家人们！让我们暂停手中工作，庆祝AI届的科学家首次获得诺贝尔物理学奖！！！！！

刚刚出炉的热乎消息：今年的诺贝尔物理学奖颁发给了约翰·霍普菲尔德 (John Joseph Hopfield)与杰弗里·辛顿（Geoffrey  Hinton），以表彰人工神经网络实现机器学习的奠基性发现和发明。

评奖委员会的颁奖词：

今年的物理学奖得主的成就是建立在物理科学的坚实基础之上的。他们向我们展示了一种创新的方法，通过这种方法，我们可以借助计算机来应对社会面临的众多挑战。机器学习长期以来一直是科学研究的关键，特别是在大数据的分类和分析方面……John Hopfield 和 Geoffrey Hinton 利用物理学的工具，开发了一种方法，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。基于人工神经网络的机器学习目前正在深刻地改变科学、工程和我们的日常生活。

奶茶给大家简单回顾一下两位获奖者的研究生涯！

Hopfield 网络之父：John Joseph Hopfield

约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）生于1933年7月15日，于1954年从斯沃斯莫尔学院获得学士学位，1958年从康奈尔大学获得物理学博士学位。他的职业生涯涵盖了多个知名机构，包括贝尔实验室、普林斯顿大学和加州理工学院。

霍普菲尔德提出的 Hopfield 网络引入了精确的二值神经元和能量函数的概念，描述了大脑中的神经元如何互动以形成记忆，是人类对大脑计算过程研究的开山之作！

三巨头之一：Geoffrey Hinton

Geoffrey Hinton 的名字大家应该非常熟悉！

1986 年，他与 David Rumelhart 和 Ronald J. Williams 共同引入了反向传播算法，从而引起了广泛关注。

到了2012 年，Hinton 与 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever（前 OpenAI 科学家）合作设计的卷积神经网络 AlexNet 在 ImageNet 竞赛中大放异彩，赢得了冠军。

2015 年，他与 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 在《Nature》杂志上发表了具有深远影响的综述文章《Deep Learning》，此后，他们三人被誉为深度学习领域的三巨头。

2018 年，Hinton 与 LeCun 和 Bengio 一起获得了图灵奖，以表彰他们在人工智能领域的卓越贡献。

结语

近年来，随着GPT系列大语言模型的诞生和发展，人工智能技术迈入了一个新的时代。

这些模型不仅在理解和生成自然语言的能力上取得了突破性的进展，而且在整合知识、自动写作乃至艺术创作等多个领域展现出了广阔的应用潜力。从理论的深入到真实的日常应用的拓展、普及的过程，我们见证了科技发展的前所未有的崭新轨迹。

在这样的时代背景下，Geoffrey Hinton 和 John Joseph Hopfield 获得诺贝尔奖的消息，不仅是对 Hinton 和 Hopfield 个人研究生涯的极大肯定，更是对整个人工智能领域研究价值的国际认可！

对于整个人工智能界来说，这无疑是一个历史性的时刻！