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【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。

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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。

當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 2024：17491總投稿（主會15671 + 數據集/基準1820），4497接收。
CVPR 2024：11532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。