Ian Goodfellow si è unito a DeepMind ora: cosa aspettarsi?
In DeepMind, Goodfellow sta lavorando con il team di Oriol Vinyals (principale ricercatore).
Ian’ GANfather’ Goodfellow, l’inventore della rete generativa contraddittoria, ha recentemente lasciato Apple per entrare a far parte del principale laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale: DeepMind.
Uno dei migliori talenti nel campo dell’IA, Goodfellow è sempre stato al top del suo gioco: il suo lavoro di ricerca è stato citato oltre 1,9 lakh volte. Alcuni dei suoi lavori popolari includono reti generative contraddittorie (citate 46.910 volte) e ricerche sull’apprendimento profondo (citate 42135 volte).
DeepMind si è concentrato ed è stato alla ribalta per progetti come AlphaGo, un programma che ha battuto il campione del mondo a Go in una partita di cinque partite, e AlphaFold, che ha trovato una soluzione a una grande sfida di 50 anni in biologia. In DeepMind, Goodfellow sta lavorando con il team di Oriol Vinyals (principale ricercatore). Il duo ha collaborato in precedenza a progetti di ricerca. Nel 2016 hanno lavorato a un progetto sull’interfaccia TensorFlow e alla sua implementazione durante il loro periodo in Google. In precedenza, nel 2015, i due hanno lavorato insieme a un progetto di ricerca sui problemi di ottimizzazione della rete neurale .
In DeepMind, Vinyals ha lavorato sull’intelligenza artificiale, con particolare enfasi sull’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo e l’apprendimento per rinforzo. Con Goodfellow che ha portato le sue capacità GAN al team di DeepMind, il meglio di entrambi i mondi ha unito le mani. L’unione di due sostenitori del settore apre un nuovo mondo di opportunità.
Ian, il bravo ragazzo
Goodfellow era a capo dello special project group (SPG) di Apple, che lavora su innovazioni tecnologiche all’avanguardia e prodotti futuristici. Secondo quanto riferito, l’SPG ospita la divisione di auto a guida autonoma di Apple, Project Titan, guidata dall’ex vicepresidente senior dell’ingegneria di Tesla, Doug Field.
Goodfellow aveva intervistato su Facebook nell’autunno del 2013, ascoltando Mark Zuckerberg filosofare su DeepMind mentre passeggiavano attraverso il cortile del campus. Poi aveva rifiutato Zuckerberg a favore di un lavoro con Google Brain.
Il laureato di Stanford è stato associato a Google nel 2013 come stagista. Ha collaborato con un team che ha creato una rete neurale profonda per leggere i numeri di indirizzo dalle immagini di Street View. Il sistema è stato utilizzato per aggiungere o aggiornare la posizione di oltre 100 milioni di case entro i primi mesi dalla sua implementazione.
È interessante notare che Goodfellow ha lasciato Google due volte, una per unirsi a OpenAI e la seconda per unirsi ad Apple.
Tra il 2015 e il 2016, come membro del team di Google Brain, ha lavorato sul deep learning, sia in termini di ricerca di base che in termini di miglioramento dei prodotti. Inoltre, ha curato un libro di testo sul deep learning insieme ai suoi relatori di tesi di dottorato. La sua ricerca è ampiamente citata in articoli accademici sull’IA.
Successivamente, durante il suo periodo presso OpenAI, il think tank AGI finanziato da Elon Musk e Microsoft, è stato una parte cruciale del team di ricerca per modelli generativi ed esempi contraddittori .
Ian GAN
“Se un’IA riesce a immaginare il mondo con dettagli realistici – impara a immaginare immagini realistiche e suoni realistici – questo incoraggia l’Al a conoscere la struttura del mondo che esiste”, ha detto Goodfellow nel libro Genius Makers di Cade Matz. “Può aiutare l’IA a comprendere le immagini che vede o i suoni che sente”.
La più grande pretesa di fama scientifica di Goodfellow è come parte del team che ha inventato la rete generativa contraddittoria (GAN). “Se non avesse funzionato, avrei rinunciato all’idea.” Nel documento che Goodfellow ha pubblicato sull’idea, le ha chiamate “reti contraddittorie generative” o GAN. Nella comunità mondiale di ricercatori di intelligenza artificiale, è diventato “il padre GAN”.
Yann LeCun ha definito i GAN “l’idea più interessante nel deep learning degli ultimi vent’anni”. Quando Geoff Hinton ha sentito questo, ha fatto finta di contare a ritroso nel corso degli anni per assicurarsi che i GAN non fossero più belli della backpropagation prima di riconoscere che l’affermazione di LeCun non era lontana dalla verità.
Il dibattito WFH
Mentre le comunità si affrettano a raggiungere la normalità, il dibattito sulla WFH è tornato alla ribalta. Uno dei casi che ha innescato la conversazione sono state le dimissioni del capo del machine learning di Apple.
Notoriamente noto come l’uomo che ha ” dato alle macchine il dono dell’immaginazione “, l’inventore delle reti generative contraddittorio (GAN), ha lasciato Apple per DeepMind, adducendo la mancanza di flessibilità dei primi nelle politiche di lavoro. Questo è stato sullo sfondo di Apple che ha richiamato i suoi dipendenti a lavorare dai suoi uffici.
In un’e-mail agli altri dipendenti Apple, Goodfellow ha affermato di credere fermamente che una maggiore flessibilità sarebbe stata la migliore politica per il suo team.
