美国物理学家、神经科学家。1933年出生于美国芝加哥，1958年取得美国康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授。霍普菲尔德在1982年创造晰闻名的霍普菲尔德神经网络，是神经网络开展前期的一座重要的里程碑。早在1986 年，他已是加州理工学院核算与神经体系博士项目的创始人之一。
10月8日，在瑞典斯德哥尔摩举办的2024年诺贝尔物理学奖发布现场，屏幕显现奖项得主美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德和加拿大多伦多大学的杰弗里·欣顿。新华社供图
杰弗里·欣顿，英裔加拿大核算机科学家、神经科学家。他1947年出生于英国伦敦一个学术世家，这个宗族走出了多位国际闻名学者。他的曾外祖父是19世纪闻名数学家布尔，创造晰二进制运算的布尔代数，而二进制正是现代核算机的数学根底；欣顿的姑父是经济学概念“国民生产总值”的提出者；欣顿表姐则是核物理学家，曾参加制作的曼哈顿方案；他的父亲是昆虫学家，当选过英国皇家学会（英国皇家科学院）院士。
欣顿1978年取得英国爱丁堡大学博士学位，现任加拿大多伦多大学教授。他与约书亚·本吉奥、杨立昆并称为“深度学习三巨子”，三者一起取得了2018年的图灵奖。被称为“AI教父”的欣顿，他的好几位学生也都在AI范畴有响当当的名头。与其一起取得图灵奖的学生杨立昆成了脸书母公司Meta的首席科学家，另一名学生伊尔亚·苏茨克维成为OpenAI的联合发起人兼首席科学家，本年5月因与公司CEO出现分歧而离任创业。
欣顿8日在美国加利福尼亚得知获奖后说：“咱们并不知道机器比人更聪明会产生啥。” 欣顿曾说，机器比咱们幻想的更挨近人类，他现在更忧虑这项技能会形成的要挟，“整体结果可能是比咱们更智能的体系终究可能会操控全部”。
广东省科普讲师团成员，华南理工大学未来立异实验室常务副主任陈安表明，“在我看来，物理学奖颁给的科学家，是挺正常的一件事。”
从20世纪80年代起，这两名科学家就在人工神经网络范畴做出了重要作业。人工智能一般指的是运用人工神经网络的机器学习，这项技能开始的创意来自大脑的结构。就像大脑中很多神经元经过突触相连相同，人工神经网络由很多的“节点”经过“衔接”组成。每个节点就像一个神经元，而衔接的强弱则相似于突触的强度，决议了信息传递的作用。
作为核算机技能的神经网络，究竟与物理有啥联系？对此，欣顿解说道，霍普菲尔德上世纪80年代提出的革命性网络结构“霍普菲尔德网络”以及他在此根底上开展的“玻尔兹曼机”网络模型均建立在物理学根底上。
陈安解说， “以霍普菲尔德命名的霍普菲尔德神经网络，便是依据物理学原理规划的一种网络，每个单元由运算放大器和电容电阻这些元件组成，相当于一个神经元。输入信号以电压办法加到各单元上，经过一段时间后，各部分的电流和电压到达某个安稳状况，它的输出电压就表明问题的回答。”
欣顿在此根底上进行了更进一步的研讨，他期望机器能像人类相同自主学习和分类信息，于1985年和搭档提出了“玻尔兹曼机”的网络模型，经过计算物理学中的玻尔兹曼散布来辨认数据中的特征，成为现代深度学习网络的根底。欣顿的研讨持续推进，导致了当前机器学习范畴爆破式的开展。
霍普菲尔德和欣顿的作业不只推进了机器学习的开展，还对物理学产生了深远影响。诺贝尔奖官方交际账号上写道，本年诺贝尔物理学奖取得者的打破作业建立在物理学的根底上，他们展示了一种全新的办法，让人们运用核算机来协助和辅导社会面对的应战。
诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫·丹尼尔松表明，本次诺贝尔物理学奖并非颁发给曩昔几年人工智能的开展，不是针对大言语模型或相似的东西，而是针对根底创造；物理学的原理为两名科学家供给了思路，一起人工神经网络在物理学中也得到了广泛应用，催生新的惊人发现。
诺贝尔物理委员会主席埃伦·穆恩斯在当天的新闻发布会上表明，两名获奖者运用计算物理的基本概念规划了人工神经网络，构建了机器学习的根底。有关技能已被用于推进多个范畴的研讨，包含粒子物理、材料科学和天体物理等，也已用于日常日子中的人脸辨认和言语翻译等。
除了诺贝尔物理学奖，本年的诺贝尔化学奖也有AI技能的身影。当地时间10月9日，瑞典皇家科学院宣告，将2024年诺贝尔化学奖颁发大卫·贝克（David Baker）、戴米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M.Jumper），以赞誉他们在蛋白质规划和蛋白质结构猜测范畴作出的奉献。
诺贝尔奖委员会点评称，来自美国华盛顿大学的贝克成功完结了构建全新蛋白质这一简直不可能完结的使命；而来自谷歌的英国科学家哈萨比斯和江珀则开发了一种名为AlphaFold2的人工智能模型，这种模型处理了一个已有50年前史的难题，可以猜测大约两亿种已知蛋白质的杂乱结构，而且已被全球200多万人运用。
在过往的诺贝尔奖中，也有一些获奖者的研讨与人工智能或机器学习严密相关。被认为是AI范畴的奠基人之一的司马贺（Herbert Simon）于1978年取得诺贝尔经济学奖，他在决议计划理论方面提出了“有限理性”等创始性概念，之后直接影响了对AI体系的规划。
霍金曾说：“21世纪将是杂乱性科学的世纪。” 诺贝尔奖的跨界颜色，并非人们的直观感触， 有不少对诺贝尔天然科学奖颁奖的计算分析证明晰这一点。
据计算，从1901年到2008年颁发的356项诺贝尔天然科学奖的奖项中，穿插研讨效果共有185项，占52.0%。在不同的时段（1901~1920年，1921~1940年，1941~1960年，1961~1980年，1981~2000年，2001~2008年），穿插学科研讨效果在颁奖项数中所占的百分比依次为32.0%、41.7%、54.0%、56.8%、61.1%、66.7%。诺贝尔天然科学奖获奖效果在20世纪50年代曾经，大部分效果是归于单一学科的，而在50年代今后，大部分效果则是穿插性的。
“跨界”获奖的科学家并不稀有。1908年，被誉为“原子核物理学之父”的英国物理学家欧内斯特·卢瑟福，因“对元素蜕变以及放射化学的研讨”，荣获诺贝尔化学奖。
而法国闻名波兰裔科学家玛丽·居里更是“跨界”达人，她在1911年因别离出纯的金属镭取得诺贝尔化学奖，此前在1903年，她因对放射性现象的研讨获诺贝尔物理学奖。
瑞士天文学家迪迪埃·奎洛兹，因在世界认知的颠覆性奉献而获2019年诺贝尔物理学奖，创始了诺贝尔物理学奖的一个新范畴。
2020年，英国数学物理学家罗杰·彭罗斯因在黑洞范畴的研讨作业取得诺贝尔物理学奖。好奇心爆棚的他被誉为“理论物理学的伟人”，他的奉献跨过了数学和物理学的许多范畴。他把各种杂乱的数学技巧引入了物理学研讨的多个分支，供给了彻底不同的研讨思想办法。
