一位计算机科学家和一名分子生物学家，受人脑神经元启发创造出的“人工神经网络”，竟获得了今年的诺贝尔物理学奖。
瑞典皇家科学院周二 （8日） 宣布，2024年诺贝尔物理学奖颁发给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），以表彰他们在利用人工神经网络进行机器学习方面所做出的基础性发现与发明。两位获奖者将平分1100万瑞典克朗 （约 106.4万美元） 的奖金。
Hinton，也成为史上第一位图灵奖+诺贝尔物理学奖的得奖者。
Hinton是计算机科学家，其工作主要集中在人工智能和机器学习领域，这与传统的物理学研究相距甚远，他的获奖挑战了人们对诺贝尔奖的传统认知，即这些奖项应该只颁发给物理学家或化学家。这一获奖标志着科学界对跨学科研究的认可，也显示出物理学与计算机科学之间的联系。
截至目前，诺贝尔物理学奖已经颁发给225位获奖者。由于约翰 · 巴丁（John Bardeen）曾两度获奖，自1901年以来，共有224人获得此殊荣。自1901年以来，诺贝尔物理学奖共颁发117次。
今年的获奖者再次提醒我们，物理学与人工智能之间的交叉研究正在推动科技的前沿，并对未来的科学探索产生深远影响。
获奖理由
两人获得诺贝尔物理学奖的理由是，他们使用物理学工具训练了人工神经网络，这些方法是当今强大机器学习的基础。他们的工作，让现今的深度神经网络和深度学习得以诞生。
Geoffrey Hinton
Geoffrey Hinton发明可以自动发现数据特征的方法，从而执行诸如识别图片中特定元素等任务。
Geoffrey Hinton以Hopfield网络为基础，创造了一个使用不同方法的新网络：玻尔兹曼机。后者可以学习识别给定类型数据中的特征元素。
Hinton使用了统计物理学的工具，透过输入在机器运作时很可能出现的例子来训练机器。
玻尔兹曼机可用于分类影像或建立与其训练模式类型相似的新范例。在此基础上，Hinton继续研究，帮助启动了当前机器学习的快速发展。
John Hopfield发明了一个使用保存和重建模式方法的网络，其中我们可以将节点想象成像素。
Hopfield网络利用了材料因其原子自旋而具有特性的物理学——这种特性使每个原子成为一个微小的磁铁。整个网络的描述方式等同于物理学中发现的自旋系统中的能量，并透过找到节点之间连接的值来训练，使保存的图像具有低能量。
当Hopfield网络被输入一个失真或不完整的图像时，它会有条不紊地处理节点并更新它们的值，使网络的能量下降。因此，网络逐步寻找最接近输入的不完美影像的已储存影像。
John Hopfield和Geoffrey Hinton从1980年代开始的工作，奠定了2010年左右开始的机器学习革命的基础。
过去五年的诺贝尔物理学奖回顾
2023年，诺贝尔物理学奖授予皮埃尔 · 阿戈斯蒂尼（Pierre Agostini）、费伦茨 · 克劳斯（Ferenc Krausz）和安妮 · 勒惠利尔（Anne L’Huillier），以表彰他们在研究物质中的电子动力学及产生阿秒光脉冲的实验方法上所做的贡献。
2022年，诺贝尔物理学奖授予阿兰 · 阿斯佩（Alain Aspect）、约翰 · 克劳泽（John Clauser）和安东 · 塞林格（Anton Zeilinger），以表彰他们在量子信息科学研究中的重要贡献，透过光子纠缠实验证明了贝尔不等式在量子世界中不成立，开创了量子信息这一新领域。
2021年，诺贝尔物理学奖授予日裔美籍科学家真锅淑郎（Syukuro Manabe）和德国科学家克劳斯 · 阿塞尔曼（Klaus Hasselmann），以表彰他们在地球气候的物理建模、量化变异性及可靠预测全球变暖方面的贡献，另一半则授予意大利科学家乔治 · 帕里西（Giorgio Parisi），以表彰他在从原子到行星尺度的物理系统中无序与波动之间的相互影响的发现。
2020年，诺贝尔物理学奖一半授予罗杰 · 彭罗斯（Roger Penrose），另一半共同授予莱因哈德 · 根泽尔（Reinhard Genzel）和安德里亚 · 格兹（Andrea Ghez）。罗杰 · 彭罗斯因发现 “黑洞的形成是广义相对论的有力预测” 而获奖，莱因哈德 · 根泽尔和安德里亚 · 格兹则因 “在银河系中心发现了一个超大质量的致密天体” 而获奖。
2019年，诺贝尔物理学奖授予詹姆斯 · 比波斯（James Peebles）、米歇尔 · 马约尔（Michel Mayor）和迪迪埃 · 奎洛兹（Didier Queloz），以表彰他们在宇宙认知上的颠覆性贡献。其中，詹姆斯 · 比波斯因 “在物理宇宙学上的理论发现” 独享一半奖金，米歇尔 · 马约尔和迪迪埃 · 奎洛兹则因 “发现一颗环绕类太阳恒星的系外行星” 共享另一半奖金。
