主要观点总结
今年的诺贝尔化学奖和物理学奖颁给了DeepMind创始人Demis Hassabis和被誉为“人工智能教父”的Geoffrey Hinton。文章回顾了他们的成就和背后的故事，包括他们的研究、创业经历、个人趣事以及家族背景。同时，文章还提及了物理学奖之一John Hopfield的研究与Hinton的紧密联系，以及他们对人工智能和物理学的交叉研究的贡献。
关键观点总结
关键观点1: DeepMind创始人Demis Hassabis和Geoffrey Hinton获得诺贝尔化学奖和物理学奖。
两人因在人工智能领域的贡献而获得殊荣，特别是神经网络方面的研究。
关键观点2: John Hopfield和Geoffrey Hinton的研究紧密相关。
Hopfield创造了一种联想储存器，而Hinton发明了玻尔兹曼机，两者都受到物理学的启发。
关键观点3: Geoffrey Hinton的个人经历丰富，包括与巨头的竞争、创业经历、家族的科学背景等。
他的故事展示了他的坚韧、英式幽默和对人工智能领域的深刻贡献。
关键观点4: Hinton的研究与神经科学有关，他对人工智能的贡献影响了该领域的发展。
他的成功部分归功于他的天才学生，如Ilya Sutskever，他们共同推动了人工智能的进步。
关键观点5: Hinton对人工智能的潜在危险提出了警示。
尽管他被誉为教父，但他始终关注技术的道德和安全问题，特别是在面对人工智能的挑战时。
文章预览
今年的诺贝尔化学奖和物理学奖，颁给了两个做人工智能的人物：一位是 DeepMind 创始人 Demis Hassabis，另一位则是 AI 教父 Geoffrey Hinton。 比得奖更有意思的，是得奖人背后的故事：当年 DeepMind 还只是个不为人知的小公司时，就胆敢和百度、微软、Google 三巨头，争抢这位教父，尽管结果肯定是争不过。 我们翻了翻各大媒体报道和硅谷史记，找到了更多跟 Hinton 有趣的冷知识——不得不说，这个人物，可比物理有意思多了。 不是真·物理学家 这一点现在已经人尽皆知了😂 本次物理学奖之一 John Hopfield 确实是物理学出身——虽然他现在在普林斯顿，是分子生物学教授。 而 Geoffery Hinton 则是知名的「人工智能教父」，他在神经网络上的研究，为人工智能奠定了基础。 实际上，两人的研究都跟物理学有所联系。Hopfield 创造了一种联想储存器，可以存储和重
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