イアン・J・グッドフェローは、機械学習分野の研究者。現在はGoogleの人工知能研究チームであるGoogle Brainのリサーチ・サイエンティスト。ニューラルネットワークを用いた生成モデルの一種である敵対的生成ネットワークを提案したことで知られる。過去に、非営利の研究機関であるOpenAIでリサーチサイエンティストを務めたこともある。

著書

深層学習

2018年

深層学習 | Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 中山 浩太郎, 松尾 豊, 味曽野 雅史, 黒滝 紘生, 保住 純, 野中 尚輝, 河野 慎, 冨山 翔司, 角田 貴大 |本 | 通販 | Amazon

研究対象は深層学習の広い分野に渡るが、その中でも生成モデルや機械学習におけるセキュリティやプライバシーを主な研究分野としている。特に、生成モデルの一種である互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実装される敵対的生成ネットワークを発明したことで知られている。Googleでは、ストリート・ビューの撮影車の撮影した画像から自動的に住所の情報を転写するシステムの開発や、機械学習システムのセキュリティ上の脆弱性の実証を行った。また、深層学習の学習用書籍として高い評価を受けている『Deep Learning』の主執筆者も務めたことでも知られる。

イアン・グッドフェロー博士は、２つのニューラルネットワークを競わせることで、AIにもっともらしいデータを作らせるGAN（敵対的生成ネットワーク）を生み出した。

GANの目標は、機械に想像力のようなものを与えることだ。そうすれぼ機械が美しい絵や作曲をできたり人間か教えなければいけないことを減らせるだろう。AIのゴッドファザーのヤン・ルカンはGANを「深層学習における最近20年で最高の発明」だと呼んだ。また、AIの著名人であるアンドリュー・エン博士は、GANは「重要で根本的な進歩」の象徴であり、GANの登場で世界規模で増えてる研究者たちのコミニュティが活気づいているという。また、ワシントン大学で機械学習を研究するペドロ・ドミンゴスはGANのことを「GANは動作が気まぐれである」ともいっている。競い合う２つのニューラルネットワークを調整するのは難しい作業だ。それでも、グッドフェローたちは困難に挑み続けている。GANは将来的に、より重要な進歩を遂げるとグッドフェローは考えている。