今年的諾貝爾物理學獎頒給美國與加拿大學者，表彰他們對於機械學習的貢獻。
目前在普林斯頓大學任教的霍普菲爾（John Hopfield）與英國出生的加拿大多倫多大學榮譽教授辛頓（Geoffrey Hinton），因為他們對類神經網路的突破性研究，使機械學習可以獲得巨大進展。
其中，辛頓自己更是曾在Google領導人工智慧（AI）部門的「AI教父」，與今日的AI熱潮密切相關。
在宣布得獎人聲明中，諾貝爾委員會表示：「今年的兩位諾貝爾物理學獎得主使用了物理學的工具，開發了當今強大機器學習的基礎方法。」「獲獎者的工作已經帶來了極大的益處。在物理學中，我們在廣泛的領域中使用人工神經網絡，例如開發具有特定特性的新材料。」
兩人自1980年代以來的研究，拓展了類神經網路的研究。今日以人工智慧進行的機械學習，基礎就是他們奠基的類神經網路研究。
辛頓在宣布儀式上親自接到諾貝爾委員會的電話，當他被問到自己是否會使用像是ChatGPT這樣的AI工具時，他表示自己常常使用，他說生成式AI會有「幻覺」（hallucination，捏造答案）的問題，可能會出錯。但是AI雖然無法成為各領域的專家，卻可以對非常多的領域給出一定程度的解答。」
現年76歲的辛頓曾在Google服務10年，被譽為AI教父，但他2023年離職，並警告一味倚賴AI，人類社會將出現重大的危機，他當時說：「我們已經交會電腦自我改進了，這很危險，我們必須認真考慮如何控制它。」
現年91歲的霍普菲爾是固態物理學家，但也跨足分子生物學、神經科學、電腦科學等領域，也正是這種跨領域的研究視野，使他能在機械學習中模仿了生物的神經元的運作方式。他1982年提出的聯想式神經網路，現在通常稱為霍普菲爾網路，是今日AI與機械學習的基礎。
辛頓與霍普菲爾將共享1100萬瑞士克朗（約3416萬台幣）獎金。
諾貝爾物理學獎委員會主席穆恩斯（Ellen Moons）承認，兩名得主的貢獻促進今日AI的巨大發展，是全人類必須共同承擔的責任：「雖然機器學習帶來了巨大的好處，但它的快速發展也引發了對我們未來的擔憂。全人類共同承擔著責任，必須以安全和道德的方式使用這項新技術，從而為人類帶來最大的益處。」
今年的諾貝爾生醫獎昨日由兩名美國學者獲得，今日又由美國與加拿大學者獲獎，北美學術圈目前的戰績是全勝。明日（週三）將再宣布化學獎，週四是年年都有人猜測村上村樹到底能不能獲得的文學獎，周五宣布和平獎。在下週一，則將宣布最後一個獎項諾貝爾經濟學獎。
18:00發稿
18:29更新（更新細節）
18:37更新（更新物理學委員會主席發言）
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