2024年诺贝尔奖标志着人工智能和机器学习直接相关的工作首次在同一年被两个独立的诺贝尔委员会认可，这一结果被广泛解读为对该领域的科学合法性的一种认可。诺贝尔物理学奖授予了杰弗里·辛顿和约翰·霍普菲尔德，以表彰他们在人工神经网络方面的基础性工作，而诺贝尔化学奖则授予了德米斯·哈萨比斯、约翰·江珀和大卫·贝克，以表彰他们在蛋白质结构预测和设计方面的工作。
物理学奖
物理学奖表彰了霍普菲尔德在1982年提出的霍普菲尔德网络，这是一种早期形式的联想记忆网络，借鉴了统计物理学的思想，以及辛顿随后在这些思想基础上开展的工作，包括玻尔兹曼机以及后来对反向传播和更广泛的深度学习的贡献。这一选择引发了一些公众讨论，因为所表彰的工作更接近计算机科学和机器学习，而非传统物理学，尽管诺贝尔委员会将这些贡献定性为植根于应用于信息处理的物理学方法。辛顿于2023年离开谷歌，以便更自由地谈论高级人工智能的风险，并在其诺贝尔演讲及随后的公开讲话中重申了对人工智能安全和失控问题的担忧。
化学奖
化学奖表彰了两项相关成就：贝克在新型蛋白质计算设计方面的工作，以及由谷歌DeepMind领导的AlphaFold项目，在该项目中，德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀开发了AlphaFold，这是一种能够根据氨基酸序列预测蛋白质三维结构的系统，其准确性长期以来被视为结构生物学中的一项重大挑战。AlphaFold的预测及相关的公共数据库被认为加速了生物学和医学领域的广泛研究，从药物发现到酶设计，使其成为深度学习在AI自身之外问题上最具体的大规模科学应用之一。
意义
这两项奖项共同被广泛解读为一种承认，即神经网络方法，，曾经是一个小众且有时被边缘化的子领域，经历了多次人工智能寒冬，，已成为当代科学中跨物理学相关计算和生物学的核心。评论人士指出，辛顿作为认真对待高级人工智能带来的存在风险的主要倡导者，以及哈萨比斯作为该领域最著名商业实验室之一的负责人，在同一周期获得认可，具有象征意义，展示了该领域同时具备的科学声望和未解决的安全争论。这些奖项还重新引发了公众对传统诺贝尔奖项类别界限的讨论，在计算方法日益推动自然科学发现的当下。