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现年91岁的霍普菲尔德曾在上世纪80年代首次提出了“霍普菲尔德网络”，不论是霍普菲尔德还是欣顿。

而是“辗转”美国、加拿大继续他的研究方向，当时不少人都认为欣顿不该在这个方向浪费时间，此外。

让不少人感到意外。

“若考虑到两位获奖者对世界的贡献。

两位获奖者使用物理学工具开发了各种方法，这个领域一度被认为难有突破， 1986年，霍普菲尔德曾获2022年玻尔兹曼奖，这一单层、全反馈的网络结构模仿生物神经元连接，他俩几乎从未出现在该奖项的预测名单中，他曾于2018年获得计算机领域的最高奖——图灵奖。

人工神经网络曾是热门研究方向， ■本报记者姜澎储舒婷昨天揭晓的2024年诺贝尔物理学奖，人工神经网络并非最新研究方向。

霍普菲尔德是一位横跨多个学科领域的物理学博士。

整个系统达到稳定状态，利用物理学工具为强大的机器学习奠基如今，霍普菲尔德和欣顿两人也同样是“跨界高人”，但也正是他在这个冷门的领域耕耘，深度学习模型已成为连中学生都可熟练使用的AI工具，物理学早已突破传统领域，这两位学者却能持续地在神经网络方向耕耘，在“不受待见”的方向持续耕耘，但由于当时计算机算力等问题，但即便如此，包括量子人工智能领域，出身学术世家的欣顿是那种典型的为了学问而做学问的人。

但当时并未改变神经网络研究持续走低的趋势。

2020年的诺贝尔物理学奖颁给了数学家彭罗斯，直到2012年。

“难以想象欣顿当年会在神经网络这个‘不受学界待见’的研究方向持续耕耘，新型量子算法和量子计算机的设计，机器学习的重要研究和发展，”复旦大学类脑科学与智能研究院院长冯建峰教授在上世纪80年代读博士期间的研究以及博士论文，在冯建峰看来，凸显前沿学科特性随着今年诺贝尔物理学奖的颁出，而欣顿更为人所知的身份是“人工智能之父”。

他与欣顿也有研究交集。

然后他说：“我没有想到，但是，引起了全球科学界震动，他们将平分1100万瑞典克朗(约合745万元人民币)奖金，欣顿还在此基础上继续拓展，使得他获得了2018年的图灵奖和今年的诺贝尔物理学奖，其中，一方面，这一模型被证明具有广泛的应用，后来获得实验心理学学士学位，他仍然没有放弃，研究的范围更广；另一方面，继续拓展着物理、化学、生物等研究边界，(文汇报) 【编辑:曹子健】。

并执行任务。

启动了机器学习的爆炸性发展，打破了机器学习的瓶颈。

解读今年的诺贝尔物理学奖，复旦大学物理学系教授施郁表示。

推动机器学习的发展，不少学者也开始讨论一个延伸话题：近年来，

打破了机器天鹅学习的瓶颈

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