图：得奖理论

　　霍普菲尔德和欣顿使用物理学工具构建人工神经网络，为当今强大的机器学习奠定了基础，推动人工智能（AI）发展。霍普菲尔德创造了“霍普菲尔德网络”（Hopfield network），能够储存和重构图像。向该网络输入扭曲或不完整的图像，该网络能够找到最接近该不完美图像的已储存图像。

　　欣顿在“霍普菲尔德网络”的基础上创造出新网络“玻尔兹曼机”（Boltzmann machine）。“玻尔兹曼机”通过学习给定数据类型的特征元素，可用于图像分类或创建新的训练模式类型范例。

　　约翰．霍普菲尔德（John J. Hopfield）

　　现年91岁，美国科学家，普林斯顿大学教授。霍普菲尔德1933年7月出生在美国伊利诺伊州芝加哥市，1958年获得康奈尔大学博士学位。他早年利用自己的物理学背景探索分子生物学的理论问题，后来受邀参加一次神经科学会议时接触到对大脑结构的研究，对此非常感兴趣，并开始思考简单神经网络的动态。

　　杰弗里．欣顿（Geoffrey E. Hinton）

　　现年76岁，英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，多伦多大学教授，被誉为“AI教父”、“深度学习之父”和“神经网络之父”。欣顿1947年12月出生在英国伦敦，1978年获得英国爱丁堡大学博士学位。2018年，他因在深度学习方面的贡献与本吉奥和杨立昆一同被授予图灵奖。欣顿于2013年加入谷歌，他创办的DNNresearch公司也被谷歌收购。但为了能自由讨论AI的潜在风险，他去年宣布从谷歌离职。