En 1982, John Hopfield describió una red recurrente cuyos estados estables pueden almacenar patrones como memorias asociativas, analizable con herramientas de física estadística.
El modelo revitalizó el interés por redes dinámicas y atrajo a físicos a la IA. Junto con máquinas de Boltzmann, abrió un lenguaje de energía, atractores y muestreo.
Aunque las arquitecturas dominantes hoy son feed-forward y transformers, el legado Hopfield reaparece en atención moderna y en modelos de memoria; el propio Hopfield compartió el Nobel de Física 2024 con Hinton.
