据外媒The Verge 作者 Zoë Schiffer 推文爆料，苹果机器学习总监，Gan之父 Ian Goodfellow 将从苹果离职。在给员工的说明当中，Ian写道，“我坚持认为灵活办公才是给予我的团队最好的政策。（I believe strongly that more flexibility would have been the best policy for my team）"。

如此看来，Ian 离开苹果的部分原因（甚至可能是很大部分原因）是因为不满复工政策。

原来根据苹果日前的公布复工政策来看，员工需要从4月11日起回到办公室工作。一开始只需要每周回到办公室办公一天，其余时间居家办公，但随着时间推移，员工要逐渐增加回办公室的时间。到5月2日起码要在办公室工作2天，5月23日后起码要在办公室工作3天。

对于疫情期间习惯了远程办公，并已经在远程办公和生活中找到了平衡的员工来说，不适应紧锣密鼓的返工安排情有可原。再者，考虑到通勤问题、感染病毒可能性等方面，公司如何安排复工，成为了后疫情时代的一个重要问题。

1Ian Goodfellow其人

Ian Goodfellow，本科与硕士就读于斯坦福大学，导师正是闻名学界的吴恩达；博士阶段则师从“深度学习三驾马车”之一的Yoshua Bengio ，在蒙特利尔大学研究机器学习。

图注：Ian Goodfellow

他之所以年纪轻轻就被认为是人工智能领域的顶级专家，是因为他提出了生成对抗网络（GANs），人称GAN之父。GAN作为现在最火的深度学习模型之一，近年来已成为机器学习界最出圈的讨论话题。

源自 Ian Goodfellow 酒后的天才想法，GAN 天生就具有话题性：

GAN包含有两个模型，一个是生成模型（generative model），一个是判别模型（discriminative model）。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的。

这种左右互搏，逐渐演变成了越来越强大的数据造假能力，不仅打开了新世界的大门，也引发了许多伦理问题。例如将外国网友“deepfakes”将明星名人的脸替换到不雅视频中，或者以公众人物的脸造假新闻，从而达到造谣或者引起社会舆论的目的。

作为太强大的存在，GAN 就仿佛一把双刃剑，无论是收是放，总能吸引全世界的关注。

图注：Ian Goodfellow的Google Scholar页面

上图为Ian 的Google学术页面，可以见到他的论文引用量高达 18 万多。

而光GAN这一篇就独占鳌头，引用量四万多。

排行第二的《Deep Learning》则是Ian 与 其博导 Yoshua Bengio 以及 Aaron Courville合作推出的人工智能基础书，目前已被视为机器学习的必读书目。

图注：Deep Learning 实体书籍

拥有如此多耀眼的成绩，此番 Ian 因复工政策从苹果离职，潇洒下所暗藏的，也许是他早就做好了打算的未来。

让我们拭目以待。

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