GAN之父Ian Goodfellow離職谷歌跳槽蘋(píng)果

當(dāng)?shù)貢r(shí)間4月4日，GAN之父Ian Goodfellow離職谷歌跳槽蘋(píng)果。

根據(jù)Goodfellow在領(lǐng)英上面的個(gè)人資料更新，他已經(jīng)在3月份跳槽蘋(píng)果，目前領(lǐng)導(dǎo)蘋(píng)果的“特殊機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目組”。

這一消息最早由外媒CNBC報(bào)道，報(bào)道稱(chēng)，谷歌確認(rèn)了Goodfellow的離職，但蘋(píng)果公司拒絕置評(píng)，Goodfellow未回覆置評(píng)請(qǐng)求。

Ian Goodfellow和谷歌的緣分頗為深長(zhǎng)。

2013年，Ian Goodfellow作為實(shí)習(xí)生進(jìn)入谷歌，并在2015年11月成為了谷歌大腦的高級(jí)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(xué)家，直到這次被蘋(píng)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(shí)習(xí)生期間，Goodfellow撰寫(xiě)了論文《Generative Adversarial Nets》，標(biāo)志著GAN的誕生，他因此也被稱(chēng)為GAN之父。

2014年的一晚，Ian Goodfellow和一個(gè)剛剛畢業(yè)的博士生一起喝酒慶祝。在蒙特利爾一個(gè)酒吧，一些朋友希望他能幫忙看看手頭上一個(gè)棘手的項(xiàng)目：計(jì)算機(jī)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(lái)創(chuàng)造合理的新數(shù)據(jù)。但結(jié)果往往不盡人意。計(jì)算機(jī)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(duì)那些組成圖片的元素進(jìn)行復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析以幫助機(jī)器自己生成圖片。這需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算，Ian Goodfellow告訴他們這根本行不通。

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

當(dāng)他回到家，他女朋友已經(jīng)熟睡，他決定馬上實(shí)驗(yàn)自己的想法。那天他一直寫(xiě)代碼寫(xiě)到凌晨，然后進(jìn)行測(cè)試。第一次運(yùn)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network）。

該方法已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)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(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，AI研究人員取得了令人矚目的進(jìn)展。向深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)輸入足夠的圖像，它就能進(jìn)行學(xué)習(xí)，比如識(shí)別出一個(gè)將要過(guò)馬路的行人。這一技術(shù)使得自動(dòng)駕駛技術(shù)，Alexa、Siri等會(huì)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(lái)了捷徑數(shù)字地圖。

2014年，谷歌的地面實(shí)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(dāng)時(shí)的暑期實(shí)習(xí)生Ian Goodfellow實(shí)施。這項(xiàng)工作不僅具有學(xué)術(shù)意義，而且對(duì)制作更為準(zhǔn)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(jìn)。在一些國(guó)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(píng)果注重人工智能戰(zhàn)略，多渠道招聘人才

這不是蘋(píng)果從谷歌挖的第一個(gè)墻角，去年4月，谷歌搜索及AI部門(mén)負(fù)責(zé)人、高級(jí)副總裁John Giannandrea前一天離職，后一天就正式加入蘋(píng)果，并在去年12月成為蘋(píng)果高管團(tuán)隊(duì)成員，任職蘋(píng)果機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能戰(zhàn)略高級(jí)副總裁。

一直傳言蘋(píng)果縮水的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，其實(shí)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(píng)果，負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目泰坦計(jì)劃；同年12月，特斯拉資深設(shè)計(jì)師Andrew Kim離職，并加入了蘋(píng)果公司。包括最近聘請(qǐng)了特斯拉前工程副總裁 Michael Schwekutsch 擔(dān)任另一個(gè)特別項(xiàng)目組的高級(jí)工程總監(jiān)。

Ian Goodfellow ：那個(gè)賦予機(jī)器想象力的人類(lèi)

Goodfellow從斯坦福大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士和碩士學(xué)位以及獲得博士學(xué)位。在Yoshua Bengio和Aaron Courville的指導(dǎo)下，在蒙特利爾大學(xué)學(xué)習(xí)機(jī)器。畢業(yè)后，Goodfellow加入Google，成為Google Brain研究團(tuán)隊(duì)的一員。然后他離開(kāi)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(lái)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(xué)術(shù)界經(jīng)常使用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從上圖也可以看出，關(guān)于此項(xiàng)研究的論文引用量逐年上升。

臉書(shū)的人工智能首席科學(xué)家Yann LeCun將GAN稱(chēng)之為‘近20年來(lái)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最棒的想法’。

前百度大腦首席科學(xué)家吳恩達(dá)認(rèn)為GAN代表著“一項(xiàng)重大而根本性的進(jìn)步”，它鼓舞了全球越來(lái)越多的研究人員。

Goodfellow也和Yoshua Bengio以及Aaron Courville合力撰寫(xiě)教科書(shū)《深度學(xué)習(xí)》，也就是著名的“花書(shū)”，現(xiàn)在該書(shū)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域必讀書(shū)籍。

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