2024年諾貝爾物理學獎8日揭曉，由美國科學家霍普菲爾德（John J. Hopfield）及英國出生的加拿大科學家辛頓（Geoffrey E. Hinton）共享殊榮。諾獎委員會指出，今年的物理學獎得主「利用人工神經網路實現機器學習」、「他們使用物理方法訓練人工神經網路」。
諾貝爾獎官網的聲明指出，今年的諾貝爾物理學獎得主利用物理學工具開發了一些方法，成為當今強大機器學習的基礎。霍普菲爾德創造了一種聯想記憶體，可以儲存和重建資料中的影像和其他類型的模式；辛頓則發明了一種方法，可以自主尋找資料中的屬性，因此可以識別圖片中特定元素或執行類似任務。兩位得獎人從1980年代起，就已經在人工神經網路方面進行了重要工作。
當我們談到人工智慧時，通常是指使用人工神經網路的機器學習。這項技術最初的靈感來自於大腦的結構。在人工神經網路中，大腦的神經元由具有不同值的節點來表示。這些節點透過類似於突觸的連接相互影響，這些連接可以變強或變弱。這個網路是經過訓練的，例如在同時具有高值的節點之間建立更強的連接。
辛頓早在1972年在愛丁堡大學攻讀研究所時，就踏上了研究AI的漫長旅程。他的研究重點是人工神經網路（neural network），一種模仿生物神經網路結構的計算模型，可透過分析資料來學習。當時很少有研究人員相信這個點子可行，但後來這成為他畢生鑽研的技術；1984年，美國普林斯頓大學的物理學家、分子生物學家和神經學家霍普菲爾德（John Hopfield）用模擬集成電路（linear integrated circuit）實現了自己兩年前提出的神經網路模型，這個模型帶動了神經網路學派的復興。深度學習變得更為熱門並取得突破。
2012年，辛頓與兩名學生──蘇茨克維（Ilya Sutskever）、克里謝夫斯基（Alex Krishevsky）──開發了一個人工神經網路，它具備分析數千張圖像，學習識別花、狗和汽車等常見物體的學習能力。之後，辛頓與兩名學生創建了科技公司DNNresearch，採用人工神經網路的突破性技術。神經網路正是催生出OpenAI的ChatGPT、谷歌Bard等聊天機器人背後的奠基性技術。2013年，谷歌花了4400萬美元（約13.5億元台幣）收購辛頓等3人創辦的公司。辛頓的學生蘇茨克維2015年與馬斯克等人共同創立了OpenAI。
2023年諾貝爾物理學獎是由法國學者亞谷斯蒂尼（Pierre Agostini）、匈牙利-奧地利學者克勞斯（Ferenc Krausz）、法國-瑞典學者呂利耶（Anne L'Huillier）共享殊榮，3人因研究探索原子和分子內部電子的工具而獲得表彰。
今年首個諾貝爾獎項醫學獎7日在斯德哥爾摩公布，接著於8日頒發物理獎，9日揭曉化學獎，10日公布文學獎。備受矚目的和平獎是唯一在挪威奧斯陸頒發的獎項，將於11日揭曉；經濟學獎將於14日公布。今年諾貝爾各獎項獎金為1100萬瑞典克朗（約新台幣3414萬元）。若有數名得獎者共享獎項，他們將分享獎金。
