A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia területén elért eredményeiért a brit-kanadai Geoffrey Hintonnak (a fenti képen balra) és az amerikai John Hopfieldnek (a fenti képen jobbra) ítélték a fizikai Nobel-díjat.

Bár a döntés első hallásra talán meglepő, a bizottság indoklása szerint mindkét tudós a fizika eszközeit használta olyan módszerek kifejlesztésére, melyek a mai nagy teljesítményű gépi tanulás alapját képezik. John Hopfield olyan asszociatív memóriát hozott létre, amely képes képeket és más típusú mintákat tárolni, valamint azokat rekonstruálni adatokból. Geoffrey Hinton pedig olyan eljárást dolgozott ki, amely képes önállóan megtalálni jellemző mintákat adatokban, ami a fejlett képfelismerés egyik kulcsa.

A már 91 éves John Hopfield leginkább az akadémiai szférában mozgott, így a szélesebb közvélemény előtt talán kevésbé ismert, de a minták mentésére és újragenerálására alkalmas neurális hálózata, az ún. Hopfield-hálózat alapvetően járult hozzá az későbbi MI-fejlesztésekhez. Tudományos eredményeit 2001-ben Dirac-éremmel ismerték el, amelyet sokan a Nobel-díj előszobájaként tartanak számon (az elismerést Nobel-díjasoknak nem is ítélik oda), majd 2005-ben elnyerte a Boltzmann-érmet is.

Bár az MI-vel kapcsolatos aggodalmakkal kapcsolatban nem szokott megszólalni, a Nobel-díj elnyerése után azt mondta, hogy osztja Geoffrey Hinton félelmeit, aki az utóbbi pár évben gyakran beszél az MI létrehozta disztópikus világ lehetőségéről. De azt is hozzátette, hogy hozzászokhattunk: a technológiák nem csak jók vagy csak rosszak lehetnek. Mindkét lehetőség bennük van.

A 76 éves Hinton, aki jelenleg a Torontói Egyetem professor emeritusa, 2013-tól a tanítás és kutatás mellett részt vett a Google MI-programjában, és jelentős szerepe volt abban, hogy elkészülhetett a Google Brain. Emellett az MI ismert kritikusa. 2023-ban állítólag azért is távozott a Google-től, hogy szabadabban beszélhessen a technológia kockázatairól. Úgy véli ugyanis, hogy a számítógépek sokkal hamarabb válhatnak okosabbá az embernél, mint ahogyan azt eredetileg jósolták. Hinton egyébként a távozásakor azt állította, hogy a Google felelősségteljesen reagált a kockázatra.

A Nobel-díj elnyerésekor adott nyilatkozatában is a veszélyekre helyezte a hangsúlyt. Szerinte az alapvető kockázat az, hogy nincs tapasztalatunk a nálunk okosabb dolgokkal kapcsolatban. Az MI hozhat csodálatosan új dolgokat az ember életébe, például az egészségügy terén, de óriási a kockázata annak, hogy az irányítás kicsúszik a kezünkből. Személy szerint utólag már bánja, hogy belefogott bizonyos kutatásokba, de az akkor rendelkezésére álló információi alapján cselekedett.

Geoffrey Hinton 2018-ban elnyerte az informatikusok Nobel-díjának tartott Turing-díjat megosztva a Montreáli Egyetem tanárával, Yoshua Bengióval és Yann LeCunnal (Bell Labs, New York-i Egyetem), aki többek között a Meta MI-fejlesztéseiben működik  közre.