瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作，他们将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。 霍普菲尔德创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。辛顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。辛顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络：玻尔兹曼机，这种机器学习帮助推动了当今机器学习的快速发展。

🎉 **霍普菲尔德的关联记忆:** 霍普菲尔德创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。这种记忆系统能够通过输入部分信息来恢复完整的模式，例如，可以通过输入一张模糊的照片来恢复清晰的图像。 这种技术在图像识别、模式识别和数据压缩等领域有着广泛的应用，为机器学习的发展奠定了基础。

🤖 **辛顿的玻尔兹曼机:** 辛顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络：玻尔兹曼机。玻尔兹曼机是一种基于统计力学的机器学习模型，它可以学习给定数据类型的特征元素，例如，可以用来分类图像或创建新材料。 玻尔兹曼机在深度学习、自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用，推动了机器学习的快速发展。

🏆 **物理学与机器学习的交汇:** 霍普菲尔德和辛顿的获奖再次证明了物理学与机器学习之间的紧密联系。他们的研究成果将物理学工具应用于机器学习领域，为机器学习的发展提供了新的思路和方法，也为解决现实世界中的问题提供了新的工具。 他们的工作不仅对科学研究具有重要意义，也对人工智能、大数据、生物医学等领域的发展具有深远影响。

👨‍🔬 **两位获奖者的背景:** 约翰·J·霍普菲尔德，1933年出生于美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得美国康奈尔大学博士学位，现任美国普林斯顿大学教授。 杰弗里·E·辛顿，1947年出生于英国伦敦，1978年获得英国爱丁堡大学博士学位，现任加拿大多伦多大学教授。