据诺贝尔奖官网消息，评奖委员会在当天发布的新闻通报中指出，两名获奖者使用物理学工具来开发训练人工神经网络的方法，这些方法是当今强大的机器学习的基础。

　　通报称，“当我们谈论人工智能时，通常是指使用人工神经网络的机器学习技术。这项技术最初受到大脑结构的启发，在人工神经网络中，大脑神经元由具有不同值的节点表示，这些节点通过连接相互影响，如同‘突触’，可以增强或减弱，网络由此实现训练。今年的获奖者从20世纪80年代开始，就在人工神经网络方面开展重要工作”。

　　通报指出，约翰·霍普菲尔德根据物理学原理创造了一种关联神经网络，可以存储和重建图像和其他模式类型。杰弗里·辛顿以霍普菲尔德网络为基础发明了一种方法，可以自动发现数据属性，从而执行识别图片中的特定元素等任务。“他们的工作帮助启动了当前机器学习的爆炸性发展。”

　　诺贝尔物理学奖委员会主席艾伦·穆恩斯(Ellen Moons)表示，“获奖者的工作已经产生巨大效益。在物理学中，人工神经网络应用广泛，比如开发具有特定性能的新材料。”

　　诺贝尔奖官网信息显示，约翰·霍普菲尔德于1933年7月出生于美国芝加哥，目前任职于美国普林斯顿大学。杰弗里·辛顿于1947年12月出生于英国伦敦，目前任职于加拿大多伦多大学。

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