來(lái)源|學(xué)之策、ISE學(xué)術(shù)前沿

現(xiàn)任加拿大蒙特利爾大學(xué)的Yoshua Bengio教授——被廣泛譽(yù)為“人工智能教父”之一，近日創(chuàng)下一項(xiàng)重要里程碑：成為首位在世且在Google Scholar上被引用次數(shù)突破100萬(wàn)次的學(xué)者。這一紀(jì)錄不僅是個(gè)人學(xué)術(shù)生涯的高峰，也被視為機(jī)器學(xué)習(xí)在21世紀(jì)主導(dǎo)科研格局的標(biāo)志性事件。

百萬(wàn)引用背后的代表性工作

Bengio的高被引論文幾乎覆蓋了現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)路徑。其中最具代表性的包括：

• 《Generative Adversarial Nets》（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，

  GAN

  2014 年與Ian Goodfellow等人合著，在Google Scholar上的引用次數(shù)已超過(guò)10.5萬(wàn)次，被認(rèn)為是生成式人工智能的重要奠基性工作。

• 《Deep Learning》

  Nature

  綜述論文

  2015 年與Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同發(fā)表于《Nature》，引用次數(shù)同樣超過(guò)10萬(wàn)次，長(zhǎng)期被視為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的權(quán)威綜述。

此外，他在注意力機(jī)制（Attention）方面的研究也位列高被引之列。該技術(shù)已成為驅(qū)動(dòng)大語(yǔ)言模型和對(duì)話式人工智能的關(guān)鍵創(chuàng)新，并在2022年ChatGPT的興起中得到集中體現(xiàn)。

“AI教父”與圖靈獎(jiǎng)

Bengio因在機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性貢獻(xiàn)而享譽(yù)全球。他與多倫多大學(xué)的Geoffrey Hinton、以及Meta首席AI科學(xué)家Yann LeCun（楊立昆）并稱為“AI教父”。2019年，三人因?qū)ι疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的奠基性研究，共同獲得A.M. 圖靈獎(jiǎng)——計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的最高榮譽(yù)。

一個(gè)學(xué)科的時(shí)代紅利

這一“百萬(wàn)引用”成就，也折射出整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的飛速擴(kuò)張。麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)家何愷明（Kaiming He）指出，這一現(xiàn)象凸顯了人工智能研究在當(dāng)代科研體系中的核心地位。

《Nature》今年早些時(shí)候發(fā)表的一項(xiàng)分析顯示：本世紀(jì)引用次數(shù)最高的前10篇論文中，有8篇與機(jī)器學(xué)習(xí)直接相關(guān)。對(duì)此，Bengio表示：“AI正在改變世界，而我們目前看到的，只是冰山一角?！?/p>

對(duì)“引用崇拜”的冷靜反思

盡管發(fā)表記錄極為耀眼，學(xué)界仍對(duì)單純依賴引用指標(biāo)保持警惕。西班牙格拉納達(dá)大學(xué)信息科學(xué)家Alberto Martín-Martín指出，原始引用數(shù)只是一個(gè)“非常粗略的指標(biāo)”，在某些情況下甚至可能被人為操縱，不宜成為高?；蜓芯咳藛T自我宣傳的核心依據(jù)。

《Nature》同時(shí)指出，不同文獻(xiàn)計(jì)量平臺(tái)（如Web of Science、Scopus、OpenAlex）在統(tǒng)計(jì)方法上與Google Scholar存在顯著差異，其給出的引用總量通常更低。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不同，Google Scholar還統(tǒng)計(jì)圖書(shū)和網(wǎng)絡(luò)預(yù)印本的引用。

作為Google Scholar的長(zhǎng)期使用者，Bengio對(duì)其影響給予高度評(píng)價(jià)：“它徹底改變了科學(xué)研究，讓許多原本需要巨大人力的工作變得簡(jiǎn)單?！钡矎?qiáng)調(diào)，自己很少關(guān)注個(gè)人引用數(shù)據(jù)：“獲得更多引用不應(yīng)成為研究人員的目標(biāo)，否則人們會(huì)想著如何提高引用，而不是如何做好科研、追求真理?！?/p>

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