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谷歌痛失34歲 AI新生代領(lǐng)袖

電子工程師 ? 來源:YXQ ? 2019-04-08 15:04 ? 次閱讀
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隨著IanGoodfellow更新了他在領(lǐng)英上的個(gè)人資料,他3月份從谷歌跳槽到了蘋果的事實(shí)得到了證實(shí)。目前,他是蘋果特殊項(xiàng)目小組的機(jī)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(píng)論。根據(jù) CNBC 的報(bào)道,谷歌的發(fā)言人證實(shí)了他的離開,蘋果則對(duì)此拒絕置評(píng)。

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(duì)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(píng)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(píng)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(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以一起工作——一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去了解數(shù)據(jù)集并生成示例;第二個(gè)則試著判斷這是真是假,允許第一個(gè)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(duì)抗模式網(wǎng)絡(luò) (GAN)” 。這個(gè)互相對(duì)抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,大大提高了對(duì)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(shí)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(jī)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(jiǎng)得主 Bengio 共寫的“大花書”

而在短短四年內(nèi),這項(xiàng)技術(shù)給機(jī)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(shí)現(xiàn)了驚人的突破。只要你為一個(gè)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(huì)分辨出“即將過馬路的行人”這種圖片識(shí)別能力。正是通過深度學(xué)習(xí),自動(dòng)駕駛汽車以及驅(qū)動(dòng) Alexa 和 Siri 等虛擬助手的對(duì)話技術(shù)才能成為現(xiàn)實(shí)。

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(bào)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(shí)候,Goodfellow 圍繞GANs和安全問題開展了工作,包括對(duì)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(dòng)駕駛技術(shù)。然而最近,蘋果的自動(dòng)駕駛項(xiàng)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(píng)論》的一次采訪中,蘋果 CEO 庫克表示:“蘋果的 AI 不被看好是因?yàn)槲覀儾幌矚g談?wù)摬⑽磳?shí)現(xiàn)的功能”。

庫克認(rèn)為,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)其實(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一個(gè)清單:對(duì)照片進(jìn)行圖像識(shí)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(jī)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(zhǎng) iPhone 電池的待機(jī)時(shí)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(shí)不想談?wù)撛?2019 年、2020 年、2021 年我們?cè)谧鲂┦裁矗皇且驗(yàn)槲覀儾恢雷鍪裁矗且驗(yàn)槲覀儾幌胝務(wù)撃切保f。

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(qiáng)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。

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原文標(biāo)題:谷歌痛失34歲AI新生代領(lǐng)袖,蘋果挖走“GAN之父”Ian Goodfellow

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