约翰·霍普菲尔德（John J. Hopfield），1933年7月15日出生在美国伊利诺伊州芝加哥，1958年在美国康奈尔大学获得博士学位，现任美国普林斯顿大学教授。

1933年7月15日，约翰·霍普菲尔德出生于芝加哥（伊利诺伊州）。1954年，获得宾夕法尼亚州斯沃斯莫尔学院物理学学士学位。1958年，获得博士学位康奈尔大学物理学博士。

1958年，约翰·霍普菲尔德成为贝尔电话实验室理论物理组技术人员，正式开始了固体物理学家的职业生涯（利用量子力学、晶体学、电磁学和冶金学来研究固体物质）。1960年，约翰·霍普菲尔德成为巴黎高等师范学院客座研究物理学家。1961年，约翰·霍普菲尔德成为加州大学伯克利分校物理学助理教授和副教授。1964年，成为普林斯顿大学物理学教授。1965年，成为美国国家航空航天局（NASA）第谷研究组成员。1968年，约翰·霍普菲尔德获得古根海姆奖学金，此时约翰·霍普菲尔德已是一位领先的理论物理学家，也是光与固体相互作用方面的权威。在剑桥大学卡文迪什实验室获得古根海姆奖学金后返回美国后，霍普菲尔德完全改变了他的研究领域，转向物理学和生物学的交叉领域。

1969年，约翰·霍普菲尔德荣获美国物理学会奥利弗·E·巴克利凝聚态物质奖。1971年，成为总统科学咨询委员会（PSAC）战略军事小组成员。1973年，成为贝尔电话实验室分子生物物理学组技术人员。1974年，霍普菲尔德对遗传学领域做出了重大贡献，霍普菲尔德证明基因表达中存在的高精度可以通过称为“动力学校对”的偶联化学反应来解释。霍普菲尔德将动力学校对描述为生物反应（例如蛋白质合成）中的纠错机制。1980年，约翰·霍普菲尔德成为Roscoe Gilkey Dickinson加州理工学院化学与生物学教授。1982年，成为巴特尔纪念研究所董事会成员。

1982年，霍普菲尔德开发了一个神经网络模型来解释大脑如何回忆记忆。霍普菲尔德模型解释了神经元系统如何相互作用以产生稳定的记忆，以及神经元系统如何应用简单的过程来基于部分信息完成整个记忆。1983年，成为加州大学圣塔芭芭拉分校理论物理研究所顾问委员会成员。1984年，成为新泽西州默里山AT&T贝尔实验室技术人员成员。1985年，约翰·霍普菲尔德荣获美国物理学会马克斯·德尔布鲁克生物物理学奖。1990年，约翰·霍普菲尔德成为哈维穆德学院董事会成员。1995年，成为美国国家科学院出版委员会主席。约翰·霍普菲尔德自1997年起担任普林斯顿大学教授，自2001年起担任Howard A. Prior分子生物学教授。2006年，成为美国物理学会（APS）主席。

2022年，约翰·霍普菲尔德因研究扩展了统计物理学的边界，使其涵盖生命现象，从分子水平信息传输的动力学校对到神经网络的动力学，他创建了一种用于思考大脑计算的新语言，获得2022年玻尔兹曼奖。2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学的约翰·霍普菲尔德，以表彰其“为利用人工神经网络进行机器学习做出的基础性发现和发明”。

约翰·霍普菲尔德幼年时热衷于了解事物的工作原理，拆卸家里的东西并恢复原状，还制作出模型飞机和矿石收音机。

约翰·霍普菲尔德父母都是物理学家，父亲是波兰物理学家约翰·约瑟夫·霍普菲尔德，母亲是物理学家海伦·霍普菲尔德。

约翰·霍普菲尔德育有三女，艾莉森·霍普菲尔德、杰西卡·霍普菲尔德、娜塔莉·霍普菲尔德。

霍普菲尔德博士是一位颇有涉猎的科学家，职业生涯始于固态物理学家，然后进入分子生物学领域并在神经科学领域进行开创性研究。其感兴趣的领域包括对光合作用重要的电子转移过程；DNA转录和表达的生物校对机制；以及大脑功能和计算机之间的关系。

1974年，霍普菲尔德对遗传学领域做出了重大贡献，霍普菲尔德证明基因表达中存在的高精度可以通过称为“动力学校对”的偶联化学反应来解释。霍普菲尔德将动力学校对描述为生物反应（例如蛋白质合成）中的纠错机制。

1982年，霍普菲尔德开发了一个神经网络模型来解释大脑如何回忆记忆。霍普菲尔德模型解释了神经元系统如何相互作用以产生稳定的记忆，以及神经元系统如何应用简单的过程来基于部分信息完成整个记忆。

约翰·霍普菲尔德模型的当代物理学、生物学和计算机科学等在各个领域都有很明显的影响。通过构建能够模拟人脑某些功能的人工神经网络，机器可以使用这些过程来存储“记忆”。这一技术进步引发了深度学习技术的浪潮，机器从外部世界学习：智能手机识别我们的面部或指纹来解锁。自动驾驶汽车通过观察驾驶者来学习驾驶，机器可以自行观察、学习和记忆。霍普菲尔德的工作拓展了物理学的视野，清楚地表明局部计算如何产生全局结果。（The Franklin Institute 评）

约翰·霍普菲尔德的研究扩展了统计物理学的边界，使其涵盖生命现象，从分子水平信息传输的动力学校对到神经网络的动力学，他创建了一种用于思考大脑计算的新语言。（玻尔兹曼奖委员会 评）