「GAN之父」从苹果跑路,库克悔悟:居家办公或可保留

2022 年 6 月 8 日 新智元



  新智元报道  

编辑:袁榭 拉燕

【新智元导读】像「GAN之父」Ian Goodfellow这种业界泰山,一旦跳槽,连世界市值前几的公司的老总都会惊动。库克就说了,激到Goodfellow离职的返厂打卡规定「只是实验」。

AI行业现在是个产学研一体的行业。

 

这种行业的特色就是,只要谁写的课本、定义的概念,能普及到害得千万学子掉头发,他就会被工业界的巨头企业使劲抢。

 

对,这说的包括但不限于Yann LeCun「闫乐坤」老师、「GAN之父」Ian Goodfellow老师等等。

 

 

大牛从苹果跳到DeepMind


Ian Goodfellow老师最近是把「此处不留爷,自有留爷处」的精神发挥到了极致:雇主不满足自己的要求,就炒掉雇主,然后在一周左右马上找到下一家大厂继续做大牛。

 

在2022年5月初突然从苹果离职后,5月18日彭博社报道,他选择加入谷歌旗下的著名公司DeepMind。

 

当然,这种大牛加入某某公司,一般都不会只确认一次。

 

 

彭博社在报道中说DeepMind拒绝就此事的评论予以置评。但DeepMind的「匿名信源」员工却很愿意表示公司内的雀跃情绪:

 

大牛跳过来太好,是我司的一大胜利。他即使作为「个人贡献者」存在,都会对公司有贡献。

 

不过现在Goodfellow老师在DeepMind的具体职位、级别暂时还未有透露。「个人贡献者」此语,说明双方可能还在勾兑中、Goodfellow老师现在算个体户承包商。

 

库克口风软化:我没说一定要返厂啊


鉴于Ian Goodfellow老师在AI业界的地位,他的跳槽,应该是帅到惊动了公司最高层。

 

2022年6月份,在纽约举办的《时代周刊》全球风云百人论坛上,库克老总当着全世界的面,把公司气走Ian Goodfellow的返厂打卡要求公然往回缩,表示「啊这个我们还在研判中」的和稀泥态度。

 

库克老总的原话是:「我司现在正在试运行各种措施,以期摘取融合返厂打卡和居家办公两种办法的长处。我司运行这个办公转型实验之母,是因为现在大家还不清楚究竟各种措施的收效将会如何。」

 

库克称,现在苹果的各种办公政策实验,关键着重于发现兼具人际对面交流与居家虚拟交流长处的模式。而此模式将会明显不同于现有的各种办公政策。

 

 

苹果CEO称:「我司很可能最先有资格说业界的原始模式是错的、并着手修正。」

 

当然,苹果CEO不能直接打苹果公司的脸。库克表示,他个人还是更喜欢「人际会面间的各种机缘」。至于居家办公中的虚拟互动,他称这种方式「并非更劣等,但是与人际会面大不相同。」

 

而且库克老总的趁机带货技巧也很高超。虽然没有直接置评苹果的AR设备究竟啥时候能出,但库克称此技术「有机会增强公司同事间的对话与人际连接,而非排斥取代之。」

 

大牛一走,苹果就认怂:可以居家


不仅老总的口风变得模棱两可,Ian Goodfellow一走,苹果立马就改了政策。

 

5月18日,彭博社报道,称苹果公司匿名信源提供的一份内部备忘录中,表示将推迟其原定于5月23日生效的每周回办公室工作三天的要求。

 

备忘录表示最近新冠病例数量的上升是推迟的原因,不过没有提到他们打算何时再启动该计划的确切日期。苹果员工仍然需要每周在办公室工作两天,现在还必须在公共区域佩戴口罩。

 

 

据称,Ian Goodfellow这次跳槽是苹果改变政策的重要诱因,Goodfellow 是迄今为止因远程工作政策改变而跳槽的最高级别苹果员工。

 

这对于苹果来说是一个重大打击,现在他们正在努力安抚反对重返办公室的员工。

 

大牛要居家干活,公司不让,公司算老几?

Ian Goodfellow这次从苹果突然宣布离职的原因,改写一句中文网络上流传十年的老梗就能说明:「返工是不会返工的,这辈子都不会返工的。」

 

在给苹果员工的电邮中,Ian Goodfellow写道:「我坚信,更多的灵活性办公是对我的团队最好的政策。」

 

 

在新冠疫情爆发之后,苹果公司开启了为期两年的远程办公政策。

 

4月11日开始,苹果员工开始陆续返回办公室工作。苹果对其恢复工作计划采取了分阶段的做法。

 

起初,要求员工每周至少有一天要亲自上班。5月4日,苹果又将这一要求提高到每周两天。

 

从5月23日开始,员工每周需要在办公室工作三天。这是苹果所谓「混合」工作计划的开始,该计划将要求员工每周一、周二和周四到办公室工作。

 

据报道,苹果也给了个别团队一些灵活性,允许团队负责人根据合适的方式调整政策。不过现在看来,这可能不包括Goodfellow的团队。

 

这个做法据说在苹果公司内部遭受了强烈反弹。

 

水面上,被引用最多的大牛Ian Goodfellow直接表示:你让我返回办公室工作,还不如让我走人,我这就走。

 

 

而据说水面下也有很多苹果的经理和高管们正在进行内部游说,试图让公司收回目前的「重返办公室」政策。

 

按照库克老师的表态,这些游说应该成功了。

 

一个大牛的一生,能重返多少次谷歌


其实,从Goodfellow老师的履历可以看出:谷歌系统的子公司,简直是他的缓冲区和备胎。

 

只要一有职业生涯变动,Ian Goodfellow第一选择肯定是跳回谷歌旗下的子公司,然后再打算着另择高枝。

 

博士毕业之后,Goodfellow首先加入了谷歌,成为了「谷歌大脑」研究小组的一员。

 

2016年3月Goodfellow离开谷歌,加入了彼时刚刚成立的OpenAI。

 

而在2017年3月,他又从OpenAI离职、重返谷歌做研究科学家。

 

 

干了两年多,在2019年,Goodfellow再次离开谷歌,并加入了苹果。担任机器学习特殊项目组的主管。

 

自那以后直到2022年5月,他一直在苹果工作,直到因为返工政策再次跳回谷歌旗下的子公司DeepMind。

 

吴恩达的徒弟、喝着酒陪着妞随手发明「GAN」


Goodfellow这么牛逼,是有底气的。

 

不过三十出头的他,在业界就算不是宗师,也算是一方高峰了。

 

谷歌大脑研究科学家、苹果的机器学习总监、GAN的发明人、「花书」作者之一,任何一个头衔都是金光闪闪。

 

对,堪称眼下AI人乐与痛的根源的生成性对抗网络(GAN)就是他喝着啤酒、摸着女友随手发明的。

 

 

 

2014年一个晚上,Goodfellow在和一个刚刚毕业的博士生喝酒庆祝。没喝一会儿,他的几个朋友就一个棘手的项目请他帮忙,他们在搞一个能自动生成图片的计算机程序。

 

此前,研究人员已经尝试过用神经网络和算法,大致模仿人脑神经网络,作为生成性模型,来自主创建合理的数据。

 

但这种方式操作下的结果并不是很理想。最终生成的图片往往缺斤少两,要不就是模糊、要不就是犯人脸少只耳朵这种错误。

 

而Goodfellow的朋友想的办法是对构成图片的元素进行复杂数据分析的方式,帮助机器能更好的生成图片。

 

Goodfellow喝着啤酒琢磨着这个问题。忽然他灵光一现,何不让两个神经网络对立起来?

 

他的朋友表示了怀疑。但他却认为,这是一个可行的办法。

 

匆匆告别了朋友,他回到了家,发现自己的女朋友已经睡着了,这正好给了他验证自己想法的机会。

 

他立刻开始尝试编写程序,然后对他亲自设计的软件进行测试。没想到,他一次就成功了。

 

这就是最早的「GAN」。

 

除了「GAN」之父的名号,他还是「花书」的作者,这本书原名就叫做「深度学习」。可以说是涉足人工智能领域的必读书之一。

 

 

如此光线的履历背后,是同样无可挑剔的学历打底。

 

Goodfellow在斯坦福大学计算机科学系读完了本科和硕士,师从AI大牛吴恩达。

 

 

而他的博士生涯,就读于加拿大蒙特利尔大学,师从Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)和Aaron Courville(亚伦·库维尔),这两位都是有名的计算机科学家。

 

这种履历金光闪闪的人现在还要打工而不是自己做老板,简直让人吃惊……


参考资料:

https://www.businessinsider.com/apple-ceo-tim-cook-remote-work-mother-of-all-experiments-2022-6

https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-05-17/ian-goodfellow-former-apple-director-of-machine-learning-to-join-deepmind
https://gizmodo.com/apple-return-to-work-policy-alphabet-machine-learnin-1848942742
https://www.bloomberg.com/news/articles/2022-05-17/apple-delays-plan-to-have-workers-in-office-three-days-a-week








登录查看更多
0

相关内容

Ian Goodfellow,现任苹果机器学习研究员,前谷歌公司(Google)的研究科学家,2014年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题,特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。IanGoodfellow在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者,他发明了生成式对抗网络,在深度学习领域贡献卓越。
【2022新书】数据隐私:工程师手册,799页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2022年6月20日
如何自学CS?北大信科《计算机自学指南》为您呈送宝典
专知会员服务
71+阅读 · 2021年12月14日
【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2021年11月15日
【经典书】线性代数,286页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2021年2月28日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年2月21日
【DeepMind推荐】居家学习的人工智能干货资源大全集
专知会员服务
107+阅读 · 2020年6月27日
谷歌放弃Tensorflow,全面拥抱JAX
夕小瑶的卖萌屋
0+阅读 · 2022年6月16日
因为工资补贴邮件被划空银行卡?搜狐全体员工被诈骗始末
离职的互联网人,都去哪儿了?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年4月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
11+阅读 · 2021年3月25日
Arxiv
12+阅读 · 2020年6月20日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】数据隐私:工程师手册,799页pdf
专知会员服务
82+阅读 · 2022年6月20日
如何自学CS?北大信科《计算机自学指南》为您呈送宝典
专知会员服务
71+阅读 · 2021年12月14日
【数据科学导论书】Introduction to Datascience,253页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2021年11月15日
【经典书】线性代数,286页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2021年2月28日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年2月21日
【DeepMind推荐】居家学习的人工智能干货资源大全集
专知会员服务
107+阅读 · 2020年6月27日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员