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近期，2024年的诺贝尔物理学奖揭晓，来自美国的约翰·霍普菲尔德和来自加拿大的辛顿获奖。官方公布的获奖理由是表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。
今年的获奖结果引发热议，因为之前的诺贝尔物理学奖一般会颁给物理学研究，从未直接颁给过计算机科学相关的研究，连获奖者辛顿自己都表示完全没想到。
“为何物理学奖要颁给搞AI的？”针对这个问题，星小瀚请教了一下金蝶AI助手，并得出如下回答。
请用高中生能听懂的语言，介绍一下2024年诺贝尔获奖得主约翰·霍普菲尔德和辛顿。
2024年诺贝尔物理学奖授予了约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习方面的基础性发现和发明。
1、约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）
个人背景：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。
主要成就：约翰·霍普菲尔德1982年提出的“霍普菲尔德网络”（Hopfield Network）模仿了大脑中神经元的工作方式，展示了信息如何通过简单的连接和激励来存储和处理。霍普菲尔德网络是一种“反馈网络”，它的特点是可以从不完整的信息中恢复出完整的记忆或数据。这个模型为后来人工智能中广泛使用的神经网络奠定了理论基础，对生物学和计算机科学的交叉研究产生了深远影响。
2、杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）
个人背景：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，并曾担任“谷歌大脑”负责人。
主要成就：杰弗里·辛顿是人工智能领域的先锋人物，特别是在深度学习方面的贡献备受瞩目。他是“反向传播”（Backpropagation）算法的重要推广者，这个算法使得多层神经网络能够通过调整内部权重，自动从大量数据中学习。这种方法是今天深度学习的核心技术之一，被广泛应用于语音识别、图像识别、自动驾驶和自然语言处理等领域。
霍普菲尔德和辛顿的研究工作不仅极大地推动了现代计算技术的发展，还跨越了物理学、计算机科学与神经科学的学科界限，对人工智能领域产生深远影响。他们的成果使得计算机能够模拟人类的记忆和学习过程，为现代人工智能的发展奠定重要的理论基础。
本介绍由金蝶AI管理助手生成
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