Açıklama, Nobel Ödüllerini vermekten sorumlu olan İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi tarafından düzenlenen basın toplantısında yapıldı. Akademi, Hopfield ve Hinton'ın "makine öğrenimini yapay sinir ağları ile mümkün kılan temel keşifler ve icatlar" olarak seçilme nedenlerini belirtti.
John Hopfield, Princeton Üniversitesi'nde emekli profesördür ve 1980'lerde sinir ağları ve bunların bilgiyi insan beynine benzer bir şekilde depolama ve hatırlama yeteneği üzerindeki çalışmalarıyla tanınmaktadır. Hopfield, birbirine bağlı yapay nöronların nasıl öğrenebileceğini ve desenleri hatırlayabileceğini gösteren bir matematiksel model geliştirmiştir; bu model "Hopfield ağı" olarak bilinir. Bu, sinir ağları alanının ve bunların makine öğrenimindeki uygulamalarının temelini oluşturmuştur.
Geoffrey Hinton, büyük veri setlerinden öğrenmek ve tahminde bulunmak için çok katmanlı yapay sinir ağları kullanan, makine öğreniminin güçlü bir alt kümesi olan derin öğrenme alanında bir öncüdür. Şu anda Toronto Üniversitesi'nde profesör ve Google Brain'de fellow olan Hinton, derin öğrenme tekniklerinin geliştirilmesinde ve bilgisayarla görüntü işleme, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi alanlarda etkinliğinin gösterilmesinde büyük bir rol oynamıştır.
Hopfield ve Hinton'ın çalışmaları, son yıllarda yapay zeka ve makine öğreniminde hızlı ilerlemeye ve yaygın benimsemeye temel olmuştur. Yenilikçi fikirleri ve algoritmaları, öğrenebilen ve insan beynini taklit eden şekillerde karar verebilen akıllı sistemlerin geliştirilmesine olanak tanımış, bu sistemlerin uygulama alanları geniş bir endüstri ve alan yelpazesini kapsamaktadır.
2024 Nobel Fizik Ödülü, makine öğrenimi alanındaki katkılarının ve yapay zekadaki daha geniş ilerlemelerin kritik önemini tanımaktadır. Hopfield ve Hinton'ın öncü araştırmaları, mevcut yapay zeka devriminin teknik ve kavramsal temellerini atmış, bu da birçok endüstriyi dönüştürmüş ve teknolojinin geleceğini şekillendirmeye devam etmektedir.
