇家科学院当地时间10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·J·霍普菲尔德 (John J. Hopfield) 和加拿大多伦多大学的杰弗里·E·辛顿 (Geoffrey E. Hinton)，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)。

两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作，他们将平分 1100 万瑞典克朗（约合 745 万元人民币）奖金。

据介绍，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·J·霍普菲尔德创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。杰弗里·E·辛顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。辛顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料。这种机器学习帮助推动了当今机器学习的快速发展。

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。

杰弗里·辛顿因在深度学习方面的贡献被誉为“深度学习教父”，曾与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予2018年的图灵奖。