瑞典皇家科学院今日宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，以表彰他们利用人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明。
资料显示，1982年，John J. Hopfield在自己的论文中重点介绍了Hopfield网络模型（模型原型早期由其他科学家提出）。这是一种具有记忆和优化功能的循环（递归）神经网络。
John J. Hopfield
John J. Hopfield在1954年在斯沃斯莫尔学院获得学士学位，1958年在康奈尔大学获得物理学博士学位。
他在贝尔实验室理论组工作了两年，随后在加州大学伯克利分校（物理学）、普林斯顿大学（物理学）、加州理工学院（化学和生物学）任教。John J. Hopfield在1969年获美国物理学会奥利弗巴克利奖，1973年当选美国国家科学院院士，2001年获国际理论物理中心（ICTP）狄拉克奖章。
Geoffrey E. Hinton是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，以其在类神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者。
Geoffrey E. Hinton
百科显示，Geoffrey E. Hinton，1947年12月6日出生于英国温布尔登，2018年图灵奖得主，英国皇家学会院士，加拿大皇家学会院士，美国国家科学院外籍院士，多伦多大学名誉教授。
Geoffrey E. Hinton致力于神经网络、机器学习、分类监督学习、机器学习理论、细胞神经网络、信息系统应用、马尔可夫决策过程、神经网络、认知科学等方面的研究，被称为“AI 教父”。
据悉，Geoffrey E. Hinton于2016年至2023年担任谷歌副总裁兼工程研究员，2023年从谷歌辞职。