多伦多大学的杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 和普林斯顿大学研究员约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 今早共同荣获2024年的诺贝尔物理学奖。

瑞典皇家科学院表示，该奖项授予辛顿和霍普菲尔德，以表彰他们“利用人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。

瑞典皇家科学院诺贝尔委员会成员埃伦·穆恩斯 (Ellen Moons) 表示，两位获奖者“利用统计物理学的基本概念设计了人工神经网络，该网络可充当联想记忆并在大型数据集中寻找模式”。

她说，这样的网络已经被用于推动物理学研究，“并且已经成为我们日常生活的一部分，例如面部识别和语言翻译。”

物理学奖的奖金为 1100 万瑞典克朗（100 万美元），来自该奖项创始人、瑞典发明家阿尔弗雷德·诺贝尔的遗赠。

诺贝尔奖揭晓仪式于周一拉开帷幕，为期六天，美国人维克多·安布罗斯和加里·鲁夫昆获得了医学奖。

杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是计算机科学领域的杰出学者，被誉为“深度学习之父”，在人工智能（AI）研究中享有崇高的地位。他在多伦多大学担任计算机科学系的教授，专注于神经网络和深度学习的研究。辛顿的贡献对于现代人工智能技术的发展起到了至关重要的作用，尤其是在深度学习、反向传播算法、神经网络等方面，他的研究为人工智能的实际应用奠定了理论基础。

他与他的团队开发了深度学习技术，这项技术推动了包括图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的进步。辛顿还在2012年与学生合作开发了一种新的神经网络模型，使得计算机在图像识别领域的表现有了显著提升，这一成就引发了AI研究的新浪潮。

辛顿不仅是多伦多大学的教授，还是谷歌的工程研究员，他在谷歌的工作帮助推动了人工智能技术在工业界的广泛应用。他也是2018年图灵奖的获得者，因其在神经网络和深度学习方面的开创性贡献与其他两位AI研究先驱共同获此殊荣。

辛顿的研究对现代科技产生了深远影响，推动了从自动驾驶汽车到智能助手等各种应用的发展。他的工作展示了深度学习的强大潜力，且为下一代AI技术的发展指明了方向。