蓄谋已久？「GANs 之父」 Ian Goodfellow 跳槽苹果

雷锋网 AI 科技评论按：生成对抗网络之父、前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 正式宣布加盟苹果，他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。

亚马逊首席科学家、MXNet 作者李沐上周在知乎上爆料，他从某机器学习大佬处得知，Ian Goodfellow 已从 Google 离职。文中他强调「无关小道消息」，表明消息基本可靠。

鉴于过去他有过谷歌与 OpenAI「来回跳槽」的经历，很大一部分人好奇他一旦离开谷歌后，是否又会重投 OpenAI 的怀抱。直至昨日，他将个人 LinkedIn 信息正式更新为苹果公司「主管」，具体任期从今年 3 月份开始持续至今，具体职务为「特殊项目小组的机器学习主管」。

这一更新，震惊四座，毕竟从他 3 月份至今的推特情况来看，互动最频繁的依然是来自谷歌大脑和 OpenAI 的小伙伴们。当然，更重要的是，他这次没有选择重回 OpenAI 的怀抱。

3 月份他还亲自转发了谷歌 AI 的推文

随后不久，谷歌发言人证实了他的离职，不过却拒绝对此作出回应，Ian Goodfellow 同样对此三缄其口。

从苹果公司角度而言，这次挖角 Ian Goodfellow 的举动倒不令人意外，毕竟苹果曾经为了追赶 AI 能力，专门把 Core ML 和 Siri 团队进行合并，成立全新 AI/ML 团队，并挖来谷歌人工智能和搜索主管约翰 · 詹南德雷亚 ( John Giannandrea ) 掌管全公司的人工智能战略。

Ian Goodfellow 作为 GANs 之父，其 2016 年在 NIPS 大会上关于生成式对抗网络（利用生成式模型和判别式模型进行对抗并实现机器学习训练的过程）经过几年的发酵，早已奠定其机器学习大咖的地位。作为机器学习界的后起之秀，被「心急」想发展 AI 实力的苹果觊觎，再正常不过。

目前，苹果已开始通过博客宣传其 AI 研究，为此专门开设了 AI 博客 Apple Machine Learning Journal，也许用不了多久，我们便能看到 Goodfellow 在上面发表最新的研究成果，让我们一起拭目以待吧！

Ian Goodfellow 任职经历

2013 年 6 月，还在蒙特利尔大学读博的 Ian Goodfellow 就以软件工程师的身份在谷歌的 Street Smart team 实习，并在毕业后先后担任谷歌 TensorFlow 及谷歌大脑团队的研究科学家。

2013 年 6 月，在蒙特利尔大学读博的 Ian Goodfellow 就以软件工程师的身份在谷歌的 Street Smart team 实习，并在毕业后先后担任谷歌 TensorFlow 及 Google 大脑团队的研究科学家。

2016 年 3 月，Ian GoodFellow 转投 OpenAI 担任研究科学家。

2017 年 3 月，Ian Goodfellow 从 OpenAI 重回谷歌，2018 年升任 Google 大脑团队的 Senior staff research scientist ，负责领导一个研究 AI 中对抗技术的研究团队。

2016 年 3 月，Ian GoodFellow 便从谷歌大脑团队投奔 OpenAI 麾下担任研究科学家。

一年过后，也即是 2017 年 3 月份 ，Goodfellow 又重回谷歌大脑团队。

2019 年 3 月，正式加盟苹果。

Ian Goodfellow 谈 GANs 论文评审

「越是好论文，越是资深审稿人在看」

我想谈谈学术会议的论文评审的事。最近我看到很多人讲「很明显，好的论文都给资深审稿人看了」，或者「要记得去占论文，不然分给你的都是质量不高的论文」这样的话。既然我现在也算是资深审稿人了，我想很多人应该愿意听到我说这句话：我自己不会主动要求去审那些明显的好论文。

审稿人希望审哪些论文可能会出于各种各样的目标。每个审稿人都应该想好自己的目标，并且了解一些其它审稿人可能会抱有的目标。我参与论文评审一般有两个目标：1，确保论文的质量足够高；2，减少我自己作为审稿人的工作量。基于我的这两个目标，我希望评审的论文多数时候都是可能需要拒掉的，但其它的审稿人不一定能看出来其中的原因。有一些非常忙的审稿人甚至会要求只看那些明显质量很糟糕的论文，就是为了尽量减轻自己的工作量。

审稿人们其它可能的目标还包括：比一般大众更早地看到有意思的研究（不过现在论文都传 arXiv 了，这样的人就没那么多了）、确保好的研究成果不会被拒、审阅他们自己做过深入研究的某几个课题下的论文，等等。当然也有一些审稿人的做法很消极、很自私。比如，审稿人和某篇论文的作者有私人恩怨，那他就可能会要求审这篇论文，以便给它打个低分。现在大量论文都会先传到 arXiv 上，论文投稿的匿名性大打折扣，这种事情也就变得常见了。