ヤン・アンドレ・ルカン（Yann André Le Cun、1960年7月8日生まれ）は、フランス系アメリカ人のコンピュータ科学者であり、人工知能、機械学習、コンピュータビジョン、ロボティクス、画像圧縮を専門とする。彼は、ニューヨーク大学クーラント数理科学研究所のコンピュータ科学のジェイコブ・T・シュワルツ教授である。彼は、メタ・プラットフォームズのチーフAIサイエンティストを務めた後、2025年12月にアドバンスト・マシン・インテリジェンス・ラボを共同設立した。ルカンは、畳み込みニューラルネットワークを用いた光学文字認識とコンピュータビジョンに関する研究で広く知られており、レオン・ボトゥーとともにDjVu画像圧縮技術とLushプログラミング言語を共同開発した。
2018年、ルカン、ヨシュア・ベンジオ、ジェフリー・ヒントンは、深層学習への貢献により、コンピュータ協会からチューリング賞を受賞した。彼らはまとめて「AIのゴッドファーザー」または「深層学習のゴッドファーザー」と呼ばれることが多い。ルカンの研究は、特にエネルギーに基づくモデルと世界モデルへの提唱を通じて、現代の機械学習と人工知能を形成してきた。
幼少期と教育
ルカンは、フランスのパリ郊外ソワジー＝スー＝モンモランシーで生まれた。彼の姓「ル・カン」は、ブルターニュ北部のギャンガンに由来する古いブルトン語の形「ル・カンフ」に由来する。彼は1983年にESIEEパリで工学ディプロマを取得し、1987年にピエール・エ・マリー・キュリー大学（現ソルボンヌ大学）でコンピュータ科学の博士号を取得した。博士課程在学中に、彼はニューラルネットワークの訓練に不可欠なアルゴリズムである誤差逆伝播法の初期形態を提案した。
1987年から1988年にかけて、ルカンはトロント大学で博士研究員を務め、ジェフリー・ヒントンの指導を受けた。彼は後にアメリカ合衆国の市民権を取得した。ルカンには3人の息子がおり、彼の兄弟はGoogleで働いている。
ベル研究所でのキャリア
1988年、ルカンはニュージャージー州ホルムデルのAT&Tベル研究所の適応システム研究部門に加わり、ローレンス・D・ジャッケルが率いていた。そこで彼は、画像認識の基礎となる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発し、LeNetアーキテクチャを含むものを開発した。また、彼は「最適脳破壊」正則化法と、条件付きランダム場の前身となるグラフ変換ネットワークを導入した。彼の研究により、実用的な手書き文字認識と光学文字認識（OCR）が可能になり、NCRなどの企業が展開する銀行小切手認識システムにつながった。
1996年、ルカンはAT&Tラボラトリーズ・リサーチの画像処理研究部門の責任者となり、ローレンス・ラビナーの音声・画像処理研究所の一部となった。彼は、スキャン文書用の圧縮形式であるDjVuに焦点を当て、後にインターネットアーカイブで使用された。彼の共同研究者には、レオン・ボトゥーとウラジミール・ヴァプニクがいた。
ニューヨーク大学での学術キャリア
NEC研究所での短期フェローシップの後、ルカンは2003年にニューヨーク大学に加わった。彼は、クーラント研究所と神経科学センターで、コンピュータ科学と神経科学のジェイコブ・T・シュワルツ講座を保持している。彼のNYUでの研究は、教師あり・教師なし学習のためのエネルギーに基づくモデル、物体認識のための特徴学習、モバイルロボティクスに焦点を当てていた。
2012年、ルカンはNYUデータサイエンスセンターの創設ディレクターとなった。2013年には、ヨシュア・ベンジオとともに国際学習表現会議（ICLR）を共同設立し、出版後オープンレビュー方式を採用した。彼はまた、1986年から2012年までユタ州スノーバードで毎年開催される「学習ワークショップ」を主催した。ルカンはCIFARの「機械と脳における学習」プログラムの共同ディレクターを務め、2016年にはコレージュ・ド・フランスの客員教授であった。彼はフランスの研究グループKyutaiの科学顧問を務めている。
メタ・プラットフォームズでのリーダーシップ
ルカンは2013年にフェイスブック（現メタ・プラットフォームズ）にチーフAIサイエンティストとして加わり、ニューヨーク市のメタAIリサーチの初代ディレクターとなった。彼は2025年まで同社のAI研究所であるFAIRを率いた。在任中、彼は自己教師あり学習を提唱し、人間レベルの知能を達成するための大規模言語モデルの限界を批判した。
2025年11月、ルカンは自身のベンチャーに集中するためにメタを離れることを発表した。彼は2025年12月にアドバンスト・マシン・インテリジェンス・ラボ（AMIラボ）を共同設立し、CEOのアレックス・ルブランとともにエグゼクティブチェアを務めた。AMIラボは、単にテキストを予測するのではなく、物理世界のダイナミクスを理解するAI「世界モデル」を構築することを目指している。2026年3月、AMIはカタール・イノベーション、グレイクロフト、ヒロ・キャピタル、HVキャピタル、ベゾス・エクスペディションズなどの投資家から、評価額35億ドル（プレマネー）で10.3億ドルを調達した。
2026年1月、ルカンは、エネルギーに基づく推論システムを開発する会社であるロジカル・インテリジェンスの技術調査委員会の創設委員長となった。
深層学習への貢献
ルカンの最も重要な貢献は、生物学的視覚処理を模倣し、現在コンピュータビジョンの標準となっている畳み込みニューラルネットワークの開発である。彼の初期の誤差逆伝播法とCNNに関する研究は、現代の深層学習の基礎を築いた。彼はまた、正しい予測に低いエネルギーを、誤った予測に高いエネルギーを割り当てることを学習するエネルギーに基づくモデルを開拓し、後のアーキテクチャに影響を与えた。
彼のグラフ変換ネットワークと正則化法に関する研究は広く採用されている。ルカンはオープンリサーチの声高な提唱者であり、データ拡張から損失関数に至るまでのトピックについて広範囲に出版している。彼のアイデアはトランスフォーマーや生成AIシステムに影響を与えてきたが、彼は純粋にテキストベースのアプローチには批判的であり続けている。
栄誉と賞
ルカンは、米国科学アカデミー、米国工学アカデミー、フランス科学アカデミーの会員である。彼は、国立工科大学（2016年）、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（2018年）、コートダジュール大学（2021年）、シエナ大学（2023年）、香港科技大学（2023年）から名誉博士号を授与されている。
彼の受賞歴には、IEEEニューラルネットワーク先駆者賞（2014年）、PAMI傑出研究者賞（2015年）、IRIメダル（2018年）、ハロルド・ペンダー賞（2018年）、米国アカデミー・オブ・アチーブメントのゴールデンプレート賞（2019年）などがある。2019年には、ヨシュア・ベンジオとジェフリー・ヒントンとともに2018年チューリング賞を共有した。2022年には、「科学研究」部門でアストゥリアス皇太子賞を受賞した。
遺産と見解
ルカンは、現代AIの創設者の一人と見なされている。彼の世界モデルとエネルギーに基づくアプローチへの提唱は、大規模言語モデルの支配的なパラダイムとは対照的である。彼は、真の知能には、テキストの統計的パターンだけでなく、物理世界の理解が必要であると主張してきた。彼の研究は、MIT CSAILやスタンフォードAIラボなどの機関での研究に影響を与え続けており、AMIラボでの彼のリーダーシップはAI開発の新しい方向性を示している。
彼の貢献にもかかわらず、ルカンはしばしばAIのリスクと超知能への道について議論する物議を醸す人物でもある。彼は今もなお活発な研究者であり、公演者であり、人工知能の未来を形成している。