摘要：学术界见证了一个历史性时刻。加拿大蒙特利尔大学计算机科学家约书亚·本吉奥成为Google Scholar平台上首位被引用次数超过100万次的研究者，这一里程碑不仅彰显了他在人工智能领域的卓越贡献，更折射出机器学习技术在21世纪科学研究中的爆炸性增长和深远影响。

信息来源：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03681-6

学术界见证了一个历史性时刻。加拿大蒙特利尔大学计算机科学家约书亚·本吉奥成为Google Scholar平台上首位被引用次数超过100万次的研究者，这一里程碑不仅彰显了他在人工智能领域的卓越贡献，更折射出机器学习技术在21世纪科学研究中的爆炸性增长和深远影响。

本吉奥与加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿以及Meta公司的扬·勒昆并称为"人工智能三教父"，三人因在神经网络领域的开创性工作共同获得了2019年图灵奖——计算机科学领域的最高荣誉。这一百万次引用的成就，不仅是个人学术声誉的体现，更代表着整个机器学习领域在过去二十年间从边缘学科跃升为科学研究核心驱动力的历史进程。

从引用数据的角度分析，本吉奥的学术影响力体现在多个关键技术突破上。他在2014年合著的《生成对抗网络》论文在Google Scholar上的引用次数超过105000次，这一技术后来成为AI图像生成、深度伪造等应用的核心基础。同样具有里程碑意义的是他与勒昆、辛顿共同撰写的《自然》评论论文，以及关于注意力机制的系列研究成果。注意力机制技术从2022年ChatGPT发布开始，成为推动聊天机器人革命的关键创新之一，其重要性在当前的AI发展浪潮中愈发凸显。

机器学习研究的量化影响

根据《自然》杂志今年早些时候发表的分析，21世纪被引用次数最多的十篇论文中，有八篇涉及机器学习领域。这一统计数据生动地说明了机器学习技术对现代科学研究格局的深刻改变。麻省理工学院计算机科学家何凯明评价本吉奥的成就时表示，这一"非凡"的里程碑凸显了机器学习普及率的巨大增长。

这种引用数量的爆炸性增长背后反映了多重因素的共同作用。首先是跨学科应用的广泛性。机器学习技术不再局限于计算机科学领域，而是渗透到生物学、医学、物理学、经济学、社会学等几乎所有学科。从基因序列分析到药物发现，从金融风险评估到社会网络分析，机器学习方法已成为现代科学研究不可或缺的工具。

Yoshua Bengio 因神经网络方面的工作而获得 2018 年图灵奖。 图片来源：加拿大媒体/Alamy

其次是技术可复现性和开源文化的推动。与传统的实验科学不同，机器学习研究的算法和模型往往可以被其他研究者直接采用和改进，这种技术的可复现性大大加速了引用的传播速度。开源软件框架如TensorFlow、PyTorch等的普及，使得研究者能够更容易地在本吉奥等先驱者的工作基础上进行创新。

第三是产业界与学术界的深度融合。与许多传统学科不同，机器学习研究成果往往能够迅速转化为商业应用，这种产学研一体化的特点使得相关论文不仅在学术圈内被广泛引用，也在产业界获得大量关注和应用。

学术评价体系的思考

然而，本吉奥百万引用的成就也引发了对学术评价体系的深入思考。西班牙格拉纳达大学信息科学家阿尔贝托·马丁指出，虽然本吉奥的"业绩记录显然非常出色"，但原始引用次数是一些不那么谨慎的研究人员学会操纵的"粗略指标"，他认为大学不应该将排名用于营销目的。

这一观点触及了当代学术评价体系的核心问题。引用次数作为学术影响力的量化指标，虽然在一定程度上能够反映研究成果的重要性和影响范围，但也可能导致研究者过度关注"热门"话题，忽视基础性但短期内难以获得高引用的研究工作。

不同文献计量平台之间的差异也值得关注。《自然》杂志的分析发现，Web of Science、Scopus和OpenAlex等平台对研究者的排名方式与Google Scholar存在显著差异，通常会产生较低的总体引用数量。Google Scholar除了跟踪同行评议期刊外，还包括互联网上发布的书籍和预印本中的引用，这种更加包容的统计方式可能更准确地反映了研究成果在整个学术生态系统中的真实影响。

本吉奥本人对此保持了清醒的认识。他表示自己是Google Scholar的"狂热用户"，认为这一平台"彻底改变了科学研究，使原本需要艰苦努力的事情变得更加容易"。但他同时强调，自己"尽可能少"关注个人的引用次数，因为"获得更多引用不应该成为研究人员的目标，这会导致试图优化这一点，而不是做好的科学并追求真相"。

人工智能发展的未来展望

本吉奥的百万引用里程碑恰逢人工智能技术发展的关键节点。他在接受采访时表示："人工智能正在改变世界，而我们只是看到了冰山一角。"这一判断反映了AI领域研究者对技术发展前景的乐观预期，同时也暗示了当前技术水平与未来潜力之间仍存在巨大差距。

从技术发展轨迹来看，机器学习正从专门的计算技术演变为通用的问题解决工具。大型语言模型、计算机视觉、强化学习等技术的快速发展，正在重新定义人类与机器交互的方式。而本吉奥等先驱者在神经网络基础理论方面的贡献，为这些应用的实现提供了坚实的理论基础。

从学科发展角度来看，机器学习的影响已经超越了技术层面，开始深刻影响科学研究的方法论。数据驱动的研究范式、大规模计算实验、跨学科融合等特征，正在成为21世纪科学研究的新常态。本吉奥百万引用的成就，某种程度上标志着这一科学范式转变的重要节点。

展望未来，随着人工智能技术的持续发展和应用领域的不断扩展，机器学习相关研究的引用数量可能会继续保持快速增长。但更重要的是，如何在追求技术创新的同时保持科学研究的严谨性和原创性，如何在量化评价的基础上建立更加全面和公正的学术评价体系，这些问题将考验整个学术界的智慧。

本吉奥的成就提醒我们，真正的学术影响力不仅体现在引用数量上，更体现在对科学知识边界的拓展和对人类社会发展的贡献上。

来源：人工智能学家