Hopfield [hɔ'pfi:ld], John, američki fizičar (Chicago, 15. VII. 1933). Diplomirao je 1954. na Swarthmore Collegeu u Pennsylvaniji i doktorirao 1958. na Sveučilištu Cornell u Ithaci. Radio je u Bellovim laboratorijima u Murray Hillu (1958–60), na École normale supérieure u Parizu (1960–61), Kalifornijskom sveučilištu u Berkeleyu (1961–64), Sveučilištu u Princetonu (1964–80. i 1997–2008) i Kalifornijskom tehnološkom institutu (Caltech) u Pasadeni (1980–97).
Bavio se fizikom kondenzirane tvari, statističkom fizikom i biofizikom. Istraživao je optička svojstva poluvodiča i kvantitativni model za opisivanje svojstava hemoglobina, stvorio je strukturu koja može pohraniti i rekonstruirati informacije. Kako bi objasnio vrlo mali broj pogrešaka u biosintezi bjelančevina (jedna na 1000 do 10 000 peptidnih veza) i replikaciji DNA (jedna na 108 do 1011 baza po jednom ciklusu replikacije DNA), bavio se kinetikom enzimskih reakcija aminoacil-tRNA-sintetaza (→ translacija) i DNA-polimeraza (→ polimeraze) i mehanizmom povećanja specifičnosti vezanja aminoaciliranih molekula tRNA (aa-tRNA) na ribosom te je na tom primjeru 1974. uspostavio model kinetičke provjere (engl. kinetic proofreading model) koji predviđa da usporavanje hidrolize GTP-a (→ gvanozin) rezultira većom točnošću biosinteze bjelančevina. Poslije se model u prilagođenom obliku primjenjivao i na druge enzime. Koristio se alatima iz fizike, pogotovo iz statističke fizike, u postavljanju temelja za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Proučavao je dinamiku neuronskih mreža, tj. istraživao promjene neuronske mreže tijekom vremena i pokušao protumačiti kako se pohranjuju sjećanja. Izumio je neuronsku mrežu (1982), danas Hopfieldova mreža, koja se koristi metodom za spremanje i ponovno stvaranje uzoraka, omogućuje prepoznavanje obrazaca, oporavak i ispravljanje pogreške uzorka iz djelomičnih ulaza ili ulaza sa šumom a primjenjuje se u fizici, psihologiji, neuroznanosti te u strojnom učenju.
Član je Nacionalne akademije znanosti SAD-a (od 1973) i Američke akademije umjetnosti i znanosti (od 1975). S više od 30 000 pojedinaca 2023. potpisao je otvoreno pismo (Pause Giant AI Experiments) koje poziva na prekid obuke umjetne inteligencije zbog rizika gubitka kontrole u cijelom društvu. Za temeljna otkrića i izume koji omogućuju strojno učenje s pomoću umjetnih neuronskih mreža s Geoffreyem Hintonom dobio je Nobelovu nagradu za fiziku 2024.
