Ian J. Goodfellow（生于1985年或1986年）是一位美國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、工程師和高管，最著名的是他在人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方面的工作。他之前曾擔(dān)任谷歌大腦的研究科學(xué)家和蘋(píng)果公司的機(jī)器學(xué)習(xí)主管，并在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域做出了幾項(xiàng)重要貢獻(xiàn)，包括生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的發(fā)明。Goodfellow與人合著了被譽(yù)為AI圣經(jīng)的教科書(shū)《深度學(xué)習(xí)》（2016年），并在人工智能領(lǐng)域最受歡迎的教科書(shū)《人工智能：現(xiàn)代方法》中撰寫(xiě)了關(guān)于深度學(xué)習(xí)的章節(jié)（在135個(gè)國(guó)家的1500多所大學(xué)中使用）。

教育經(jīng)歷

Ian Goodfellow在吳恩達(dá)（Andrew Ng）（谷歌大腦聯(lián)合創(chuàng)始人兼負(fù)責(zé)人、Coursera聯(lián)合創(chuàng)始人）的指導(dǎo)下獲得了斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士和碩士學(xué)位，并于2014年4月在約書(shū)亞·本希奧（Yoshua Bengio）和亞倫·庫(kù)維爾（Aaron Courville）的指導(dǎo)之下獲得了蒙特勒大學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)博士學(xué)位。Goodfellow的論文題目是表征的深度學(xué)習(xí)及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用。

工作經(jīng)歷

畢業(yè)后，Goodfellow加入谷歌，成為谷歌大腦研究團(tuán)隊(duì)的一員。2016年3月，他離開(kāi)谷歌，加入新成立的OpenAI研究實(shí)驗(yàn)室。僅僅11個(gè)月后，即2017年3月，Goodfellow重返谷歌研究，但在2019年再次離職。

2019年，Goodfellow加入蘋(píng)果公司，擔(dān)任特別項(xiàng)目組的機(jī)器學(xué)習(xí)主管。他于2022年4月從蘋(píng)果公司辭職，以抗議蘋(píng)果公司要求員工親自工作的計(jì)劃。Goodfellow隨后加入DeepMind，成為一名研究科學(xué)家。

Goodfellow最出名的是發(fā)明了生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），利用深度學(xué)習(xí)生成圖像。這種方法使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)競(jìng)爭(zhēng)性地提高圖像的質(zhì)量。“生成器”網(wǎng)絡(luò)基于初始圖像集（如人臉集合）創(chuàng)建合成圖像。“判別器”網(wǎng)絡(luò)試圖檢測(cè)生成器的輸出是真的還是假的。然后重復(fù)生成檢測(cè)循環(huán)。對(duì)于每次迭代，生成器和判別器使用對(duì)方的反饋來(lái)改進(jìn)或檢測(cè)生成的圖像，直到判別器無(wú)法再區(qū)分對(duì)手生成的贗品和真品。創(chuàng)建高質(zhì)量生成圖像的能力迅速提高。然而，它的惡意濫用也是如此，用來(lái)創(chuàng)建deepfakes和生成基于視頻的虛假信息。

在谷歌，Goodfellow開(kāi)發(fā)了一個(gè)系統(tǒng)，使谷歌地圖能夠自動(dòng)轉(zhuǎn)錄街景汽車(chē)拍攝的照片中的地址，并展示了機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全漏洞。