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。两人使用物理学工具开发了当今机器学习技术的基础方法。约翰‧J‧霍普菲尔德创造了一种关联记忆，它能够存储和重构图像以及其他模式类型。
杰弗里‧E‧辛顿发明了一种能够自主发现数据中属性的方法，并执行任务，如识别图像中的特定元素。辛顿将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机。玻尔兹曼机可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料。这种机器学习帮助推动了当今机器学习的快速发展◆
