魔鏡魔鏡，誰是有史以來被引用次數(shù)最多的科學(xué)家？

答案：深度學(xué)習(xí)三巨頭之一、圖靈獎得主Yoshua Bengio。

如你所見，之所以提出這個問題，其實(shí)是因?yàn)橄嚓P(guān)消息正在引起熱議ing。

并且這一次，Bengio的“最高引”頭銜不僅限于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，而是“稱霸”所有學(xué)科，屬于“各領(lǐng)域被引用次數(shù)最多的在世科學(xué)家”。

在這之前，早在2018年，Bengio就是世界計(jì)算機(jī)研究者中單日引用次數(shù)最高的人（同一年獲圖靈獎），2022年還一舉成為世界上被引用次數(shù)最多的計(jì)算機(jī)科學(xué)家。

其貢獻(xiàn)最大的幾篇論文《一種神經(jīng)概率語言模型》（發(fā)表于2003年）、《Generative adversarial nets》（發(fā)表于2014年的GAN）、《Deep learning》（發(fā)表于2015年）全都為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠定了重要基礎(chǔ)，深刻影響著如今大火的自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等研究。

而在網(wǎng)友們的討論中，熱議背后更深層的意義也逐漸明晰：AI的勝利。

• Bengio改變了人工智能，其對深度學(xué)習(xí)的貢獻(xiàn)真正塑造了現(xiàn)代人工智能研究。

所以，借此機(jī)會，我們不妨再來回顧一下Bengio是誰，他又如何改變了人工智能——

“影響了一代人”的深度學(xué)習(xí)先驅(qū)

Yoshua Bengio，1964年出生于法國巴黎，后全家移居加拿大。

關(guān)于成長早期，Bengio曾自述為“典型的書呆子”，高中無聊時經(jīng)常獨(dú)自在圖書館看書。

十幾歲的時候，他終于和弟弟（Samy Bengio，現(xiàn)任蘋果公司AI與機(jī)器學(xué)習(xí)研究高級總監(jiān)）通過送報(bào)紙攢夠了買電腦的錢——當(dāng)時買了Atari 800和Apple II個人電腦。

或許是因?yàn)檫@進(jìn)一步點(diǎn)燃了他對電腦的興趣，1986~1991年，他在麥吉爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系一路讀完了本碩博。

注意，其博士導(dǎo)師正是Geoffrey Hinton，在受Hinton啟發(fā)開始對“什么是智力？”這一問題產(chǎn)生興趣后，他選擇研究語音識別，并開始從經(jīng)典統(tǒng)計(jì)模型轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

后來，他又分別去了MIT和大名鼎鼎的貝爾實(shí)驗(yàn)室從事科學(xué)研究，也是在貝爾實(shí)驗(yàn)室，他開始與Yann LeCun合作，將其博士論文中的技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際問題。

至此深度學(xué)習(xí)三巨頭（Bengio、Hinton、LeCun）算是結(jié)成了一張網(wǎng)。

直到1993年，他被聘為蒙特利爾大學(xué)助理教授，之后陸續(xù)晉升為副教授、教授，至今仍為該校教授，擔(dān)任蒙特利爾學(xué)習(xí)算法研究所 (MILA) 所長，并擔(dān)任加拿大高等研究院機(jī)器與腦機(jī)學(xué)習(xí)項(xiàng)目的聯(lián)合主任。

而除了以上求學(xué)和職業(yè)經(jīng)歷，Bengio之所以為人熟知還是因?yàn)樗?strong>深度學(xué)習(xí)方面的貢獻(xiàn)。

2018年，三巨頭共同拿下了計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的國際最高獎項(xiàng)——圖靈獎，理由是他們在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念和工程上的突破，使得DNN成為計(jì)算的一個重要構(gòu)成。

具體到Bengio，ACM細(xì)數(shù)了其三大重要貢獻(xiàn)：列的概率建模、高維詞嵌入與注意力機(jī)制、生成對抗網(wǎng)絡(luò)。

這里就不得不提到Bengio發(fā)表或參與發(fā)表的幾篇重要論文（總引95萬+）。

2000年，他撰寫了具有里程碑意義的論文《一種神經(jīng)概率語言模型》，提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決語言建模中的“維度災(zāi)難（curse of dimensionality）”問題，為后來的大語言模型（如GPT系列）奠定基礎(chǔ)。

2014年，其博士生Ian Goodfellow發(fā)明了生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN (Bengio為共同作者） ，這是首次提出生成對抗網(wǎng)絡(luò)的論文，也是Bengio目前引用量最高的一篇。

排在第二的就是三巨頭2015年共同發(fā)表的《Deep learning》，這篇論文不僅系統(tǒng)總結(jié)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程，還深入剖析了其理論基礎(chǔ)、核心算法和廣泛應(yīng)用，被視為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“圣經(jīng)”。

再加上后來的幾篇，可以說，Bengio在深度學(xué)習(xí)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、GAN等方面均做出了開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，推動了機(jī)器翻譯、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的巨大進(jìn)步。

也正是因?yàn)檫@些研究，Bengio被公認(rèn)為人工智能專家和深度學(xué)習(xí)先驅(qū)，堪稱影響了一代人。

不過最近一陣，Bengio已經(jīng)官宣再次創(chuàng)業(yè)了——

今年6月，他成立了非營利組織LawZero，要構(gòu)建下一代AI系統(tǒng)，而且明確不做Agent（官宣時透露已籌集到3000萬美元啟動資金)。

Bengio表示，當(dāng)前AI系統(tǒng)已顯現(xiàn)出自我保護(hù)和欺騙行為的跡象，隨著其能力和自主性的提升，這種趨勢只會加速，LawZero是他們針對這些挑戰(zhàn)所給出的建設(shè)性回應(yīng)。

• 它以理解學(xué)習(xí)世界為核心目標(biāo)，而非在世界中采取行動，通過透明化外部推理，對問題提供可驗(yàn)證的真實(shí)答案，“可用于加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)、為Agent型AI系統(tǒng)提供監(jiān)督，并深化大家對AI風(fēng)險(xiǎn)及其規(guī)避方法的理解”。

何愷明、Ilya都上榜了

說完Bengio，人們自然而然地好奇——

老二是誰呢？誰將有希望超越Bengio？

好嘛，還是我們的老熟人Geoffrey Hinton，其論文總引用量目前接近94萬，和Bengio差距不大。

而且扒一扒AD Scientific Index網(wǎng)站發(fā)布的完整名單，光是TOP 10就有不少大家熟悉的人。

這里補(bǔ)充一下AD Scientific Index的介紹，該平臺對全球超過260萬科研人員、24500多家機(jī)構(gòu)（包括大學(xué)、研究所、企業(yè)、醫(yī)院等）、來自221個國家的研究表現(xiàn)進(jìn)行評估。

評估指標(biāo)包括H-index、i10-index和總引用數(shù)這三個，每個指標(biāo)都提供“整個職業(yè)生涯”與“最近5或6年”兩個時間段的數(shù)據(jù)（兼顧長期積累與近期活躍度)，索引主要基于公開的Google Scholar個人資料，經(jīng)過多層清洗和審核處理。

整體而言，這個網(wǎng)站的排名不僅具備實(shí)時性（谷歌學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)約20天自動刷新一次，排名則每2天重新計(jì)算與發(fā)布），而且覆蓋了各種學(xué)科類型。

咱們的老熟人還有排在第五的何愷明（總引73萬+）、排第七的Ilya Sutskever（總引67萬+），剩余幾位幾乎都是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家。

總之，透過這一排名，我們能看到當(dāng)下最熱的兩大領(lǐng)域：AI和醫(yī)學(xué)。

畢竟，當(dāng)一個人的論文被全世界數(shù)十萬次引用，或許就不僅僅只是學(xué)術(shù)榮耀那么簡單，而更有可能代表了時代的注腳。