杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），多伦多大学计算机科学系名誉教授，荣获2024年诺贝尔物理学奖，这也让其成为史上首位图灵奖+诺贝尔物理学奖的获奖者。
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）与普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield）被广泛认为是“人工智能的教父”。他们两人被共同授予2024年诺贝尔物理学奖，因为他们在人工神经网络方面的发现和发明为机器学习的实现奠定了基础：他们使用物理学工具训练了人工神经网络，让如今的深度神经网络和深度学习得以诞生。
辛顿的论文及持续研究，为当前机器学习领域爆炸式的发展奠定了基础，支撑着大型语言模型（如ChatGPT）到自动驾驶汽车等一系列应用。
杰弗里·辛顿于1987年在多伦多大学担任计算机科学教授，此前曾在英国和美国的多所大学工作。多伦多大学校长梅里克·戈特勒（Meric Gertler）表示：我非常高兴代表多伦多大学祝贺杰弗里·辛顿教授获得2024年诺贝尔物理学奖，多伦多大学的全体师生为他的历史性成就感到无比骄傲。作为加拿大高级研究院（CIFAR）首批支持的研究人员之一，辛顿的工作帮助加拿大跻身全球人工智能发展的领先地位。
辛顿周二晚上在多伦多大学新闻发布会上表示，他所取得的成就是来源于加拿大包容的学术环境和整个加拿大学术界对基于好奇心的研究的支持——加拿大在这些方面做的尤为突出。
辛顿还表示，他计划将与该奖项相关的资金捐赠给各种慈善机构，包括为神经科学提供就业机会的慈善机构。他补充说，人工智能的崛起在许多方面都将是美妙的，并指出医疗保健和工作场所生产力将会是从AI技术中受益匪浅的两个领域。但我们也必须担心一些可能的不良后果，尤其是这些事情失控的威胁。
诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫·丹尼尔松对记者强调：人工神经网络在物理学中的研究和应用已经持续了相当长一段时间，本次诺贝尔物理学奖并非颁发给过去几年人工智能的发展，不是针对大语言模型或类似的东西，而是针对在最初阶段的基础理论创建和研究。（从这句话，我们可以看到诺贝尔奖的伟大之处—它非常关注开创性和前瞻性的研究）。
两位科学家从20世纪80年代起就在人工神经网络领域做出了重要工作。当时，杰弗里·辛顿希望机器能像人类一样自主学习和分类信息。他在1985年和同事提出了“玻尔兹曼机”的网络模型，这个名字源于19世纪物理学家路德维希·玻尔兹曼的方程。该模型通过统计物理学中的玻尔兹曼分布来识别数据中的特征，成为了现代深度学习网络的基础。
2012年，辛顿与其他研究者共同发表了一篇题为「Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Speech Recognition」的开创性论文。这篇论文为后续的神经网络及机械学习研究提供了开创性的理论基础。
（Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Speech Recognition论文收录截图）
老师从其论文的共同作者中发现，有一位浙江师范大学物理系的研究者，这一定程度上说明在神经网络的研究中，不同国家的研究者都在积极得尝试与探索。有意向学习计算机科学或人工智能相关领域的学生，可以参考：加拿大STEM类院校AAAAA级推荐（一）计算机科学，也可以关注以下领先的加拿大大学计算机专业：
其中多伦多大学更是以其优质的教育资源和顶尖的研究声誉排名世界前列：
其计算机科学学院吸引了世界知名的教授，同时也涵盖了几乎所有可以包括的研究方向：
- 应用与离散数学
- 人工智能
- 计算生物医学
- 计算机图形学
- 计算机系统和网络
- 数据科学
- 数据库系统
- 健康与辅助技术
- 人机交互
- 编程语言和方法
- 机器人
- 软件工程
- 理论计算机科学
而其物理与数学科学系更是拥有所有顶级院校中最亲民的录取要求，不要求面试，不要求写长篇的文书，打着灯笼都找不到的好院系。
少年们，来申请多伦多大学吧，终有一日，你将会成为诺贝尔奖获得者的校友。
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