2024年諾貝爾物理學獎官方獲獎圖

瑞典皇家科學院10月8日宣佈，將2024年諾貝爾物理學獎授予兩位人工智能先驅--美國科學家約翰-霍普菲爾德（John Hopfield）和加拿大科學家傑弗里-辛頓（Geoffrey Hinton），以表彰他們在使用人工神經網絡進行機器學習方面的奠基性發現和發明，這些發現和發明幫助電腦以更接近人腦學習的方式進行學習，為人工智能的發展奠定了基礎。

該獎項肯定了人工智能在人們生活和工作方式中與日俱增的重要性。諾貝爾物理學委員會主席 Ellen Moons 表示：「得獎人的工作已經帶來了巨大的利益。在物理學中，我們在廣泛的領域中使用人工神經網路，例如開發具有特定屬性的新材料"。

諾貝爾獎委員會在Platform X上的一篇文章中表示，Hopfield博士和Hinton博士的突破 「立足於物理科學」，「他們向我們展示了一種全新的方式，利用計算機幫助和指導我們應對社會面臨的眾多挑戰」。

Hinton 出生於倫敦郊外，自 1970 年代後期起，他大半生都在美國和加拿大生活和工作。

20 世紀 70 年代初，Hinton 在愛丁堡大學攻讀研究生時開始研究神經網路，當時很少有研究人員認為這個想法可行。直到 2012 年，他終於與他的學生取得突破。2013年，辛頓加入了穀歌，到2023年5月，他從穀歌離職。 自那以後，他持續公開呼籲謹慎對待AI科技，成為旨在引導AI系統、使其行為符合設計者利益和預期目標的“AI對齊派”的代表。

2019年，辛頓與蒙特利爾大學計算機科學教授約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）和Meta首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun）因在神經網路方面的工作共同獲得了圖靈獎，該獎通常被譽為“電腦界的諾貝爾獎”。

霍普菲爾德於1933年生於美國伊利諾伊州芝加哥，1958年在貝爾實驗室開始了他的職業生涯，主要研究固體物質的特性。 1961年，他以助理教授的身份前往加州大學伯克利分校，並於1964年加入普林斯頓大學物理系。 十六年後，他前往加州理工學院擔任化學和生物學教授，並於1997年回到普林斯頓大學，在分子生物學系任職。

20世紀80年代時，霍普菲爾德的工作重點是研究大腦過程如何指導機器保存和複製模式。 1982年，他開發了一種神經網路模型來描述大腦是如何進行聯想、回憶的，即霍普菲爾德網絡，這使得機器能够使用人工神經網路“存儲”記憶，構成了現在所有神經網路的基礎。

根據瑞典皇家科學院的公告，辛頓以霍普菲爾德網絡為基礎，發明了一個採用不同方法的新網絡：玻爾茲曼機（the Boltzmann machine），通過輸入機器運行時很可能出現的示例來訓練機器。 玻爾茲曼機可用於對影像進行分類，或創建訓練模式類型的新示例。 辛頓在此基礎上繼續發展，幫助開啟了機器學習的爆炸式發展。 他在神經網路方面的開創性研究為ChatGPT等AI系統鋪平了道路。

更值得一提的是，OpenAI聯合創始人、前首席科學家伊爾亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）也是辛頓的學生。 他們兩人和另一名電腦科學家亞曆克斯·克裏澤夫斯基（Alex Krizhevsky）還一起發明了卷積神經網路AlexNet。