“科技创新并非一蹴而就，它往往是在质疑和黑暗中前行，总有一些‘疯子’愿为改变世界而坚持不懈。”

10月8日，2024年诺贝尔物理学奖揭晓，91岁高龄的John J. Hopfield与77岁的Geoffrey E. Hinton凭借其在人工神经网络进行机器学习方面的开创性贡献获此殊荣。他们的研究不仅重塑了人工智能的进程，也为全球科技产业注入了持续的创新动力，开启了新一轮的技术革命。

(诺贝尔奖委员会官网图片)

Geoffrey E. Hinton，这位被誉为 “深度学习之父” 的科学家，其研究模仿人脑工作原理，彻底颠覆了传统机器学习方式。早期在微软支持下，他的团队突破语音处理瓶颈，为 AI 应用普及奠定基础。2012 年，Hinton 与其学生开发的 AlexNet 在 ImageNet 竞赛中大放异彩，凭借创新的卷积神经网络模型，不仅证明了深度学习在计算机视觉领域的巨大潜力，更宣告了人工智能新时代的到来。此后，全球科技巨头纷纷参与对其团队的竞购，谷歌最终以 4400 万美元高价收购，这一举措不仅引发人才争夺热潮，还助力谷歌在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域取得重要突破。Hinton 推动谷歌 AI 发展并促成其收购 DeepMind，开启现代 AI 应用新篇章，他本人也在 2018 年荣获图灵奖。

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Hinton 的科研之路并非一帆风顺。早在1986 年提出反向传播算法时，因硬件条件限制，鲜有人认可，甚至被视为 “疯狂” 学者，但他坚信神经网络的潜力，哪怕在“无成果期”也继续深耕，与团队持续优化算法。这个冷板凳，他一坐就是30年，终于在 2012 年，随着硬件性能提升和数据资源丰富，深度学习迎来黄金时刻，成为 AI 革命的催化剂，推动了从AlphaGo到ChatGPT等一系列技术的爆发。他还培养了众多杰出人才，被誉为AI教父，如 Ilya Sutskever、Ian Goodfellow 和吴恩达等，他们在不同领域推动深度学习从理论走向实际应用，在全球范围内产生了广泛的影响。

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与Hinton并列获奖的John J. Hopfield教授，同样对AI发展作出了不可磨灭的贡献。他在神经网络领域的奠基性工作为深度学习理论打下了坚实的基础。Hopfield提出的“Hopfield网络”模型将生物神经网络的工作原理引入了计算机科学，为神经网络在记忆建模、模式识别等领域的应用开辟了新的可能。

Geoffrey E. Hinton和John J. Hopfield的坚韧与创新精神，激励着全球科技产业的不断突破。自1996年创业以来，凌云光秉持“为机器植入眼睛和大脑”的理念，在视觉与AI技术领域深耕28年，凭借光学成像、视觉软件与算法及核心部件的技术积累，提供可配置视觉系统、智能视觉装备及高端解决方案。未来，凌云光将进一步深化深度学习算法创新，助力行业客户实现超级工厂、极限制造和灯塔工厂的战略愿景。