Yoshua Bengio，剛剛成為全球首個百萬引用學者！

（來源：機器之心）

剛剛，計算機科學家 Yoshua Bengio 創造了新的歷史，成為 Google Scholar 上首個引用量超過 100 萬的人！

打個直觀的比方，如果我們將每一篇引用論文打印成冊（假設平均厚度為 1 毫米），然后將它們垂直堆疊起來，這座由知識構成的紙塔將高達 1000 米。這是什麼概念？它將輕松超越目前的世界最高建築，即 828 米的迪拜哈利法塔。

當然，偉大的頭腦總是成羣結隊地出現。在這場 AI 的知識盛宴中，Bengio 並非獨行者。他的老友，同爲深度學習「三巨頭」的 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun，其引用量也分別達到了驚人的 97 萬和 43 萬級別。

作為登頂百萬引用第一人。Yoshua Bengio 的引用增長曲線，幾乎與 AI 技術從邊緣走向世界中心的爆發曲線完美重合。

因此，這 100 萬次引用，不僅僅是對一位科學家的認可；它更像一座紀念碑，銘刻着 AI 從理論走向現實，並最終改變世界的波瀾壯闊的二十年。

深度學習的拓荒者與 AI 的「良心」

在人工智能（AI）的璀璨星河中，很少有名字像 Yoshua Bengio 那樣，既代表着開創性的技術突破，又承載着深沉的社會責任感。他與 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 被世人並稱為「深度學習三巨頭」，共同摘取了計算機科學領域的最高榮譽：圖靈獎。

然而，這位温文爾雅、説話輕聲細語的科學家，在將世界帶入 AI 新紀元的同時，也日益成為該領域最深刻的「吹哨人」之一。他的人生故事，是一段在「AI 寒冬」中堅守信念的學術史，也是一場在技術浪潮之巔，試圖為人類未來掌舵的思想求索。

從科幻少年到學術新星

1964 年 3 月 5 日，Yoshua Bengio 出生於法國巴黎一個從摩洛哥移民而來的猶太家庭。他的成長環境充滿了藝術與智識的薰陶。父親 Carlo Bengio 是一位藥劑師，同時也是一位劇作家，在蒙特利爾經營着一個用猶太 - 阿拉伯語表演的塞法迪猶太戲劇團；母親 Célia Moreno 曾在摩洛哥的戲劇界嶄露頭角，后來在蒙特利爾共同創辦了一個多媒體劇團。這種跨文化的藝術背景，或許早早就在 Bengio 心中埋下了自由思考與創新的種子。

當 Bengio 12 歲時，全家搬到了加拿大蒙特利爾。

彼時的他，已沉浸在阿西莫夫、雷・布拉德伯里和亞瑟・克拉克構建的科幻世界中。斯坦利・庫布里克的電影《2001：太空漫遊》中人與機器的關係，特別是「一位老師日復一日地教導一臺機器認識世界」的情節，深深地吸引了他。「科幻小説是夢想未來的方式，」Bengio 后來回憶道。

從 11 歲起，他就開始用計算器編程，對數學和計算機科學的興趣日益濃厚。他坦言自己記性不好，不擅長死記硬背，而這恰恰讓他被只需推理的數學和計算機科學所吸引。

在家人的鼓勵下，Yoshua Bengio 的才華得以自由發展。他和僅小一歲的弟弟 Samy Bengio（后來也成為 Google Brain 的傑出 AI 科學家，Torch 的三位作者之一，現為蘋果公司 AI 與機器學習研究高級主管）幾乎形影不離，共同研究、交流思想。

1986 年，Yoshua Bengio 順利進入麥吉爾大學，並接連獲得了電氣工程學士、計算機科學碩士及博士學位，為他日后的學術生涯奠定了堅實的基礎。

1991 年博士畢業后，他先后在麻省理工學院（MIT）和著名的貝爾實驗室（AT&T Bell Labs）進行博士后研究，師從 Michael I. Jordan 等領域巨擘。1993 年，他回到蒙特利爾，正式加入蒙特利爾大學，開啟了他影響深遠的學術生涯。

在「AI 寒冬」中堅守

上世紀 80 年代末至 90 年代，當 Bengio 投身於神經網絡研究時，這個領域正經歷着漫長的「AI 寒冬」。

當時，主流學界對神經網絡的實用性持懷疑態度，認為它更像一種「鍊金術」，缺乏實際應用前景，研究資金也十分匱乏。許多研究者紛紛轉向其他看似更有前途的方向。

然而，Bengio 與他的同行者 Hinton 和 LeCun 卻選擇堅守。他被 Hinton 基於神經網絡構建「智能計算機」的構想深深吸引。Bengio 説：「這不僅僅是數學或計算機科學。這是關於理解人類智能，從而構建智能機器。」這種宏大的願景支撐着他在逆境中前行。他后來反思道：「我想我可能對特定時期人們關心什麼並不敏感，我只相信我正在做的事情。」

正是這份「不敏感」和執着，讓 Bengio 在接下來的二十年里，取得了一系列奠基性的突破：

• 反向傳播與循環神經網絡 (RNN)：在 90 年代，他深入研究了反向傳播算法，並在 1997 年與合作者引入了長短期記憶網絡（LSTM），極大地提升了神經網絡處理序列數據的能力，為后來的自然語言處理革命奠定了基礎。

• 神經概率語言模型：2003 年，他發表了里程碑式的論文《A Neural Probabilistic Language Model》。該模型首次引入了「詞嵌入」（word embeddings）的概念，將詞語表示為連續的向量，有效克服了自然語言處理中的「維度災難」問題，是現代語言模型（如 BERT、GPT）的直接前身。

• 深度學習架構的訓練：2009 年的論文《Learning Deep Architectures for AI》系統性地闡述了深度學習的理論、挑戰與解決方案，尤其是無監督預訓練等技術，為訓練更深、更復雜的網絡鋪平了道路，極大地推動了深度學習從理論走向現實。

• 生成對抗網絡 (GAN)：2014 年，他與 Ian Goodfellow 等人共同提出的生成對抗網絡，通過兩個神經網絡的博弈來生成以假亂真的新數據，開創了生成式 AI 的一個重要分支，在圖像生成、藝術創作等領域產生了深遠影響。

這些在當時看來略顯邊緣的研究，最終匯聚成一股強大的洪流，徹底改變了 AI 的面貌，也讓 Bengio 從一位默默無聞的探索者，成長為全球頂尖的學術巨星。

紮根蒙特利爾，打造 AI 新高地

儘管聲名鵲起，Bengio 卻刻意與硅谷的明星文化保持距離。當 Hinton 和 LeCun 分別加入谷歌和 Facebook 時，他選擇留在蒙特利爾，專注於更為純粹的學術生活。「我不喜歡將科學個人化，把某些科學家變成明星，」這位自稱內向的人説道。

他將精力傾注於創辦蒙特利爾學習算法研究所（MILA）。他的願景是創建一個連接學術界與產業界的開放合作中心，吸引全球頂尖人才。

在他的領導下，MILA 憑藉其在深度學習領域的卓越研究，迅速成長為全球領先的 AI 研究機構之一，也成功地將蒙特利爾打造成了與硅谷、倫敦並駕齊驅的全球 AI 中樞。

在同事眼中，Bengio 是一位打破常規、崇尚自由的思想者。他不喜歡等級制度，甚至會將自己項目的收益分享給年輕的同事。他的理念正如 1968 年巴黎學生運動的口號：「禁止禁止」（It is forbidden to forbid）。這種精神也體現在他聯合創辦的 AI 企業孵化器 Element AI 上，致力於將前沿研究轉化為實際的商業應用。

成為 AI 時代的「良心」

隨着他親手推動的 AI 技術以前所未有的速度滲透到社會生活的方方面面，Bengio 的內心開始經歷一場深刻的轉變。他越來越擔心，這些強大的工具若落入「壞人」之手，可能會導向一個黑暗的未來，甚至創造出現實的「殺手機器人」。

2023 年 5 月，他在接受 BBC 採訪時坦言，對自己畢生的工作感到迷失（lost），因為他看到 AI 技術被濫用的風險與日俱增。這種憂慮，使他從一個純粹的科學家，逐漸轉變為一個積極的社會活動家和倫理倡導者。

他將理想寄託於《星際迷航》而非《終結者》的未來願景。「在《星際迷航》中，人類通過民主治理，每個人都享有良好的醫療、教育和食物，除了對抗外星人，沒有戰爭。」Bengio 説，「我也在努力將科學與如何改善社會結合起來。」

他的擔憂並非空談，而是付諸了一系列切實的行動：

• 推動倫理準則：他幫助起草了《蒙特利爾 AI 負責任發展宣言》，倡導透明、公平和可解釋的 AI。

• 呼籲國際監管：他公開支持簽訂國際條約，禁止「致命性自主武器」（殺手機器人）的研發與使用。

• 簽署公開信：在 GPT-4 問世后，他與眾多專家共同簽署了生命未來研究所的公開信，呼籲暫停訓練比 GPT-4 更強大的 AI 系統至少 6 個月，以便社會有時間評估風險、建立護欄。

• 領導國際安全報告：他受英國首相委託，領導撰寫關於先進 AI 安全性的國際科學報告，評估其可能帶來的網絡攻擊和「失控」風險。

• 創辦非營利組織：他發起了名為 LawZero 的非營利組織，旨在構建能夠檢測和阻止自主智能體有害行為的「誠實」 AI 系統。

Bengio 介紹 LawZero

儘管如此，Bengio 並非一個悲觀的技術恐懼者。他認為，將機器擬人化，想象它們會因為擁有情感和自尊而背叛人類的「終結者情景是荒謬的」。他強調，真正的風險不在於機器的「覺醒」，而在於人類對強大工具的濫用和控制不當。他説:「你不能因為代數被用來計算導彈彈道就去責怪代數的發明者，但我們需要明智地行動。」

Bengio 的高引論文

根據 Google Scholar，Yoshua Bengio 超過 1 萬引用的論文或著作達 19 之數，超過 1000 引用的則達到了 96 篇，其中更是有兩篇的引用量超過了 10 萬 —— 兩者加起來超過了其當前百萬引用量的五分之一。

其中最高的便是 Yoshua Bengio 與 Ian Goodfellow 等人共同提出生成對抗網絡的同名論文《Generative Adversarial Nets》。

論文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661

這篇論文提出了著名的生成對抗網絡（GAN），其核心的對抗性訓練技術以及由一個生成器 (Generator) 和一個判別器 (Discriminator) 構成的獨特架構，展示了其在生成高質量數據樣本領域的巨大潛力。

具體來説，該框架通過讓兩個神經網絡（生成模型 G 和判別模型 D）相互博弈來進行訓練 。

G 的任務是學習真實數據的分佈，以便生成足以以假亂真的樣本（如同偽造者），而 D 的任務則是盡力區分真實數據與 G 生成的偽造數據（如同警察） 。這種對抗過程形成了一個「極小極大兩玩家博弈」 (minimax two-player game) ，整個系統可直接使用反向傳播算法進行端到端訓練 ，從而成功規避了許多傳統生成模型中對馬爾可夫鏈的依賴或複雜的概率計算等難題。本文重點介紹了這一由生成器和判別器組成的對抗性網絡架構。該文通過在 MNIST、CIFAR-10 等數據集上的實驗證明了此框架的可行性與潛力 ，並展望了其在條件生成模型、半監督學習等方向上的廣闊應用前景。

緊隨其后的便是 Bengio 與 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 合著的《Deep learning》。

論文地址：https://www.nature.com/articles/nature14539

這是一篇重要的奠基性論文，主要闡述了深度學習的基本概念、核心技術、主要架構及其在多個領域的巨大影響。

具體來説，深度學習可通過構建多層計算模型，讓機器能夠自動從大規模數據中學習到具有多個抽象層次的特徵表示。該方法利用反向傳播算法 (backpropagation) 來調整模型內部參數，成功克服了傳統機器學習依賴人工設計特徵的侷限性。本文重點介紹了兩種關鍵架構：在圖像處理領域取得革命性突破的卷積神經網絡（CNN）以及在處理文本和語音等序列數據上表現出色的循環神經網絡 (RNN)。該文總結道，深度學習已在諸多領域（如視覺識別、語音識別等）取得巨大成功，並展望其未來將在無監督學習及與強化學習結合等方向上取得更大進展。

有意思的是，Bengio 引用量第三的也是《Deep Learning》，不過這不是一篇論文，而是他與 Ian Goodfellow 和 Aaron Courville 合著的經典教材 —— 其已經獲得超過 8.6 萬次引用！

下圖展示了其 19 篇超過萬引的論文或著作的數據詳情。

Bengio 仍在繼續向前

值得注意的是，現年 61 歲的 Yoshua Bengio 依然筆耕不輟，依然繼續在以第一作者的身份發表論文和研究報告。

比如今年 9 月他與學生 Eric Elmoznino 在頂尖期刊 Science 發表了《Illusions of AI consciousness》一文，探討了兩大問題：

• 隨着 AI 的不斷改進，科學界和公眾對 AI 具有意識的信念將如何演變？

• 如果我們開始把未來的 AI 當作有意識的生命體看待，將會面臨哪些風險？比如 AI 不服從人類命令，那麼關閉 AI 有沒有法律約束，畢竟那時的 AI 被看做一個生命體。

今年十月，他又繼續以一作身份發佈了一份 AI 安全報告《International AI Safety Report 2025: First Key Update: Capabilities and Risk Implications》，基於大量新證據對 AI 安全進行了重新評估。

而有 Yoshua Bengio 署名的新論文更是接連不斷地在涌現。在這些層出不窮的論文中，Bengio 的名字常常出現在作者列表的最后。在學術界，這通常意味着他是項目的指導者、實驗室的負責人，為年輕研究者們的探索提供了方向、資源與最終的把關。這背后，其實正體現了他作為一位導師的另一重巨大貢獻：培養下一代頂尖人才。

在科學之巔的謙遜與遠見

2018 年，Bengio 與 Hinton、LeCun 共同站上了圖靈獎的領獎台。

這只是 Yoshua Bengio 眾多榮譽中的一項，他還獲得了加拿大勳章、英國皇家學會院士、法國榮譽軍團騎士勳章等眾多榮譽，並被《時代》雜誌評為全球百大影響力人物之一。

然而，面對潮水般的讚譽，Bengio 始終保持着一種科學家的謙遜與清醒。他不為名利所動，閒暇時喜歡閲讀斯賓諾莎的著作，或是在家附近的樹林里散步。他將學生們視為家人，享受與他們在一起的時光。他深知科學進步的敵人是自滿與過度自信。他説：「自信是不夠的，你可能既自信又錯了。」

今天，Yoshua Bengio 的遺產是雙重的。一方面，他是深度學習的奠基人，他的理論與算法構成了現代 AI 的基石，深刻地改變了我們的世界。另一方面，他正在成為這個時代最重要的技術倫理聲音之一，以科學家的嚴謹和人文主義者的關懷，引領着一場關於 AI 未來方向的全球大討論。

他的人生故事告訴我們，最偉大的科學家不僅要探索未知的邊界，更要對自己的創造物懷有敬畏之心，並勇敢地承擔起塑造未來的責任。在 AI 這個充滿無限可能與潛在風險的十字路口，Bengio 正努力確保，我們選擇的是那條通往更光明、更安全、更符合人類福祉的道路。

那一百萬次引用，記錄了過去的輝煌；而他當下的奔走與疾呼，則是在塑造下一個百萬，乃至更遙遠的未來。

參考鏈接

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

https://hai.stanford.edu/people/yoshua-bengio

https://time.com/collections/time100-ai-2025/7305845/yoshua-bengio-ai/

https://quantumzeitgeist.com/yoshua-bengio/

https://awards.acm.org/award_winners/bengio_3406375

https://www.exponentialview.co/p/yoshua-bengio-towards-ais-humanistic

https://ciela.science/team/yoshua-bengio/

https://yoshuabengio.org/profile/