LeCun在一次演讲中评论今年的诺贝尔物理学奖，认为奖项颁发是因为委员会感受到了压力，需要认可深度学习的重要性。他指出，物理奖授予了Hopfield和Hinton，但他们的成果——玻尔兹曼机和Hopfield网络——如今已不再实用。

LeCun的言论引起现场观众的共鸣，引发一阵笑声。他表示，化学奖名额有限，因此只能选择物理奖，同时提到Hopfield是生物物理学家，Hinton的模型以物理学家命名，这也显得合理。

LeCun解释了自己对AI发展的看法，他认为机器人技术是一个重要的研究方向，因为无法在机器人技术上作弊，需要一个真正理解物理世界的系统。他还提到，未来可能会从统计物理学中获得新的突破，而非传统的理论计算机科学。

与此同时，LSTM之父Jürgen Schmidhuber则在社交媒体上批评诺贝尔奖涉及抄袭和错误归属问题。他认为，一些关键的理论成果被忽视或误用，例如Amari的工作和早期深度学习的研究成果。Schmidhuber认为，诺贝尔委员会没有充分承认这些先驱者的贡献。