<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>
</head>
<body dir="ltr">
<div class="elementToProof" style="margin: 0in 0in 0.0001pt; font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
 Dear All:<br>
      It happened again!  Like the Committee of Turing Award 2018, the Nobel Committee for Physics 2024 does not have experts on neural networks either.   Both committees selected AI frauds for their prizes.   I allege that John Hopfield and Geoffrey Hinton
 committed the following research misconduct in their awarded work: (1) Cheating in the absence of a test; (2) Hiding bad-looking data.  Their techniques are simply media hypes.  </div>
<div class="elementToProof" style="margin: 0in 0in 0.0001pt; font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
    The misconduct should have been willful because both John Hopfield and Geoffrey Hinton should have known that randomly initialized networks led to very different fitting accuracies on a validation set.  Therefore, they should not have reported only the
 data from the luckiest network without reporting the average data from all the trained networks.  Furthermore, they should not have called their Post-Selected fitting precisions as "test" because there is an absence of a test. The programmers know the validation
 set that was used for the Post-Selection of the luckiest network, like a mock exam. </div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt; font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
    Such Post-Selection misconduct has flooded AI since their works and their models are not generalizable, so is true with a lucky lottery ticket. The Committee of Nobel Prize in Physics has promoted the misconduct, hurt AI, and misled AI applications.   AI
 is undergoing another Great Leap Forward based on data falsification worldwide.   Yes, fake money is driving real money away.</div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt; font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
    For more information, see  IEEE CDR Newsletters <span style="color: blue;"><u><a href="https://www.cse.msu.edu/amdtc/amdnl/CDSNL-V18-N3.pdf" id="OWA9e626f15-3994-be87-dcf8-f260655f35a9" class="OWAAutoLink" style="color: blue;">https://www.cse.msu.edu/amdtc/amdnl/CDSNL-V18-N3.pdf</a></u></span><u>.</u></div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
    Best regards,</div>
<div class="elementToProof" style="font-family: Aptos, Aptos_EmbeddedFont, Aptos_MSFontService, Calibri, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
-John Weng</div>
</body>
</html>