美国国家科学基金会祝贺约翰·j·霍普菲尔德和杰弗里·e·辛顿获得诺贝尔物理学奖。他们的研究和创新使“学习机器”成为可能——具有存储和重建信息以及识别数据中复杂模式能力的人工神经网络。

美国国家科学基金会在20世纪80年代支持了他们的开创性工作，这为今天的人工智能革命奠定了基础，包括Hopfield在1982年发表的开创性论文《具有新兴集体计算能力的神经网络和物理系统》。Hopfield和Hinton的多项突破都是独立完成的，他们利用物理学的基本概念和方法开发了新的计算机技术，模仿了有机大脑通过记忆和学习处理信息的能力。

例如，Hopfield创建了一个由相互连接的节点组成的神经网络的计算机模型，这些节点可以相互影响，类似于磁性材料中原子之间的物理相互作用。Hinton利用统计方法扩展了Hopfield的网络，这些统计方法通常用于确定包含许多元素的系统的性质，比如由许多分子组成的气体的温度。19世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann）研究了这类系统的统计和概率特性，Hinton的“玻尔兹曼机”是计算机模型的早期例子，它可以生成基于概率的解决方案，并经过训练来识别新信息，以及它与现有信息的相似或不同之处。

NSF主任Sethuraman Panchanathan说：“这些获奖者将他们对自然基本物理运作的理解带入了一个新的领域，并创建了一个全新的基础，导致了我们现在所说的人工智能——这可能是我们这一代最伟大的创新。”“除了他们的科学突破，他们还为许多学生提供了宝贵的培训，这些学生现在作为美国科学事业的创新者和领导者继承了他们的遗产。”

选择支持Hopfield或Hinton的NSF奖项

• 理论物理
• 生物分子物理学的实验与理论研究（多次获奖）
• 神经网络的集体性质及其与网络结构和网络质量的关系分析记忆的概念
• 知识与分布式智能：神经形态知识系统
• 大规模并行网络的搜索方法