隨著IanGoodfellow更新了他在領(lǐng)英上的個人資料，他3月份從谷歌跳槽到了蘋果的事實得到了證實。目前，他是蘋果特殊項目小組的機器學(xué)習(xí)主管。

DeepTech 曾就此事聯(lián)系Goodfellow，未收到?jīng)]有回復(fù)相關(guān)評論。根據(jù) CNBC 的報道，谷歌的發(fā)言人證實了他的離開，蘋果則對此拒絕置評。

在人工智能領(lǐng)域，IanGoodfellow 是當(dāng)之無愧的新生代領(lǐng)袖。

Goodfellow 最廣為人知的工作是創(chuàng)造了生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，被稱為“GAN 之父”。他開創(chuàng)的這種技術(shù)不僅入選了《麻省理工科技評論》 2018 年全球十大突破性技術(shù)（TR 10），他本人也是《麻省理工科技評論》第 17 屆“全球 35 位 35 歲以下的科技創(chuàng)新青年”（TR 35）獲得者。

通常，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要標(biāo)記好的示例才能有效地學(xué)習(xí)。雖然它們也可以從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，但效果常常不盡人意。但 Goodfellow 設(shè)想兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以一起工作——一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去了解數(shù)據(jù)集并生成示例；第二個則試著判斷這是真是假，允許第一個調(diào)整參數(shù)并作出改進(jìn)。

Goodfellow 從把這種方法命名為“生成式對抗模式網(wǎng)絡(luò) （GAN）” 。這個互相對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，大大提高了對未標(biāo)記數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力。GAN 已經(jīng)可以執(zhí)行一些令人眼花繚亂的技巧。比如通過內(nèi)部化一組照片的特征，GAN 就可以提高像素圖片的清晰度，還能想象出真實的假照片，或?qū)D片變成特定的藝術(shù)風(fēng)格。

GAN被認(rèn)為可以給機器帶來一種類似想象力的能力，因此可能讓它們變得不再那么依賴人類，但也把它們變成了一種能力驚人的數(shù)字造假工具。

圖丨Goodfellow 的另一大作恐怕就是他和新晉圖靈獎得主 Bengio 共寫的“大花書”

而在短短四年內(nèi)，這項技術(shù)給機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來了巨大的影響，也讓它的發(fā)明人Goodfellow成為了 AI 領(lǐng)域里的一名新生代"教父"。

在 GAN 出現(xiàn)之前的幾年里，AI 領(lǐng)域的研究人員們通過深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）而實現(xiàn)了驚人的突破。只要你為一個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供經(jīng)足夠多的圖片，它就能學(xué)會分辨出“即將過馬路的行人”這種圖片識別能力。正是通過深度學(xué)習(xí)，自動駕駛汽車以及驅(qū)動 Alexa 和 Siri 等虛擬助手的對話技術(shù)才能成為現(xiàn)實。

Goodfellow于2014年在蒙特利爾大學(xué)獲得博士學(xué)位，此后一直在Open AI和谷歌工作。根據(jù)一份稅務(wù)申報文件，他在Open AI的薪酬超過80萬美元。他的研究在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中也被廣泛引用。

在谷歌的時候，Goodfellow 圍繞GANs和安全問題開展了工作，包括對抗性攻擊的領(lǐng)域。蘋果的人工智能研究人員此前也曾利用GAN技術(shù)進(jìn)行過相關(guān)研究。

目前，蘋果正在人工智能領(lǐng)域發(fā)力，來提升其軟件和硬件能力。去年，蘋果挖來了谷歌的人工智能和搜索主管 John Giannandrea 來負(fù)責(zé)公司的人工智能戰(zhàn)略。蘋果除了為 FaceID 和 Siri 等功能開發(fā)人工智能，蘋果還一直在研發(fā)自動駕駛技術(shù)。然而最近，蘋果的自動駕駛項目小組進(jìn)行了一輪裁員。

業(yè)內(nèi)有一種說法認(rèn)為，蘋果在人工智能領(lǐng)域?qū)儆凇昂髞碚摺保h(yuǎn)落后于谷歌、微軟、亞馬遜等公司。不過，在接受《麻省理工科技評論》的一次采訪中，蘋果 CEO 庫克表示：“蘋果的 AI 不被看好是因為我們不喜歡談?wù)摬⑽磳崿F(xiàn)的功能”。

庫克認(rèn)為，機器學(xué)習(xí)技術(shù)其實已經(jīng)很好地用到了iPhone中。在那次采訪中，他列出了蘋果公司使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)的一個清單：對照片進(jìn)行圖像識別；Apple Music 能夠從我們的音樂記錄中學(xué)習(xí)我們的音樂偏好，以此向我們推薦相應(yīng)的歌曲；甚至， iPhone 的電源管理系統(tǒng)也使用機器學(xué)習(xí)來研究我們的使用情況并做出相應(yīng)的優(yōu)化，以延長 iPhone 電池的待機時間。

他表示，外界不看好蘋果公司人工智能的原因可能在于，蘋果只喜歡談?wù)撍鼫?zhǔn)備好提供給用戶的功能，而其它公司則不然，他們喜歡談?wù)撨€處在“未來”當(dāng)中的東西。

“我們此時不想談?wù)撛?2019 年、2020 年、2021 年我們在做些什么，不是因為我們不知道做什么，而是因為我們不想談?wù)撃切?，他說。

而且，在蘋果做 AI 研究恐怕需要密切關(guān)注到底哪些用戶數(shù)據(jù)可以被訪問，哪里數(shù)據(jù)太私密不能被訪問。畢竟，曾經(jīng)在法律強制性的要求下，蘋果公司仍然高調(diào)地拒絕了法院解鎖iPhone的要求。

目前，蘋果已經(jīng)開始通過博客宣傳其AI研究，開設(shè)了其專有的 AI 博客Apple Machine Learning Journal”，讀者可以快捷地跟進(jìn)更新的內(nèi)容，或許用不了多久，我們就能看到Goodfellow 在上面發(fā)表他的最新研究成果，了解他在蘋果正在領(lǐng)導(dǎo)什么樣的研究。