2019年，阿尔伯特·马丁-马丁这位来自西班牙格拉纳达大学的信息科学家，他曾提醒学术界别把引用数看得太重。因为，传统数据库在统计论文引用时，和Google Scholar的规则差别很大。像Web of Science、Scopus或者OpenAlex这些平台算出的总量通常比Google Scholar要低不少。毕竟Google Scholar还会把图书和网络预印本的引用都算进去。 身为Google Scholar的长期用户，Bengio教授对它给科研带来的便利深表赞同。他说：“它彻底改变了科学研究，把很多以前需要耗费巨大人力的工作都变简单了。” 不过，Bengio本人其实并不太关注自己的个人引用数据。在他看来，“获得更多引用不应该成为研究人员的目标。” 否则，大家就会想办法提高引用量，而不是把心思放在做好科研、追求真理上。 这次的百万引用成就，不仅仅是他个人学术生涯的巅峰时刻。更重要的是，它印证了深度学习在21世纪科研格局中的绝对主导地位，也展现了一个学科飞速崛起的时代缩影。 麻省理工学院的何恺明教授就指出过，这个现象凸显了人工智能研究在当代科研体系中的核心地位。《Nature》今年早些时候做过一项分析发现：本世纪引用次数最高的前10篇论文里，有8篇都和机器学习直接相关。 Bengio自己也说了：“AI正在改变世界，而我们目前看到的，只是冰山一角。” 2015年，Bengio和杨立昆、杰弗里·辛顿三人一起写了一篇综述论文《Deep Learning》。这篇发表在《Nature》上的文章在Google Scholar上的引用次数已经超过了10万次，一直被当成是深度学习领域的权威文献。 他在注意力机制方面的研究也位列高被引之列。这种技术如今成了驱动大语言模型和对话式人工智能的关键创新。特别是在2022年ChatGPT走红的时候，这种技术的作用表现得特别明显。 其中最有名的一篇高被引论文是《Generative Adversarial Nets》。这是他在2014年跟Ian Goodfellow等人合作写的生成对抗网络（GAN）相关文章。截止到现在，这篇论文在Google Scholar上的引用次数已经突破了10.5万次，被认为是生成式人工智能的重要奠基性工作。 另外，Bengio还在2022年因为对深度神经网络的研究获得了A.M. 图灵奖。这可是计算机科学领域的最高荣誉。他跟多伦多大学的Geoffrey Hinton还有Meta的首席AI科学家Yann LeCun（杨立昆）一起被称为“AI教父”。 我们看到全球首位“100万引用”学者诞生了！这可是个重磅里程碑！被称为“人工智能教父”之一的Yoshua Bengio教授最近在Google Scholar上的引用次数创下了历史纪录。他成为了机器学习领域乃至全球科研界的标杆性人物。 这场里程碑式的成就见证了一位顶尖学者的学术巅峰。同时它也承载着一个学科的时代红利——正如《Nature》所揭示的那样：当代高被引论文大多聚焦在AI领域。这足以说明人工智能正在重塑科研体系、改变世界。而Bengio口中“冰山一角”的预判让我们对AI的未来充满期待。