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      科學界論文高引第一人易主!AI站上歷史巔峰

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      魔鏡魔鏡,誰是有史以來被引用次數最多的科學家?

      答案:深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yoshua Bengio



      如你所見,之所以提出這個問題,其實是因為相關消息正在引起熱議ing。

      并且這一次,Bengio的“最高引”頭銜不僅限于計算機領域,而是“稱霸”所有學科,屬于“各領域被引用次數最多的在世科學家”

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

      其貢獻最大的幾篇論文《一種神經概率語言模型》(發表于2003年)、《Generative adversarial nets》(發表于2014年的GAN)、《Deep learning》(發表于2015年)全都為深度學習領域奠定了重要基礎,深刻影響著如今大火的自然語言處理、計算機視覺等研究。



      而在網友們的討論中,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,其對深度學習的貢獻真正塑造了現代人工智能研究。



      所以,借此機會,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”的深度學習先驅

      Yoshua Bengio,1964年出生于法國巴黎,后全家移居加拿大。

      關于成長早期,Bengio曾自述為“典型的書呆子”,高中無聊時經常獨自在圖書館看書。

      十幾歲的時候,他終于和弟弟(Samy Bengio,現任蘋果公司AI與機器學習研究高級總監)通過送報紙攢夠了買電腦的錢——當時買了Atari 800和Apple II個人電腦。

      或許是因為這進一步點燃了他對電腦的興趣,1986~1991年,他在麥吉爾大學計算機科學系一路讀完了本碩博。

      注意,其博士導師正是Geoffrey Hinton,在受Hinton啟發開始對“什么是智力?”這一問題產生興趣后,他選擇研究語音識別,并開始從經典統計模型轉向神經網絡。

      后來,他又分別去了MIT和大名鼎鼎的貝爾實驗室從事科學研究,也是在貝爾實驗室,他開始與Yann LeCun合作,將其博士論文中的技術應用于實際問題。

      至此深度學習三巨頭(Bengio、Hinton、LeCun)算是結成了一張網。

      直到1993年,他被聘為蒙特利爾大學助理教授,之后陸續晉升為副教授、教授,至今仍為該校教授,擔任蒙特利爾學習算法研究所 (MILA) 所長,并擔任加拿大高等研究院機器與腦機學習項目的聯合主任。



      而除了以上求學和職業經歷,Bengio之所以為人熟知還是因為他在深度學習方面的貢獻。

      2018年,三巨頭共同拿下了計算機領域的國際最高獎項——圖靈獎,理由是他們在深度神經網絡概念和工程上的突破,使得DNN成為計算的一個重要構成。

      具體到Bengio,ACM細數了其三大重要貢獻:列的概率建模、高維詞嵌入與注意力機制、生成對抗網絡

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

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



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

      排在第二的就是三巨頭2015年共同發表的《Deep learning》,這篇論文不僅系統總結了深度學習的發展歷程,還深入剖析了其理論基礎、核心算法和廣泛應用,被視為深度學習領域的“圣經”。

      再加上后來的幾篇,可以說,Bengio在深度學習、循環神經網絡、注意力機制、GAN等方面均做出了開創性貢獻,推動了機器翻譯、自然語言處理、計算機視覺等領域的巨大進步。



      也正是因為這些研究,Bengio被公認為人工智能專家和深度學習先驅,堪稱影響了一代人。



      不過最近一陣,Bengio已經官宣再次創業了——

      今年6月,他成立了非營利組織LawZero,要構建下一代AI系統,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,當前AI系統已顯現出自我保護和欺騙行為的跡象,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所給出的建設性回應。

      • 它以理解學習世界為核心目標,而非在世界中采取行動,通過透明化外部推理,對問題提供可驗證的真實答案,“可用于加速科學發現、為Agent型AI系統提供監督,并深化大家對AI風險及其規避方法的理解”。



      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網站發布的完整名單,光是TOP 10就有不少大家熟悉的人。

      這里補充一下AD Scientific Index的介紹,該平臺對全球超過260萬科研人員、24500多家機構(包括大學、研究所、企業、醫院等)、來自221個國家的研究表現進行評估。

      評估指標包括H-index、i10-index和總引用數這三個,每個指標都提供“整個職業生涯”與“最近5或6年”兩個時間段的數據(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,經過多層清洗和審核處理。

      整體而言,這個網站的排名不僅具備實時性(谷歌學術數據約20天自動刷新一次,排名則每2天重新計算與發布),而且覆蓋了各種學科類型。

      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學領域的科學家。





      總之,透過這一排名,我們能看到當下最熱的兩大領域:AI和醫學。

      畢竟,當一個人的論文被全世界數十萬次引用,或許就不僅僅只是學術榮耀那么簡單,而更有可能代表了時代的注腳。

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