全球CS引用量最高的10位大神深蓝AI

「诸神排位」

继 Yoshua Bengio 之后，Geoffrey Hinton 成为历史上第二位 Google Scholar 引用量突破 100 万的计算机科学家。

每一次引用背后，都是一次研究、一种方法，甚至一个技术时代的选择。

如果我们不凭印象、不看头衔，仅用“引用量”这把客观而冷静的尺子来衡量，当今计算机科学领域，真正站在影响力巅峰的学者，究竟是谁？

为此，我们以AD Scientific Index为主要依据，梳理出目前全球计算机科学领域引用量最高的十位学者。

接下来，我们将逐一解读：

他们为何被如此频繁地引用？最具代表性的工作解决了什么关键问题？

而在今天，这些站在学术金字塔顶端的人，又在把注意力投向哪些新的方向？

Yoshua Bengio

引用量：1,037,601

研究方向：深度学习｜生成模型｜因果推断

Yoshua Bengio 与 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 被世人并称为「深度学习三巨头」，在2018年共同摘取了计算机科学领域的最高荣誉：图灵奖。Yoshua Bengio还被《时代》杂志评为全球百大影响力人物之一。

Yoshua Bengio 超过 1 万引用的论文/著作超19篇，超过 1000 引用的则达到了 96 篇，其中更是有两篇的引用量超过了 10 万 —— 两者加起来超过了其当前百万引用量的五分之一。

其中最高的便是 Yoshua Bengio 与 Ian Goodfellow 等人共同提出生成对抗网络的同名论文《Generative Adversarial Nets》。

提出了“生成器–判别器对抗训练”的新框架，将生成模型学习转化为一个可端到端优化的博弈过程。这一思想不仅显著降低了生成建模的工程复杂度，也为后续大量生成方法提供了通用结构。GAN 很快成为图像、语音、视频等领域的基础工具，其影响力远超具体模型本身，因此被跨方向、跨任务反复引用。

紧随其后的便是 Bengio 与 Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun 合著的《Deep learning》，这是一篇重要的奠基性论文，主要阐述了深度学习的基本概念、核心技术、主要架构及其在多个领域的巨大影响。

近年来，Bengio 的研究重心正在明显向因果推断与可解释性方向转移。

在最新的工作 《Causal Inference in Observational Studies Using Counterfactual Estimation with Machine Learning Models》中，他系统性地讨论了如何将机器学习模型用于非随机、真实世界数据中的因果效应估计问题。

该研究聚焦于反事实建模（counterfactual estimation），试图在存在混杂因素和选择偏差的条件下，借助学习模型逼近潜在结果，从而做出更可靠的因果判断。

Geoffrey Hinton

引用量：1,001,403

研究领域：深度学习｜神经网络｜表示学习｜AI 安全

Geoffrey Hinton是图灵奖和诺贝尔奖双料得主，他最著名的成就之一是与 David Rumelhart 和 Ronald Williams 共同发表了关于反向传播（Backpropagation）的论文，解决了多层神经网络的训练难题，为后来深度学习的爆发埋下了伏笔。

在 Geoffrey Hinton 的所有代表性工作中，《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 无疑是影响力最大的一篇。目前的引用量已超过 18 万次。

它标志着深度学习时代的正式开启。

这项工作首次在大规模视觉数据集 ImageNet 上，系统性地验证了深度卷积神经网络 + GPU 训练的可行性与压倒性优势。通过更深的网络结构、非饱和激活函数、高效的 GPU 并行计算，以及有效的正则化手段，该模型在当时将图像分类错误率大幅拉低，直接刷新了整个计算机视觉领域对“可达到性能上限”的认知。

近年来，Hinton 的关注重点明显从模型性能转向通用人工智能的安全性与风险治理。

在 《International AI Safety Report 2025》 的最新更新中，他参与系统梳理了通用 AI 在滥用风险、模型可靠性以及风险管理机制方面的最新进展。报告不仅讨论了对抗训练、数据治理和监控技术等技术性防护手段，也强调了企业与公共机构在制度化 AI 安全框架方面的责任。

Kaiming He（何恺明）

引用量：782,946

研究领域：计算机视觉｜深度学习｜生成模型

何恺明是CV领域的传奇人物，40岁在全世界AI科学家排名第一。