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      全球首個「百萬引用」學者誕生!Bengio封神,辛頓、何愷明緊跟

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      新智元報道

      編輯:編輯部

      【新智元導讀】Yoshua Bengio成為全球首位論文引用量突破百萬的學者,Hinton以97萬緊隨其后,標志著AI學術影響力進入新高峰。

      剛剛,Yoshua Bengio成為谷歌學術上首個論文引用量超過100萬的人!


      查詢時間2025年10月25日 13:04

      與此同時,人工智能教父辛頓(Geoffrey Hinton)的被引次數也來到97萬次!

      有望成為全球第二個論文引用量超過100萬的人。


      查詢時間2025年10月25日 13:04

      作為深度學習三巨頭之一,圖靈獎得主Bengio,不僅在計算機領域被引最高,而且還是世界第一。

      早在2018年,他曾以「單日最高引用量」摘得計算機研究者桂冠,并與Geoffrey Hinton、Yann LeCun同年拿下圖靈獎。


      排名平臺AD Scientific Index

      作為深度學習、自然語言領域的先驅,Yoshua Bengio的引用增長曲線,在2018年獲得圖靈獎以后開始了爆發性增長。


      而Hinton老爺子的引用增長曲線,則動人的展示了他是如何度過冰冷的「人工智能寒冬」。


      同為圖靈獎三巨頭的Yann LeCun也有43萬+的引用。

      但比何愷明、Ilya Sutskever等人還要低上不少。


      AI論文引用為何爆發?

      如果仔細盤點,全球高被引TOP 10中,計算機大牛占據4席,而這些大佬也可以說都是AI領域的!

      四位大牛分別是:Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、何愷明、Ilya Sutskever。


      他們中:

      Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton是深度學習領域的先驅;

      Geoffrey Hinton和Ilya Sutskever是師徒關系,Hinton無需多言;Ilya則是OpenAI和ChatGPT締造者;

      何愷明是深度殘差網絡(ResNets)之父。

      深度學習領域的論文引用呈現爆發式增長,正好暗合了我們所處的AI時代。

      2012年AlexNet在ImageNet上大幅領先,并首次把大規模GPU訓練寫進論文方法學,被視為深度學習的「引爆點」。


      從1986年的反向傳播,到Nature在 2015年發表了LeCun、Bengio、Hinton的綜述《深度學習,再到Bengio團隊關于「表示學習」的綜述,這些大牛們的論文成了后來論文寫作中的標準理論與背景引用來源。


      而Transformer與大模型AI帶來二次爆發!

      2017年,Transformer提出、2018年BERT證明預訓練/微調范式通吃自然語言處理,隨后多模態與生成式AI全面開花。


      新論文幾乎都會回溯到更早的神經網絡與表征學習文獻鏈條上。

      AI成為新的全世界增長點,AI論文總體數量激增,放大了「被引母集」。


      AI Index指出,2010–2022年全球AI論文總量近乎三倍增長(約8.8萬→24 萬+)。

      到2023年,AI占計算機科學論文的比例也從2013年的21.6%升至41.8%。

      可以說,幾乎計算機科學領域一半的論文都和AI相關,而AI則和深度學習不分家。

      因此,研究母集越大,奠基者的累積引用增長就越快。

      從AI領域的頂會論文投稿也可佐證這個潮流。

      • ICLR 2024:共7262投稿,2260接收,相較2023年投稿+2324。

      • NeurIPS 202417491總投稿(主會15671 + 數據集/基準1820),4497接收。

      • CVPR202411532投稿,2719接收,23.6%錄用率。

      AI成為這個時代的主旋律。

      而AI領域的核心論文也成為這個時代學術界的主旋律。

      AI領域高被引作者

      Yoshua Bengio


      Yoshua Bengio

      Yoshua Bengio是全球公認的人工智能領域頂尖專家,他以在深度學習方面的開創性研究而享有盛譽。

      Bengio與Geoffrey Hinton、Yann LeCun一起榮獲2018年圖靈獎,并被視作推動深度學習發展最為重要的「三巨頭」。

      Bengio是蒙特利爾大學正教授,同時也是Mila(魁北克人工智能研究院)的創始人和科學顧問。他還是CIFAR高級研究員,擔任IVADO特別顧問、加拿大CIFAR AI 講座教授等職。

      2019年,Bengio獲得Killam獎。

      2022 年,他成為h-index全球引用次數最高的計算機科學家之一。

      早年生活與教育背景

      Yoshua Bengio1964年出生于法國巴黎,他在加拿大蒙特利爾度過了少年時期。

      Bengio來自于一個猶太家庭,他的父母從摩洛哥移民至法國,后移居加拿大。

      他在McGill大學獲得了工程學士、計算機科學碩士、計算機科學博士學位。

      1991年,Bengio從McGill大學博士畢業后,在MIT和AT&T貝爾實驗室擔任博士后研究員。

      Bengio是英國皇家學會院士、加拿大皇家學會院士、法國榮譽軍團騎士,以及加拿大勛章軍官。

      2023年,他被任命為聯合國科學咨詢委員會成員,為科學與技術突破提供獨立建議。

      出于對人工智能社會影響的深切關注,Bengio參與起草了《蒙特利爾負責任人工智能發展宣言》,并持續倡導減輕未來人工智能系統可能帶來的潛在災難性風險。

      何愷明

      何愷明的論文總被引次數超過75萬次。


      目前,他是麻省理工學院(MIT)電子工程與計算機科學系(EECS)的終身副教授,并兼任谷歌DeepMind的杰出科學家。研究方向為計算機視覺與深度學習。

      他于2016至2024年在Facebook AI研究院(FAIR)擔任研究科學家,2011至2016年在微軟亞洲研究院(MSRA)擔任研究員,2011年獲香港中文大學博士學位,2007年獲清華大學學士學位。

      根據Nature的一篇文章,他代表性工作深度殘差網絡(ResNets)是二十一世紀被引用次數最多的論文。

      殘差連接結構已被廣泛應用于當今各種先進的深度學習模型中,包括Transformer(如ChatGPT)、AlphaGo Zero、AlphaFold以及幾乎所有的生成式AI模型。

      此外,他在視覺感知(如Faster R-CNN、Mask R-CNN)和自監督學習(如MoCo、MAE)領域的研究也廣為人知。

      他曾榮獲多個重要獎項,包括2025年ICCV Helmholtz Prize(時間檢驗獎)、2018年PAMI青年研究員獎、ICCV 2017、CVPR 2016及CVPR 2009的最佳論文獎、ICCV 2017最佳學生論文獎、CVPR 2021和ECCV 2018的最佳論文榮譽提名獎,以及2021年ICCV Everingham Prize。

      Ilya Sutskever

      Ilya Sutskever的論文總被引次數超過70萬次。


      目前,他是Safe Superintelligence Inc.的聯合創始人兼首席科學家。

      他于2005年獲得多倫多大學數學學士學位,2007年獲得多倫多大學計算機科學碩士學位,并于2013年獲得多倫多大學計算機科學博士學位。

      2012年,他與自己的博導Geoffrey Hinton,以及Alex Krizhevsky共同發明了卷積神經網絡AlexNet。

      隨后,他在斯坦福大學作為Andrew Ng的博士后工作了大約兩個月。接著便回到多倫多大學,加入了Hinton的新研究公司DNNResearch。2013年,谷歌收購了DNNResearch,并聘請他為谷歌大腦的研究科學家。

      在谷歌大腦,他與Oriol Vinyals和Quoc Viet Le合作創建了序列到序列學習算法,并參與了TensorFlow的開發工作。他也是AlphaGo論文的眾多共同作者之一。

      2015年底,他離開谷歌,成為OpenAI的聯合創始人兼首席科學家。

      2024年5月,他宣布離開OpenAI;同年6月,他與Daniel Gross和Daniel Levy共同成立了新公司Safe Superintelligence Inc.

      其他

      其他高被引還有:

      • GAN之父Ian Goodfellow(38萬+)

      • 谷歌人工智能負責人Jeff Dean(37萬+)

      • 創造ImageNet的李飛飛(32萬+)

      • LSTM之父Juergen Schmidhuber(29萬+)

      • Coursera創始人吳恩達(29萬+)

      • Gemini的技術負責人Noam Shazeer(28萬+)








      參考資料:HXB

      https://scholar.google.com/citations?user=kukA0LcAAAAJ&hl=en

      https://www.adscientificindex.com/citation-ranking/

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