杨立昆：卷积神经网络之父

以下是杨立昆（Yann LeCun）的简介，适用于AI名人堂网站，重点突出其贡献与成就：

杨立昆（Yann LeCun） 是法国籍计算机科学家，被誉为“卷积神经网络之父”，2018年图灵奖得主。他在人工智能领域的贡献奠定了现代深度学习的基石，其工作深刻影响了图像识别、计算机视觉及通用机器学习的发展。

1. 卷积神经网络（CNN）的奠基  

杨立昆在1980年代提出并完善了卷积神经网络的理论与实用模型。1989年，他开发了LeNet系列模型（如LeNet-5），这是世界上第一个完整的卷积神经网络，成功应用于手写数字识别，并广泛应用于银行支票处理系统（巅峰时期处理了全美10%-20%的支票）。CNN通过模拟人类视觉皮层的层次化结构，实现了高效的特征提取，成为计算机视觉领域的里程碑。

2. 反向传播算法的推动  

他在多层神经网络训练中早期探索的HLM算法（分层学习机），为反向传播算法的实用化提供了关键思路，成为深度学习模型训练的核心工具。

3. 世界模型与预测性感知的前沿研究  

杨立昆长期倡导构建能理解物理世界的AI系统。2025年，他与李飞飞等学者发表论文《Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video》，提出预测性感知范式，通过自监督学习让AI从视频中推断3D空间关系并预测未来帧，推动AI从“被动识别”迈向“主动理解”。

• Meta AI实验室的奠基人：2013年加入Meta（原Facebook），担任首席AI科学家，领导其人工智能研究实验室（FAIR），推动开源AI生态建设。

• 纽约大学学术领导：2003年起任纽约大学教授，2012年创办纽约大学数据科学中心，培养新一代AI人才。

• 开源倡导者：多次强调开放平台对AI发展的重要性，认为“开放是让人工智能体现人类全部知识和文化的唯一途径”。

• 2018年图灵奖（与Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton共享），表彰其对深度学习的奠基性贡献。

• IEEE神经网络先锋奖（2014）、IEEE PAMI杰出研究奖（2015）。

• 2025年伊丽莎白女王工程奖，肯定其在人工神经网络领域的持久影响力。

2025年底，杨立昆宣布离开Meta，创立专注于“高级机器智能” 的初创公司，致力于开发具备物理世界理解、推理与规划能力的AI系统。Meta作为合作伙伴参与投资，延续其对通用人工智能的长期探索。

杨立昆的科研生涯融合了理论创新与工程实践，其工作不仅推动了AI技术突破，更塑造了行业对智能本质的思考。他的研究重心始终指向让机器真正理解并预测世界，这一愿景持续引领着AI的未来方向。