Gan之父Ian Goodfellow從蘋果辭職：我不想回辦公室上班

圖注：Ian Goodfellow

作者 | 王玥

編輯 | 陳彩嫻

據外媒The Verge 作者 Zo? Schiffer 推文爆料，蘋果機器學習總監，Gan之父 Ian Goodfellow 將從蘋果離職。在給員工的說明當中，Ian寫道，“我堅持認為靈活辦公才是給予我的團隊最好的政策。（I believe strongly that more flexibility would have been the best policy for my team）"。

圖注：外媒記者推文爆料

如此看來，Ian 離開蘋果的部分原因（甚至可能是很大部分原因）是因為不滿復工政策。

原來根據蘋果日前的公布復工政策來看，員工需要從4月11日起回到辦公室工作。一開始只需要每周回到辦公室辦公一天，其余時間居家辦公，但隨著時間推移，員工要逐漸增加回辦公室的時間。到5月2日起碼要在辦公室工作2天，5月23日后起碼要在辦公室工作3天。

對于疫情期間習慣了遠程辦公，并已經在遠程辦公和生活中找到了平衡的員工來說，不適應緊鑼密鼓的返工安排情有可原。再者，考慮到通勤問題、感染病毒可能性等方面，公司如何安排復工，成為了后疫情時代的一個重要問題。

1

Ian Goodfellow其人

Ian Goodfellow，本科與碩士就讀于斯坦福大學，導師正是聞名學界的吳恩達；博士階段則師從“深度學習三駕馬車”之一的Yoshua Bengio ，在蒙特利爾大學研究機器學習。

圖注：Ian Goodfellow

他之所以年紀輕輕就被認為是人工智能領域的頂級專家，是因為他提出了生成對抗網絡（GANs），人稱GAN之父。GAN作為現在最火的深度學習模型之一，近年來已成為機器學習界最出圈的討論話題。

源自 Ian Goodfellow 酒后的天才想法，GAN 天生就具有話題性：

GAN包含有兩個模型，一個是生成模型（generative model），一個是判別模型（discriminative model）。生成模型的任務是生成看起來自然真實的、和原始數據相似的實例。判別模型的任務是判斷給定的實例看起來是自然真實的還是人為偽造的。

這種左右互搏，逐漸演變成了越來越強大的數據造假能力，不僅打開了新世界的大門，也引發了許多倫理問題。例如將外國網友“deepfakes”將明星名人的臉替換到不雅視頻中，或者以公眾人物的臉造假新聞，從而達到造謠或者引起社會輿論的目的。

作為太強大的存在，GAN 就仿佛一把雙刃劍，無論是收是放，總能吸引全世界的關注。

圖注：Ian Goodfellow的Google Scholar頁面

上圖為Ian 的谷歌學術頁面，可以見到他的論文引用量高達 18 萬多。

而光GAN這一篇就獨占鰲頭，引用量四萬多。

排行第二的《Deep Learning》則是Ian 與 其博導 Yoshua Bengio 以及 Aaron Courville合作推出的人工智能基礎書，目前已被視為機器學習的必讀書目。

圖注：Deep Learning 實體書籍

擁有如此多耀眼的成績，此番 Ian 因復工政策從蘋果離職，瀟灑下所暗藏的，也許是他早就做好了打算的未來。

讓我們拭目以待。

參考鏈接：

http://www.qcxyk.com/category/ai/iL1S8jkc4ytZFzHS.html

https://arxiv.org/abs/1406.2661

https://twitter.com/zoeschiffer?s=11&t=GHcyU6vqd4K7HXGk8z4tUg

雷峰網(公眾號：雷峰網)

雷峰網版權文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。