John Joseph Hopfield
hoạt động khoảng năm 1933, Chicago, Illinois, Mỹ
Nhà vật lý–sinh học lý thuyết người Mỹ, đề xuất 'mạng Hopfield' — mô hình bộ nhớ liên tưởng mở ra học máy hiện đại.
Hopfield di chuyển giữa vật lý chất rắn, sinh học phân tử (chứng minh 'kiểm đọc động học' trong tổng hợp protein) và sinh học tính toán. Năm 1982 ông viết mô hình neuron nhị phân hồi quy hội tụ về 'điểm cực tiểu năng lượng' — biến mạng thần kinh thành bài toán vật lý thống kê, làm sống lại một ngành đang ngủ đông.
Công trình đoạt giải Nobel
Mạng Hopfield (1982) gán mỗi trạng thái một 'năng lượng' Ising: cập nhật neuron luôn làm năng lượng giảm, nên ký ức là các cực tiểu địa phương mà mạng tự 'lăn' về — nhớ theo nội dung thay vì địa chỉ. Liên hệ spin-glass cho phép phân tích dung lượng và lỗi; ý tưởng năng lượng này sau đó nuôi Boltzmann machine của Hinton và truyền cảm hứng deep learning.
Nơi làm việc: Đại học Princeton, Caltech
Hoa Kỳ