Ian J. Goodfellow（生于1985年或1986年）是一位美国计算机科学家、工程师和高管，最著名的是他在人工智能神经网络和深度学习方面的工作。他之前曾担任谷歌大脑的研究科学家和苹果公司的机器学习主管，并在深度学习领域做出了几项重要贡献，包括生成式对抗网络（GAN）的发明。Goodfellow与人合著了被誉为AI圣经的教科书《深度学习》（2016年），并在人工智能领域最受欢迎的教科书《人工智能：现代方法》中撰写了关于深度学习的章节（在135个国家的1500多所大学中使用）。
教育经历
Ian Goodfellow在吴恩达（Andrew Ng）（谷歌大脑联合创始人兼负责人、Coursera联合创始人）的指导下获得了斯坦福大学的计算机科学学士和硕士学位，并于2014年4月在约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）和亚伦·库维尔（Aaron Courville）的指导之下获得了蒙特勒大学的机器学习博士学位。Goodfellow的论文题目是表征的深度学习及其在计算机视觉中的应用。
工作经历
毕业后，Goodfellow加入谷歌，成为谷歌大脑研究团队的一员。2016年3月，他离开谷歌，加入新成立的OpenAI研究实验室。仅仅11个月后，即2017年3月，Goodfellow重返谷歌研究，但在2019年再次离职。
2019年，Goodfellow加入苹果公司，担任特别项目组的机器学习主管。他于2022年4月从苹果公司辞职，以抗议苹果公司要求员工亲自工作的计划。Goodfellow随后加入DeepMind，成为一名研究科学家。
Goodfellow最出名的是发明了生成式对抗网络（GAN），利用深度学习生成图像。这种方法使用两个神经网络来竞争性地提高图像的质量。“生成器”网络基于初始图像集（如人脸集合）创建合成图像。“判别器”网络试图检测生成器的输出是真的还是假的。然后重复生成检测循环。对于每次迭代，生成器和判别器使用对方的反馈来改进或检测生成的图像，直到判别器无法再区分对手生成的赝品和真品。创建高质量生成图像的能力迅速提高。然而，它的恶意滥用也是如此，用来创建deepfakes和生成基于视频的虚假信息。
在谷歌，Goodfellow开发了一个系统，使谷歌地图能够自动转录街景汽车拍摄的照片中的地址，并展示了机器学习系统的安全漏洞。
