השניים, ג'ון הופפילד מאוניברסיטת פרינסטון ופרופ' ג'פרי הינטון מאוניברסיטת טורונטו שינו את הדרך שבה מתבצע לימוד מכונה עבור בינה מלאכותית וקידמו את הפיכת הטכנולוגיה לעוצמתית כפי שהיא מוכרת לנו כיום
ב-8 באוקטובר 2024, הכריזה האקדמיה המלכותית השוודית למדעים על הענקת את פרס נובל לפיזיקה לשני חוקרים: ג'ון ג'. הופפילד מאוניברסיטת פרינסטון ופרופסור ג'פרי א. הינטון מאוניברסיטת טורונטו. השניים זכו בפרס בזכות תגליותיהם המהפכניות שאפשרו פיתוח טכנולוגיות למידה באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות.
תרומתם של השניים הייתה בבסיס התפתחות טכנולוגיות הלמידה העמוקה שמשתמשות ברשתות עצביות מלאכותיות, שיטה שנוצרה בהשראת מבנה המוח. רשתות אלו כוללות צמתים (nodes) המשקפים את הנוירונים במוח, המתקשרים זה עם זה באמצעות קשרים בעלי עוצמות משתנות. קשרים אלו נחלשים או מתחזקים בהתאם לערכים של הצמתים, ובכך מאפשרים לרשת "ללמוד" מידע חדש.
הופפילד פיתח מודל רשת המשמשת כזיכרון אסוציאטיבי שמסוגלת לאחסן ולשחזר תבניות, כגון תמונות. רשת הופפילד מתארת את הקשרים שבין הצמתים במונחים של אנרגיה, בדומה לאופן בו מערכות פיזיקליות מתפקדות. במהלך האימון, הרשת מוצאת ערכים לקשרים כך שהתמונות המאוחסנות יציבות באנרגיה נמוכה. כאשר מזינים לרשת תמונה פגומה, היא מעדכנת את הצמתים באופן שמקטין את האנרגיה הכוללת ומובילה לשחזור התמונה המקורית.
הינטון, שהתבסס על עבודתו של הופפילד, פיתח את רשת בולצמן, המסוגלת ללמוד תכונות ייחודיות של מידע נתון. בעזרת כלים מפיזיקה סטטיסטית, הינטון הצליח ליצור מערכת המוכרת תמונות או יוצרת דוגמאות חדשות של תבניות למידה שהוזנו לה. רשתות מסוג זה הפכו לכלי שימושי במיוחד בתחום הבינה המלאכותית ותרמו רבות לפיתוח הנוכחי בתחום.
תרומתם המהפכנית של השניים משמשת כיום במגוון תחומים, כולל פיתוח חומרים בעלי תכונות ייחודיות. גברת אלן מונס, יו"ר ועדת פרס נובל לפיזיקה, ציינה כי עבודה זו כבר הביאה תועלת רבה. הפרס, בסך 11 מיליון קרונות שוודיות, יחולק שווה בשווה בין השניים.
