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编辑｜周锦童
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John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton两位科学家，以表彰他们“为利用人工神经 *** 进行机器学习做出的基础性发现和发明”，此次两位获奖者将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。
据悉，两位获奖者利用物理学工具构建了多种 *** ，为当今强大的机器学习奠定了基础。John J. Hopfield创建了一种可以存储和重建信息的结构。“AI 教父” Geoffery Hinton发明了一种可以独立发现数据属性的新 *** ，该 *** 对于目前使用的大型人工神经 *** 至关重要。
诺贝尔物理学委员会主席Ellen Moons称：“获奖者的工作已经带来了巨大的好处，在物理学中，我们在广泛的领域应用人工神经 *** ，例如开发具有特定性能的新材料。”
约翰·J·霍普菲尔德 (John J. Hopfield ) 于1933 年出生于美国芝加哥。1954 年获得斯沃斯莫尔学院学士学位，1958 年获得康奈尔大学物理学博士学位（导师为 Albert Overhauser）。
他曾在贝尔实验室理论组工作了两年，随后在加利福尼亚大学伯克利分校（物理学）、普林斯顿大学（物理学）、加州理工学院（化学和生物学）和普林斯顿大学任教，现在是霍华德-普莱尔分子生物学名誉教授。
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，并开始思考简单神经 *** 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 *** 各个组成部分的人来说是无法察觉的。
35 年来，他一直与贝尔实验室保持着密切联系。1986 年，他成为加州理工学院计算与神经系统博士项目的创始人之一。
而另一位获奖者，作为“AI教父”的杰弗里·辛顿更是备受大家关注。获奖后，辛顿在接受 *** 采访时表示，我自己都没有想到这件事会发生（I have no idea that will happen）。
杰弗里·辛顿于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，是计算机学家和心理学家，也是加拿大多伦多大学的教授。他在类神经 *** 方面的贡献十分突出。
20世纪90年代，许多研究人员对人工神经 *** 失去了兴趣，但杰弗里·辛顿还是在该领域继续探索。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 *** 进行预训练的 *** 。这种预训练为 *** 中的连接提供了更好的起点。
此外，辛顿还是反向传播算法和对比散度算法(Contrastive Divergence)的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习教父”。辛顿因在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了2018年的图灵奖。
正是因为他能够长期在这个冷门的领域进行深耕，才为人工智能领域的发展带来了革命性的突破。
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