主要观点总结
本文简要概述了2024年诺贝尔物理学奖的相关情况，包括两位获奖者基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明，以及相关的背景信息和历史数据。
关键观点总结
关键观点1: 介绍获奖者及主要成就
今年诺贝尔物理学奖授予了来自美国和加拿大的两位科学家John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton，以表彰他们在基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明上的贡献。
关键观点2: 提及传统与现代的进步对比
与传统的物理学研究不同，今年得主的成果代表着计算机科学的进步。此前，诺贝尔物理学奖从未直接颁发给计算机科学相关的研究，尤其是软件、算法相关的研究。
关键观点3: 关于诺贝尔奖委员会的评价
诺贝尔奖委员会表示，今年两位获奖者的方法为人类创造了强大的机器学习工具，为当今许多技术提供了基础。
关键观点4: 提及诺贝尔奖的历史背景及统计数据
从1901年至今，诺贝尔物理学奖已经颁发了117届，共有225人次获奖。其中，最年轻的获奖者是劳伦斯∙布拉格，在1915年获奖时年仅25岁。此外，只有五名女性获得过该奖项，最新的获得者是安妮·吕利耶，在2023年获奖。另外，也有一些父子、夫妻共同获奖的情况。
关键观点5: 描述诺贝尔物理学奖金质奖章
诺贝尔物理学奖章由瑞典雕刻家设计，上面刻绘着象征丰饶和自然的女神伊希斯，以及守护科学的女神揭开其面纱的美丽场景。
文章预览
北京时间10月8日下午5点45分许，2024年诺贝尔物理学奖揭晓。来自美国和加拿大的两名科学家John J. Hopfield、Geoffrey E. Hinton获奖，以表彰他们“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”。 今年获奖的两位物理学家完全出乎所有人的预料。与传统的物理学研究不同，今年得主的成果代表着计算机科学的进步。之前，诺贝尔物理学奖从未直接颁发给计算机科学相关的研究，尤其是软件、算法相关的研究。 颁奖的时候，Hinton也处于在线上网状态，但他表示他完全没想到自己能获得诺贝尔物理学奖。 Hinton 回忆了自己成果的发现过程，并致敬了所有的合作者，讲述了他们是如何一步一步实现了基于玻尔兹曼机的学习算法。 当被问到他自己在用什么AI工具时，Hinton表示他自己在用GPT-4。他不完全相信GPT-4的答案，但一旦自己有什么不知道，就会去问
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