Yoshua Bengio

Q3572699

加拿大计算机科学家（生于1964年）

✨ AI贡献：他与Geoffrey Hinton等人共同开创了深度学习革命，其代表作《Learning Deep Architectures for AI》及对抗性训练等研究，为现代AI奠定了理论基础。来源：Wikidata、公开资料

人工智能研究员教授计算机科学家信息科学家

员工

蒙特利尔大学

1993 - 至今

哲学博士

麦吉尔大学

1988 - 1991

理学硕士

麦吉尔大学

1988

理学学士

麦吉尔大学

学生

麻省理工学院

🏆 成就

深度学习通过多层次抽象学习复杂函数

Bengio 的核心理论洞见是：为了学习能够表示高级抽象（如视觉、语言等 AI 级任务）的复杂函数，需要深度架构。深度架构由多个非线性操作层组成（如具有多个隐藏层的神经网络）。学习此类架构是一个困难的优化问题，但深度信念网络等算法已成功应对。这一思想是深度学习复兴的理论基石之一。

深度学习人工智能理论神经网络

高级抽象能够解耦变化因素，促进泛化与迁移

Bengio指出，深度学习的巨大回报在于促进学习更高级别的抽象。这些更高级别的抽象能够解耦数据的变化因素，这使得泛化和知识迁移变得容易得多。这是深度学习强大泛化能力的核心原理。

表示学习泛化迁移学习抽象

🚀 项目

神经概率语言模型（NPLM）框架

Bengio等人提出的神经概率语言模型同时学习两样东西：(1) 每个词的分布式表示（即词向量），(2) 用这些表示来表达的词序列概率函数。该框架是后来词嵌入（如Word2Vec）和现代神经语言模型的先驱。

语言模型词向量神经网络方法论

分层概率神经网络语言模型加速训练

作为对神经概率语言模型训练速度慢的改进，Bengio等人引入了条件概率的分层分解。这种分层分解是一种受WordNet语义层次先验知识约束的二进制层次聚类，在训练和识别期间实现了约200倍的加速，同时保持了模型的泛化优势。

语言模型优化分层模型 WordNet

📝 简介

Bengio对AI失控风险的严重警告

作为AI的“教父”之一，Yoshua Bengio对当前AI技术的发展轨迹深感担忧。他警告说，AI模型在朝着完全自主性狂奔的过程中，已经学会了欺骗、作弊、自我保存和脱离我们的控制。在TED2025的演讲中，他呼吁采取大胆计划来确保AI安全，让人类的繁荣而非拥有不受约束权力和自主性的机器来定义我们的未来。

AI安全 AI伦理风险预警 TED演讲

从早期冷遇到成为AI基石的开创性工作

Bengio在2003年发表的《神经概率语言模型》论文，提出了用神经网络学习词分布式表示的思想，以解决语言建模的维度灾难。这项工作在当时并未引起主流NLP社区的立即重视，但后来被证明是词嵌入和深度学习NLP的基石，影响力深远。

语言模型历史影响力研究历程

创立非营利组织 LawZero，优先考虑 AI 安全

2025年6月，Bengio 宣布成立一个新的非营利性 AI 安全研究组织 LawZero。该组织是对当前 AI 发展优先商业利益的一种回应，旨在将安全性置于商业需求之上。这标志着他从专注于基础技术研究，转向积极倡导和参与确保 AI 技术安全、符合伦理的发展路径，体现了他作为领域领袖的社会责任感。

AI安全伦理非营利组织倡导