当地时间2024年10月8日瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者从20世纪80年代起就开展了与物理学相关的人工神经网络的重要工作。他们将平分1100万瑞典克朗（约合745万元人民币）奖金。

杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton）是人工智能领域的杰出人物，被誉为“AI教父”、“神经网络之父”和“深度学习之父”。以下是他的人生经历故事：

一、早年经历与学术背景

1947年，辛顿出生于英国一个学术世家。他的曾外祖父是19世纪著名数学家布尔，发明了布尔代数，这是后世所有计算机的数学基础。他的家族中涌现出许多著名学者，如经济学概念“国民生产总值”的提出者（他的姑父）、参与曼哈顿计划的核物理学家（他的表姐）以及当选过英国皇家学会院士的昆虫学家（他的父亲）。

辛顿在剑桥大学国王学院学习实验心理学，并于1970年获得学士学位。大学期间，辛顿还曾一度迷失方向，做过木匠等工作。

1978年，辛顿在爱丁堡大学获得人工智能博士学位，师从Christopher Longuet-Higgins教授。

二、学术研究与贡献

在获得博士学位后，辛顿在苏塞克斯大学、加州大学圣地亚哥分校和卡内基梅隆大学等地工作，从事神经网络和深度学习领域的研究。

辛顿是最早展示使用广义反向传播算法来训练多层神经网络的研究人员之一。1986年，他与戴维·鲁梅尔哈特、罗纳德·威廉姆斯等人共同发表了《Learning representations by back-propagation errors（通过反向传播算法的学习表征）》的论文，提出了反向传播算法，为神经网络（机器学习）奠定了重要基础。

2006年，辛顿发表了《Reducing the dimensionality of data with neural networks（用神经网络降低数据维数）》的论文，提出深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs），将人工智能带入了“深度学习”时代，解决了当时困扰AI已久的学习效率问题。

三、职业发展与荣誉

辛顿曾在多伦多大学计算机科学系任教，并担任伦敦大学学院盖茨比慈善基金会计算神经科学部门的创始主任。

2012年，辛顿和他的学生亚历克斯·克里泽夫斯基、伊尔亚·苏茨克维共同开发的AlexNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中一举夺魁，图像识别准确率高出第二名十多个百分点。这一成就推动了人工智能的复兴，并引领了深度学习的发展。

2013年，辛顿的公司DNNresearch被谷歌收购，他加入谷歌并担任副总裁。在谷歌期间，他继续从事深度学习领域的研究，并为谷歌的发展做出了重要贡献。

2018年，辛顿与杨立昆和约书亚·本希奥共同获得图灵奖，这是计算机领域的最高荣誉。

四、对AI的担忧与离职

尽管辛顿在人工智能领域取得了巨大成就，但他也对AI的发展表示担忧。他认为人类可能无法阻止坏人利用AI做坏事，并担心AI会导致大量工作岗位消失以及人们无法分辨真实与虚假。

2023年，辛顿从谷歌离职，以自由地讨论人工智能的危险性。他在接受采访时坦言，自己对自己在人工智能领域所付出的贡献感到懊悔，并希望人们能够更加关注AI的风险和监管。

五、诺贝尔物理学奖

2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布将诺贝尔物理学奖授予杰弗里·E·辛顿和约翰·J·霍普菲尔德，以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。这一荣誉再次证明了辛顿在人工智能领域的卓越贡献和深远影响。

综上所述，杰弗里·E·辛顿是一位具有传奇色彩的人工智能科学家，他的学术生涯和研究贡献在AI领域具有深远的影响。他的人生经历充满了挑战和突破，他的成就和担忧也反映了人工智能领域的复杂性和未来发展的挑战性。