诺贝尔物理学奖首次颁发给AI领域的先驱，表彰了两位科学家对利用人工神经网络进行机器学习作出的基础性发现和发明。此次颁奖出乎所有人的意料，获奖者分别为神经网络领域的奠基人John Hopfield和David Hinton。 Hopfield提出的"Hopfield神经网络"，以及Hinton提出的"玻尔兹曼机"，均采用了物理学方法来构建机器学习的基础。Hopfield网络通过描述材料如何发展的物理学原理构建模型，而玻尔兹曼机则运用统计物理学中的工具，实现从例子中学习并进行训练。Hinton在Hopfield网络的基础上，推动了深度学习的革命，使得机器学习在2010年前后迎来了爆发式增长。 这一奖项的颁发，不仅标志着物理学与人工智能领域的融合，也表明了机器学习在多个科学领域，如粒子物理、天体物理学、材料科学等，都发挥了重要作用。尤其在粒子物理领域，机器学习被用于处理大量数据，加速了希格斯粒子的发现进程；在天体物理学中，它有助于减少引力波测量中的噪声，提升观测精度；在材料科学方面，则用于计算和预测分子及材料的性质，为设计更高效的太阳能电池提供了可能。 此外，值得注意的是，Hinton也是2018年图灵奖得主，他是继赫伯特·亚历山大·西蒙之后，第二位同时获得图灵奖和诺贝尔奖的科学家。这一荣誉不仅体现了Hinton在AI领域的卓越贡献，也进一步凸显了AI与传统科学领域日益紧密的联系与融合。