这次的诺贝尔物理学奖给了计算机科学家

主要观点总结

文章介绍了2024年诺贝尔物理学奖得主约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，他们因在人工神经网络和机器学习方面的贡献而获奖。辛顿是深度学习和神经网络领域的先驱，发明了反向传播算法和对比散度算法，并被誉为“深度学习教父”。他的工作对现代AI技术产生了深远影响，推动了AI在各行各业的应用和发展。

关键观点总结

关键观点1: 约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿获得诺贝尔物理学奖

两位科学家因在人工神经网络和机器学习方面的奠基性发现和发明而共同获奖。

关键观点2: 杰弗里·辛顿的学术贡献

辛顿是深度学习和神经网络领域的先驱，发明了反向传播算法和对比散度算法。他的工作推动了神经网络的革命性突破，成为现代AI技术的基础。

关键观点3: 辛顿对AI领域的影响

辛顿的工作对现代AI技术产生了深远影响，推动了AI在各行各业的应用和发展。他的贡献影响了整个世界，使AI成为当今技术领域的重要驱动力。

正文

2024年10月8日，瑞典皇家科学院揭晓了诺贝尔物理学奖的得主，普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）共同获奖，“以表彰他们利用人工神经网络进行机器学习的奠基性发现和发明”。

约翰·霍普菲尔德于1986 年成为加州理工学院计算与神经系统博士项目的创始人之一。

而更为大众所熟知的杰弗里·埃弗里斯特·辛顿，是反向传播算法和对比散度算法（Contrastive Divergence）的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习教父”。辛顿曾与2018年与约书亚·本希奥和杨立昆共同获得“计算机界的诺贝尔奖”--图灵奖。

有意思的是，辛顿的爷爷的外公，是英国数学家乔治·布尔（George Boole）。没错，就是我们整天在用的布尔类型的那个“布尔”。

辛顿在1986年发表了反向传播算法和波尔兹曼机的两篇重要论文。不过也许是太过于超前，神经网络在后来的三十年间并没有特别受到重视。直到近年来，伴随着算力的提升，才产生革命性突破，成为业界主流。

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