瑞典皇家科学院于10月8日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予John Hopfield和Geoffrey Hinton，表彰他们在利用人工神经网络实现机器学习方面的开创性贡献。这一荣誉强调了他们的研究在物理科学基础之上的突破性，为应对社会挑战提供了新的工具和方向。
两位获奖者自80年代起便对人工神经网络展开了重要研究。他们利用物理学工具开发出的方法，为当今强大的机器学习奠定了基础，彻底改变了科学、工程和日常生活。John Hopfield，1933年出生，现为美国普林斯顿大学教授，以霍普菲尔德网络的提出而闻名，该网络模仿了人类的记忆机制。Geoffrey Hinton，被誉为“神经网络之父”和“AI教父”，1947年出生于英国，现任加拿大多伦多大学教授，在深度学习领域有着开创性贡献。
霍普菲尔德网络借助了物理学中自旋系统的概念，能够处理并恢复图像及其他数据模式。而Geoffrey Hinton则开发了玻尔兹曼机，这是一种新的神经网络，能够分析大量示例数据，从而学习和识别特定的数据特征，进一步推动了机器学习的爆炸式发展。
在得知获奖消息后，Geoffrey Hinton表示他对此“震惊不已”，并认为人工智能将与工业革命相媲美，带来生产力的巨大提高。然而，他也警告要小心人工智能可能带来的不良后果，尤其是事态失控的威胁。2023年，他从谷歌离职的主要原因正是希望能更自由地讨论与AI相关的风险问题。
过往的诺贝尔奖中，也有一些获奖者的研究与人工智能或机器学习密切相关。例如，1978年的诺贝尔经济学奖得主Herbert Simon被认为是人工智能领域的奠基人之一。而今年诺贝尔生理学或医学奖的候选名单中，也出现了与AI相关的研究，尽管最终奖项花落别家。
