評価ルール（500点満点）

• ① 理論的ブレイクスルー（100）… その人がいなかったら、そもそも現在のAI／CSの前提が変わっていたレベルの理論か。
• ② 実用・産業インパクト（100）… 実際のプロダクト・産業・社会インフラにどれだけ食い込んだか。
• ③ エコシステム構築（100）… 研究コミュニティや企業群、標準化などの「場」をどれだけ作ったか。
• ④ 後世への影響（100）… 教科書・論文・プロトコル・ライブラリなどで、今もなお直接参照され続けているか。
• ⑤ 分野横断性（100）… 数学・物理・認知科学・ネットワークなど、他分野にも橋をかけた度合い。

※いつもの通り GOATチャンネル独自基準です。「この人がいない」は全然あり得るので、コメント欄前提の殴り合い用リスト。

アラン・チューリング（Alan Turing）「計算とは何か」を定義した男

1912–1954／イギリス — チューリングマシンとチューリングテストで「計算機」と「AI」の土台を作った

要約

「計算できる」とは何かを形式的に定義したチューリングマシン、
「機械は知能を持ちうるか」を問うチューリングテスト。
どちらも、コンピュータ科学とAIが“そもそも議論できるようになる”前提を用意した存在。
暗号解読（エニグマ）や初期コンピュータ設計にも関与し、理論と実務の橋渡しもしている。

インパクトざっくり

• 現代の「アルゴリズム」「計算可能性」「停止性」みたいな概念のスタート地点。
• AI議論のメタフレーム（人間 vs 機械の知能）を提示した最初期の1人。
• 暗号解読・戦時コンピューティングへの貢献は、世界史レベルでインパクト大。

スコア

ジョン・フォン・ノイマン（John von Neumann）現代コンピュータの設計図

1903–1957／ハンガリー→アメリカ — フォン・ノイマン型アーキテクチャで「コンピュータの基本形」を決めた

要約

メモリにプログラムとデータを一緒に読み書きするフォン・ノイマン型アーキテクチャを提案し、
ほぼすべての汎用コンピュータの基本設計になっている人。
ゲーム理論・量子力学・数値解析など、計算以外の分野でも基礎を作りまくった“チートキャラ”でもある。

インパクトざっくり

• 「CPU・メモリ・ストレージ・バス」というおなじみ構造の原型。
• シミュレーションや数値計算の概念を押し上げ、後の気候モデル・核計算・金融工学などの基盤に。
• ゲーム理論など、AIの意思決定モデルにも直結する分野を開拓。

スコア

クロード・シャノン（Claude Shannon）情報理論で「ビット」の世界を開いた

1916–2001／アメリカ — 情報量・雑音・通信路容量を数学にしてしまった人

要約

電話回線や通信をどうやって効率よく・正確に行うかを考えた結果、
「情報量（エントロピー）」「ビット」「通信路容量」といった概念を定式化し、
デジタル通信・圧縮・誤り訂正の基礎を作った。
機械学習における損失関数やエントロピー正則化など、サイドエフェクトもでかい。

インパクトざっくり

• インターネットもモバイル通信も、根っこはほぼシャノン。
• エントロピー概念は、機械学習・統計・暗号など広範囲で再利用され続けている。
• ハードウェア寄りと理論寄りの両方をつなぐ存在。

スコア

ジョン・マッカーシー（John McCarthy）「Artificial Intelligence」という名前をつけた

1927–2011／アメリカ — LISPとAI研究コミュニティをつくった

要約

1956年のダートマス会議で「Artificial Intelligence」という言葉を提案し、
そのまま分野名になってしまった男。
関数型言語LISPの設計者でもあり、AI研究用のプログラミング環境・文化の種をまいた。

インパクトざっくり

• 「AI」という看板を掲げた研究コミュニティの立ち上げ人。
• LISP文化はシンボリックAIからマクロ・REPL文化まで、かなり広く影響。
• タイムシェアリングやクラウド的発想の先駆けもやっている。

スコア

ドナルド・クヌース（Donald Knuth）アルゴリズムの“百科事典”を書いた人

1938– ／アメリカ — 『The Art of Computer Programming』でCSの基礎をほぼ1人で整地

要約

アルゴリズムとデータ構造を徹底的に体系化した大著
『The Art of Computer Programming』で知られるコンピュータ科学者。
「どのアルゴリズムがどんな計算量・特性を持つか」が整理されたおかげで、
教科書・競技プログラミング・実装界隈すべての基準が揃ったと言ってもいい。

インパクトざっくり

• ソート・探索・乱数生成からコンパイラまで、教科書レベルでクヌース基準になっている。
• TeXなどタイポグラフィの世界でも標準を作ってしまった。
• CSの「ちゃんと数学する」文化の象徴的存在。

スコア

ジェフリー・ヒントン（Geoffrey Hinton）ディープラーニングの“ゴッドファーザー”

1947– ／イギリス→カナダ — ニューラルネットを“オカルト”からメインストリームに引き上げた

要約

1980年代から一貫してニューラルネットワークを推し続け、
誤差逆伝播（backpropagation）の普及、ディープラーニング、
画像・音声認識の性能爆上げムーブメントの中心にいた研究者。
LeCun・Bengio とともに「ディープラーニング三銃士」と呼ばれることも。

インパクトざっくり

• ImageNetブレイクスルー以降のAIブームの象徴的存在。
• 多層ニューラルネットの学習が「ちゃんと動く」ことを実証し続けた人。
• 多数の弟子・共同研究者を通じて、業界全体に人材をばらまいた。

スコア

ヤン・ルカン（Yann LeCun）コンピュータビジョンとCNNの開拓者

1960– ／フランス→アメリカ — 畳み込みニューラルネットで画像認識の標準を作った

要約

郵便番号読み取りなどの実務案件からスタートし、
画像認識で今も主流の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開拓した研究者。
Facebook（現Meta）のChief AI Scientistとして、産業界のAI研究体制にも大きく関与している。

インパクトざっくり

• 手書き文字認識からImageNet、そして現在のビジョンモデルまで、CNN系はほぼルカンの系譜。
• 研究と実務（産業応用）の橋渡しとしても影響力大。
• 自己教師あり学習など、ポスト深層学習の文脈でも重要な発言をし続けている。

スコア

ヨシュア・ベンジオ（Yoshua Bengio）深層学習理論と教育のハブ

1964– ／カナダ — ディープラーニングを「学ぶための言語」にしてくれた人

要約

深層学習の理論・実装・チュートリアルを体系化し、
ニューラルネットの教科書・講義・オープンな研究コミュニティを整備してきた研究者。
モントリオールAIエコシステムの中心人物でもあり、研究者育成のインパクトが非常に大きい。

インパクトざっくり

• 深層学習本や講義を通じて、「分野そのものの標準教材」をつくった。
• 確率的モデリング・表現学習など、理論側の橋渡しも担当。
• AI倫理・社会影響の議論にも積極的に関わり始めている。

スコア

ジューディア・パール（Judea Pearl）因果推論で「理由」を扱えるようにした

1936– ／イスラエル→アメリカ — ベイジアンネットワークと因果推論フレームワークの開拓者

要約

不確実性のもとでの推論を扱うベイジアンネットワークや、
「もし〜だったら？」を形式的に扱う因果推論フレームワークを作り上げた研究者。
機械学習・統計・社会科学・疫学など、あらゆる分野で因果推論ブームを起こした。

インパクトざっくり

• 「相関」と「因果」をちゃんと分けて議論する、という当たり前を数学として整備。
• AIシステムが“なぜ”を扱うための理論的基盤の一つ。
• 広告・医療・政策評価など、実務側の世界にもがっつり浸透中。

スコア

ティム・バーナーズ＝リー（Tim Berners-Lee）WWWで世界の「情報空間」を作った

1955– ／イギリス — ハイパーテキスト＋URL＋HTTPで「Web」という概念を実装

要約

CERNで働いていたときに、研究者同士が情報を共有しやすくするために
URL／HTTP／HTML という組み合わせを考案し、それを公開仕様として開いたエンジニア。
今のWeb・ブラウザ・Webサービス経済のほぼ全部が、この設計の上に乗っかっている。

インパクトざっくり

• Webがなければ、クラウドもSNSも検索エンジンも今の形では存在しなかった。
• オープン標準と分散型アーキテクチャという価値観を広めた。
• AIモデルが学習するデータの大部分も、Web経由で集まっているという意味で間接インパクトは圧倒的。

スコア

AI／機械学習／コンピュータ科学 GOAT最終ランキング（500点満点）

GOAT最終判定

🏆 AI／コンピュータ科学 GOAT（暫定）：ジョン・フォン・ノイマン（487 / 500）

「純AI視点ならチューリングorヒントンでは？」というツッコミは当然あるので、
分野別・時代別の再編成バージョンもそのうち別記事でやる前提の“暫定ランキング”という扱い。