北京时间10月8日，诺贝尔物理学奖揭晓，约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）与杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）因“使用物理学训练人工智能神经网络”获奖。值得注意的是，霍普菲尔德是正统的物理学家出身，但辛顿的学术经历并不包括物理学，而是聚焦人工智能领域。
新京报贝壳财经记者梳理发现，辛顿的主要学术成就包括三大项：证明反向传播算法、发明玻尔兹曼机、改进卷积神经网络。而这些成就是今日AI技术发展乃至落地不可或缺的“拼图”，例如辛顿研发的深度卷积神经网络AlexNet在2012年赢得ImageNet图像识别大赛（华裔AI科学家李飞飞主导的比赛）冠军，让业界将AI研究路线从当时主流的符号学转换成了神经网络，后者“一炮而红”，直接促使了AI识图功能的“大爆发”，当今随处可见的人脸识别技术正来源于此。
此外，辛顿还“桃李满天下”，他的学生包括前OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）、Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）等，“徒子徒孙”更是遍布人工智能业界。
