當?shù)貢r間4月4日，GAN之父Ian Goodfellow離職谷歌跳槽蘋果。

根據(jù)Goodfellow在領(lǐng)英上面的個人資料更新，他已經(jīng)在3月份跳槽蘋果，目前領(lǐng)導蘋果的“特殊機器學習項目組”。

這一消息最早由外媒CNBC報道，報道稱，谷歌確認了Goodfellow的離職，但蘋果公司拒絕置評，Goodfellow未回覆置評請求。

Ian Goodfellow和谷歌的緣分頗為深長。

2013年，Ian Goodfellow作為實習生進入谷歌，并在2015年11月成為了谷歌大腦的高級研究員。2016年3月，他跳槽到了馬斯克建立的OpenAI。在工作了一年之后，重回谷歌做了兩年的研究科學家，直到這次被蘋果挖走。

和谷歌的緣分

任職谷歌期間，Goodfellow完成了一系列重要奠基工作。

正是在做谷歌實習生期間，Goodfellow撰寫了論文《Generative Adversarial Nets》，標志著GAN的誕生，他因此也被稱為GAN之父。

2014年的一晚，Ian Goodfellow和一個剛剛畢業(yè)的博士生一起喝酒慶祝。在蒙特利爾一個酒吧，一些朋友希望他能幫忙看看手頭上一個棘手的項目：計算機如何自己生成圖片。

研究人員已經(jīng)使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（模擬人腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一種算法），作為生成模型來創(chuàng)造合理的新數(shù)據(jù)。但結(jié)果往往不盡人意。計算機生成的人臉圖像通常不是模糊不清，就是缺耳少鼻。

Ian Goodfellow朋友們提出的方案是對那些組成圖片的元素進行復雜的統(tǒng)計分析以幫助機器自己生成圖片。這需要進行大量的數(shù)據(jù)運算，Ian Goodfellow告訴他們這根本行不通。

邊喝啤酒邊思考問題時，他突然有了一個想法。如果讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互對抗會出現(xiàn)什么結(jié)果呢？他的朋友對此持懷疑態(tài)度。

當他回到家，他女朋友已經(jīng)熟睡，他決定馬上實驗自己的想法。那天他一直寫代碼寫到凌晨，然后進行測試。第一次運行就成功了！

那天晚上他提出的方法現(xiàn)在叫做GAN，即生成對抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network）。

該方法已經(jīng)在機器學習領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響，也讓他的創(chuàng)造者Goodfellow成為了人工智能界的重要人物。

在最近幾年，通過深度學習技術(shù)，AI研究人員取得了令人矚目的進展。向深度學習系統(tǒng)輸入足夠的圖像，它就能進行學習，比如識別出一個將要過馬路的行人。這一技術(shù)使得自動駕駛技術(shù)，Alexa、Siri等會話技術(shù)支持的虛擬助手成為可能。

此外，Ian Goodfellow還為谷歌帶來了捷徑數(shù)字地圖。

2014年，谷歌的地面實況小組發(fā)布了最新的街景數(shù)字（SVHN）數(shù)據(jù)集閱讀方法，該方法由當時的暑期實習生Ian Goodfellow實施。這項工作不僅具有學術(shù)意義，而且對制作更為準確的谷歌地圖至關(guān)重要。今天，全球有三分之一以上的地址由于采用了這一系統(tǒng)而得到改進。在一些國家，如巴西，該算法已經(jīng)改善了谷歌地圖中90％以上的地址，大大提高了我們地圖的可用性。

蘋果注重人工智能戰(zhàn)略，多渠道招聘人才

這不是蘋果從谷歌挖的第一個墻角，去年4月，谷歌搜索及AI部門負責人、高級副總裁John Giannandrea前一天離職，后一天就正式加入蘋果，并在去年12月成為蘋果高管團隊成員，任職蘋果機器學習和人工智能戰(zhàn)略高級副總裁。

一直傳言蘋果縮水的自動駕駛項目，其實也在招募大牛加入：去年8月份特斯拉首席工程師Doug Field加盟蘋果，負責自動駕駛項目泰坦計劃；同年12月，特斯拉資深設(shè)計師Andrew Kim離職，并加入了蘋果公司。包括最近聘請了特斯拉前工程副總裁 Michael Schwekutsch 擔任另一個特別項目組的高級工程總監(jiān)。

Ian Goodfellow ：那個賦予機器想象力的人類

Goodfellow從斯坦福大學獲得計算機科學學士和碩士學位以及獲得博士學位。在Yoshua Bengio和Aaron Courville的指導下，在蒙特利爾大學學習機器。畢業(yè)后，Goodfellow加入Google，成為Google Brain研究團隊的一員。然后他離開谷歌加入新成立的OpenAI研究所。然后于2017年3月回到谷歌研究院。

Ian GoodFellow 論文引用量逐年飆升，來源：Google Scholar

Goodfellow最重要的研究是發(fā)明了GAN，這目前是業(yè)界和學術(shù)界經(jīng)常使用的機器學習方法，從上圖也可以看出，關(guān)于此項研究的論文引用量逐年上升。

臉書的人工智能首席科學家Yann LeCun將GAN稱之為‘近20年來深度學習領(lǐng)域最棒的想法’。

前百度大腦首席科學家吳恩達認為GAN代表著“一項重大而根本性的進步”，它鼓舞了全球越來越多的研究人員。

Goodfellow也和Yoshua Bengio以及Aaron Courville合力撰寫教科書《深度學習》，也就是著名的“花書”，現(xiàn)在該書是機器學習領(lǐng)域必讀書籍。

2017年,Goodfellow被麻省理工學院技術(shù)評論評為35位35歲以下的創(chuàng)新者之一。2019年，他上榜美國《外交政策》雜志評選出的“100位全球思想家”名單。