在昨天的生理学或医学奖颁出之后，北京时间今天下午 5 点 45 分，2024 诺贝尔物理学奖由瑞典皇家科学院正式揭晓。

今年奖项颁给了约翰 · 霍普菲尔德（John Joseph Hopfield）和杰弗里 · 辛顿（Geoffrey Everest Hinton），获奖理由是表彰他们 " 为利用人工神经网络进行机器学习做出的奠基性的发现和发明 "（for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks）。

约翰 · 霍普菲尔德 1933 年 7 月 15 日生于芝加哥，他在 1958 年获得康奈尔大学物理学博士学位，之后先后在加州大学伯克利分校、普林斯顿大学和加州理工学院任教（1986 年他参与共同创立了加州理工学院计算与神经系统博士学位课程），现在他是普林斯顿大学名誉教授。

被誉为 " 神经网络之父 "、" 深度学习之父 " 的杰弗里 · 辛顿 1947 年 12 月 6 日生于伦敦温布尔登，他在 1978 年获得爱丁堡大学人工智能博士学位，之后他先后在萨塞克斯大学、加州大学圣迭戈分校、剑桥大学、卡内基梅隆大学、伦敦大学学院工作，现在他是多伦多大学计算机科学系教授。

在多伦多大学工作期间他创立了 DNNresearch，2013 年公司被 Google 以 4400 万美元收购（当时公司全部员工只有杰弗里 · 辛顿和自己的两名研究生学生），杰弗里 · 辛顿也随之加入了 Google，2023 年 5 月 1 日他从 Google 副总裁的岗位上辞职——他的离职也一度引发了行业关注。

过去两年 AI 人工智能成为科技圈（乃至别的很多行业）最热门的话题（可能没有 " 之一 "），今年诺奖把关注的焦点放在 AI 上不让人感到奇怪，而其实相关研究从几十年前就开始了——诺奖所肯定的也正是两位科学家从上世纪 80 年代开始的持续工作。

他们以物理学的基本概念和方法开发出了利用网络结构处理信息的技术，这一技术以人类大脑神经元网络为灵感，让系统能够联想、记忆并集中发现规律，从而更有效地训练自己。基于这一原理的人工神经网络让机器学习在过去 20 年实现了爆发式发展，并且已经在改变普通人的生产生活。

现在 AI 还保持着迅猛增长，以至于杰弗里 · 辛顿现在也站在了警告 AI 将对人类带来威胁的前沿，他表示 AI 变得比人类更聪明的速度可能比预想的还要快。不过他也表示如果再来一次，他也仍然会推动人工智能的发展——人类可以选择如何使用这些强大的工具。

话说回来，其实严格来说 AI 不算是物理学的领域，这次诺贝尔物理学奖一公布就引来了很多争议（网友表示 " 学计算机的和学物理的都沉默了 "），杰弗里 · 辛顿本人也表示 " 没有想到 "。

不过诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦 · 穆恩斯（Ellen Moons）对此做了解释，她表示虽然 AI 可能的确不在物理学范畴，但具有学习能力的人工神经网络的发现及应用的整个过程都和物理学密切相关，并且以此为基础的人工神经网络已经广泛应用在了各种物理学相关的研究工作当中。