今天，加拿大拥有了一名新的诺贝尔奖得主。
有“人工智能教父”之称的多伦多大学计算机科学家辛顿博士（Geoffrey Hinton）与普林斯顿大学91岁的物理学家和荣休教授John Hopfield共同获得诺贝尔物理血浆。
两人将平分1100万瑞典克朗（约合140万美元）的奖金。
从20世纪80年代开始，这两位研究人员为神经网络计算机算法的发展做出了重要贡献，这种算法可以根据自身的表现进行调整，从而逐步优化其解决各种计算问题的能力，成为当今人工智能技术爆炸式发展的基础。
辛顿博士出生于英国，其家族声名显赫，出过很多在世界上响当当的名人。其高祖父是乔治布尔（George Boole），19世纪最重要的数学家，创立了布尔逻辑和布尔代数，为现代计算机的出现奠定了数学基础。
布尔代数、布尔电路、布尔类型、布尔表达式、布尔函数、布尔模型等等都是以其高祖父命名。
布尔的小女儿Ethel Lilian Voynich家喻户晓的小说《牛虻》的作者。
辛顿博士的爸爸Howard Everest Hinton是著名昆虫学家、英国皇家学会院士。父亲的堂妹寒春Joan Hinton是杨振宁同学，中国人民老朋友，北京第一个获得绿卡的外国人。
家中有这么多大牛，让辛顿压力山大。他曾表示，“大概在7岁的时候就意识到，不读博士不行了”。在他成长过程中，母亲给过他两种选择，“要么成为学者，要么一事无成”。
今天，他终于成为家族中另一颗闪亮的巨星，获得诺贝尔物理学奖。
年轻时，辛顿曾经研究过心理学，但是并不顺利。他曾经放弃研究，搬到伦敦一个脏乱差的地区，以做木匠糊口。然而，他不是这块材料，很快就以失败告终，只有转回学术界，在爱丁堡大学学习人工智能。
然而，由于80年代初电脑算力低下，辛顿做了20多年研究，始终没有什么突破，当时从事这个领域研究的很多人都转投其他行业，但他耐得住寂寞，坚持了下来。
2012年秋天，当时在多伦多大学担任教授的辛顿跟两名研究生一起发表了一篇研究论文，里面显示了他们训练的一个神经网络可以识别日常生活中的花、狗和汽车等物体，展现了人工智能的巨大潜力。
那年他已经64岁，一般人看来，已经进入了学术生涯的末期，但是似乎仍没有取得任何惊天的成就。然而，这篇论文却使他一跃成为科技界的焦点，遭到百度和谷歌的疯抢。在百度工作的中国人工智能学者余凯在一次研究会议上与辛顿认识，两人都相信神经网络有巨大潜力。
之后余凯建议百度高层应尽快延揽辛顿，于是百度向辛顿与学生3人出价1200万美元，邀请他们加入百度北京公司；然而，却被辛顿拒绝了。
或许是百度的高额出价，让辛顿和学生看到了自己研究成果的巨大商业价值，他们想出了一个更加大胆的计划：“拍卖自己，价高者得”。
在与并购律师和专家商谈后，一场“人才拍卖会”拉开了帷幕。
借着加州太浩湖哈拉斯赌场酒店举办年度人工智能会议的时机，辛顿向所有的科技巨头推销他和学生们基于研究成果创办的新创公司。实际上，这个公司没有任何实体资产，卖的就是他们自己的智慧和研究成果。
微软和谷歌展开了激烈的竞争，最终辛顿和他的学生们在4400万美元的价格上停止了拍卖，谷歌胜出。
在谷歌工作10年后，辛顿博士去年离开。虽然自己的研究奠定了人工智能发展的基础，但他现在却感到有点后悔和害怕。
他认为随着大公司不断改进AI系统，它们会变得越来越危险，科技巨头陷入了一场可能无法阻止的竞争。
他退出谷歌们也是为了可以公开的自由谈论人工智能带来的风险。
辛顿博士目前是加拿大研究主席，专注于机器学习，并担任加拿大高级研究院的“机器与大脑学习”项目的顾问。
辛顿博士的成就正是基于另一位获奖者Hopfield博士80年代初的研究。
Hopfield博士于1933年出生于芝加哥，并于1958年在康奈尔大学获得博士学位。他发现了一种计算机模拟模型，称为Hopfield网络，允许机器检索与给定输入最相似的存储模式。
辛顿博士继续发展这一理念，构建了分层网络，可以将图像或语言识别等任务分解为更小的部分，并最终得出系统计算出最有可能正确的答案。
辛顿博士是第七位获得世界顶级物理奖的加拿大出生或在加拿大工作的研究人员。
其他获奖者包括Richard E. Taylor（1990年）、Bertram Brockhouse（1994年）、Willard Boyle（2009年）、Arthur McDonald（2015年）、Donna Strickland（2018年）和James Peebles（2019年）。
他表示，社会的多元文化是吸引他来加拿大的一大原因。他对加拿大的学术氛围也赞赏有加：
“这里虽然没有像美国那样多的资金，但加拿大自然科学与工程研究委员会一直支持以好奇心驱动的基础研究。”“这就是这一切的根源。”
