Ian Goodfellow

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アメリカの深層学習研究者。敵対的生成ネットワーク（GAN）の発明者、敵対的機械学習の共同パイオニア、そして標準的な教科書『深層学習』の筆頭著者。

基本情報／プロフィール

項目 詳細
フルネーム イアン・J・グッドフェロー
生年 1987年、アメリカ
国籍 アメリカ
現在の状況 ステルススタートアップ（2025年～現在）
研究分野 深層学習、生成モデル、敵対的機械学習、差分プライバシー、AI安全性、核融合プラズマ制御
博士課程指導教員 ヨシュア・ベンジオ、アーロン・クールビル
博士論文 Deep Learning of Representations and its Application to Computer Vision（モントリオール大学、2014年）
個人ウェブサイト iangoodfellow.com
X（旧Twitter） @goodfellow_ian
GitHub github.com/goodfeli
Google Scholar scholar.google.com/citations?user=iYN86KEAAAAJ

概要

イアン・グッドフェローは、2014年に敵対的生成ネットワーク（GAN）を発明したことで最もよく知られるアメリカの計算機科学者である。GANは、2つのニューラルネットワークが競い合いながら本物と見分けがつかない合成データを生成する訓練フレームワークであり、約10年にわたって画像生成モデリングにおける支配的なパラダイムとなった。モントリオール大学でヨシュア・ベンジオのもとで学んだ後、Google Brain、OpenAI、Google Research、Apple、Google DeepMindで研究職を歴任し、AppleのSpecial Projects Groupではディレクターを務めた。ベンジオおよびアーロン・クールビルとの共著であるMIT Pressの教科書『深層学習』（2016年）の筆頭著者であり、同書は135か国1500以上の大学で使用され、この分野で最も広く採用されている参考文献であり続けている。また、敵対的サンプルとロバスト性のための敵対的訓練の研究を共同で開拓し、差分プライベートなニューラルネットワーク訓練への初期の貢献も行った。2025年にGoogle DeepMindを退社し、2026年半ば時点でその焦点が公表されていないステルススタートアップを設立した。

幼少期と教育

高校とAIへの初期の関心

グッドフェローはアメリカで育ち、カリフォルニア州のサンディエギート・アカデミー高校に通った。10代の頃、ポピュラーサイエンスの記事、特に『サイエンティフィック・アメリカン』を通じて、AIとナノテクノロジーが21世紀を定義する技術になるという予測に触れ、AIへの関心が芽生えた。2006年に国立衛生研究所でインターンとして初めて脳波分類に応用された機械学習モデルに触れたことで、その関心は具体的な研究の方向性へと研ぎ澄まされた。専攻を計算機科学に変更し、アンドリュー・ン（Andrew Ng）のもとで学び始めた。

スタンフォード大学 — 学士号および修士号（2004～2010年）

グッドフェローはスタンフォード大学でアンドリュー・ンの指導のもと、計算機科学の理学士号および修士号を取得し、主に伝統的な機械学習手法を用いたコンピュータビジョン分野のStanford AI Robotプロジェクトに取り組んだ。修士課程の研究期間中に、同僚を通じて深層学習に関わるようになり、それがベンジオのグループで博士号を取得する決断のきっかけとなった。彼は深層学習について学んだ瞬間を、AI研究に完全に専念するようになった瞬間だと述べている。

モントリオール大学 — 博士号（2010～2014年）

グッドフェローはモントリオール大学（LISAグループの本拠地であり、Milaの前身）のヨシュア・ベンジオの研究室に受け入れられ、ベンジオとアーロン・クールビルの共同指導のもと、2014年初頭（正式には2015年2月）に博士号を取得した。博士論文『深層表現学習とそのコンピュータビジョンへの応用』では、表現学習、深層ボルツマンマシン、マルチプレディクションモデルを探求した。彼は研究室のオープンソース深層学習ソフトウェアスタックであるTheanoおよびPylearn2に大きく貢献し、これにより実務者は新しいアイデアを迅速に実行するためのインフラを手に入れた。彼はこの文化を、GANが最終的に考案された環境の中心として挙げている。

GANのアイデアは、NeurIPS 2014の締め切りの約2週間前に彼にひらめいた。彼は研究室の仲間を集め、その期間内に複数のデータセットで実験を実行するために他の作業を中断させ、フレームワークが正しい分布を学習することを証明し、投稿を可能にした。彼はこの集中的な取り組みを、自身のキャリアの中で形成期となった協力的な経験の一つとして語っている。

キャリア

Google Brain — 研究科学者（2014～2016年）

博士号取得後、グッドフェローはGoogle Brainに研究科学者として入社した。敵対的機械学習とニューラルネットワークのセキュリティ脆弱性に焦点を当てたグループであるGoogle Brain Red Teamを率いた。この役割において、彼はニューラルネットワークによる誤分類を引き起こすために意図的に摂動を与えられた入力である敵対的サンプルを独立して特定した最初の2本の論文のうちの1本の共著者となり、クリスチャン・セゲディ（Christian Szegedy）とともにロバスト性のための防御として敵対的訓練を共同発明した。また、Googleマップがストリートビューの写真から住所を自動的に書き起こすシステムを開発し、ニコラス・ペイパーノット、クナル・タルワー、ウルファー・エリングソン、マーティン・アバディと協力して、ニューラルネットワークのための差分プライバシー訓練メカニズムに関する最初の発表論文のいくつかを執筆した。

OpenAI — 研究科学者（2016～2017年）

2016年3月、グッドフェローはGoogleを離れ、OpenAIの最初の従業員の一人として入社した。その使命は、広く人類に利益をもたらすAIを開発することに惹かれたためである。約11か月間在籍した後、2017年3月にGoogle Researchに復帰した。

Google Research / Google Brain — 研究科学者（2017～2019年）

Googleでの2度目の在籍中、グッドフェローは敵対的ロバスト性と生成モデリングの研究を続け、GAN訓練の安定性、条件付き生成、ミニマックス目的の理論的理解に関する増大する文献に貢献した。

Apple — 機械学習ディレクター、Special Projects Group（2019～2022年）

2019年4月、グッドフェローはAppleのSpecial Projects Groupの機械学習ディレクターに就任した。これは秘密のハードウェアおよびソフトウェアのスカンクワークス部門である。彼はこの環境を非常に協力的だったと述べている。プロジェクトが極秘であったため、チームメンバーは個人の功績を競うよりも協力する強い動機があったからだ。2022年4月、彼はAppleの従業員にオフィス勤務への復帰を求める方針を理由に辞任した。この退社は、テクノロジーセクターにおけるパンデミック後の職場ポリシーに関する声明として広く報道された。

Google DeepMind — 研究科学者（2022～2025年）

2022年7月、グッドフェローはGoogle DeepMindに研究科学者として入社し、オリオル・ビニャルスの深層学習チームに加わった。彼の主な焦点は、生成モデリングから核融合発電のためのAIへと大きく移行した。これは、DeepMindが2022年に発表した、強化学習を用いてトカマクプラズマの配置を制御するという『ネイチャー』論文を読んだ後に追求した方向性である。DeepMindでは、プラズマシミュレーションにおいてこの取り組みに貢献した。具体的には、強化学習エージェントを訓練するために必要な物理モデルの基礎となる数値微分方程式ソルバーコードを、RLシステム自体ではなく、彼が書いた。彼はJAXで書かれ、GitHubで公開されたオープンソースの微分可能プラズマ物理シミュレーターTORAXを共同開発し、2024年にarXiv論文で解説された。また、LLMの事実性研究にも取り組んだ。2025年4月のMilaとのインタビューでは、自身はまだGoogle DeepMindにいると述べている。Wikipediaには、2025年にスタートアップを設立するために退社したと記載されている。

ステルススタートアップ（2025年～現在）

2026年半ばの時点で、グッドフェローのLinkedInプロフィールには、ステルススタートアップで働いていると記載されていた。同社の焦点や資金調達に関する詳細は公表されていない。

主な貢献

  • 敵対的生成ネットワーク（GAN）（NeurIPS 2014、arXiv:1406.2661、Pouget-Abadie、Mirza、Xu、Warde-Farley、Ozair、Courville、Bengioとの共著）— 生成ネットワークと識別ネットワークをミニマックスゲームで同時に訓練するフレームワークを導入し、非常にリアルな画像やその他のデータの合成を可能にした。約10年にわたって画像生成モデリングの支配的なパラダイムであり続け、StyleGAN、CycleGAN、条件付きGANなど、多くのバリアントを生み出した。計算機科学の歴史の中で最も引用されている論文の一つ。
  • 敵対的サンプル（2013～2014年、Christian Szegedyおよび共同研究者との共同発見）— ニューラルネットワークが、知覚できないほど小さな入力摂動によって確実に誤分類を引き起こされる脆弱性があることを明らかにした基礎的な論文2本の共著者。この発見は敵対的機械学習の分野を切り開いた。
  • 高速勾配符号法（FGSM） — 損失関数の勾配の方向に入力を摂動させることで敵対的サンプルを生成する、計算効率の良い一段階手法を導入。敵対的ロバスト性研究における標準的なベースライン攻撃となった。
  • 敵対的訓練（Christian Szegedyとの共同発明）— 訓練データを敵対的サンプルで拡張する敵対的訓練を共同発明。敵対的攻撃に対する主要な経験的防御法であり、現在まで破られていない数少ない防御法の一つであり続けている。
  • 差分プライベート深層学習（2016年、Abadi、Chu、Erlingsson、McMahan、Mironov、Papernot、Raghunathan、Ramage、Song、Talwarとの共著）— 差分プライバシー保証付きでニューラルネットワークを訓練するための基礎的な論文を共同執筆し、より厳密なプライバシー分析のためのモーメントアカウンタントを導入。プライバシー保護機械学習の中心的な参考文献。
  • Maxoutネットワーク（ICML 2013、Goodfellow、Warde-Farley、Mirza、Courville、Bengioとの共著）— ドロップアウトとうまく連携するように設計された新しい活性化関数を提案し、より良い生成モデルの訓練を可能にし、いくつかのベンチマークで最先端の結果を達成した。
  • Pylearn2 — モントリオール大学のTheanoベースの研究グレード深層学習ライブラリPylearn2の開発と普及を主導。ベンジオグループにおける初期の深層学習の多くのブレークスルーにソフトウェアインフラを提供した。
  • 教科書『深層学習』（MIT Press、2016年、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleとの共著）— 深層学習に関する初の包括的な大学院レベルの教科書の筆頭著者。deeplearningbook.orgで無料公開されており、135か国1500以上の大学で主要なテキストとして使用されている。
  • 『人工知能：モダンアプローチ』第4版（Russell、Norvig著）の深層学習の章（2020年）— 標準的なAI教科書の深層学習の章を執筆し、最も広く使用されている学部生向けAIテキストにニューラルネットワークの解説をもたらした。
  • TORAX — トカマク輸送シミュレーター（2024年、Google DeepMindとの共同研究）— 核融合発電のための強化学習研究をサポートするために設計された、JAXで書かれたオープンソースの微分可能プラズマ物理シミュレーターを共同開発。DeepMindの核融合プロジェクトの一環として公開された。

受賞と栄誉

  • MITテクノロジーレビュー「Innovators Under 35」（2017年）— GANの発明と敵対的機械学習への貢献が認められた。
  • Foreign Policy 100 Global Thinkers（2019年）— 深層学習とAI安全性への取り組みが評価され選出。

主要な関係者

  • ヨシュア・ベンジオ — 博士課程の主指導教員。ベンジオのLISA研究室の知的環境 — そのオープンソース文化、実験の自由、深層学習理論への重点 — が、GANが考案された条件を直接可能にした。
  • アーロン・クールビル — 博士課程の共同指導教員であり、教科書『深層学習』の共著者。クールビルは生成モデリング研究における継続的な協力者であり続けている。
  • アンドリュー・ン（Andrew Ng） — スタンフォード大学での学部および修士研究の指導教官。Stanford AI Robotプロジェクトと一連のコースを通じてグッドフェローを機械学習に紹介した。
  • クリスチャン・セゲディ（Christian Szegedy） — Google Brainの同僚であり、グッドフェローとともに敵対的サンプルを共同発見し、敵対的訓練を共同発明した。二人はこの現象に独立して取り組んだ後、協力した。
  • マーティン・アバディ（Martin Abadi） — 差分プライベートニューラルネットワーク訓練におけるGoogle Brainの協力者。TensorFlowも共同設計。
  • ニコラス・ペイパーノット（Nicolas Papernot） — プライバシーと敵対的ロバスト性に関する論文のGoogle Brainの共同研究者兼共著者。信頼できるMLの分野で独立した第一人者となった。
  • オリオル・ビニャルス（Oriol Vinyals） — Google DeepMindにおけるグッドフェローの深層学習チームのリーダー。その研究グループが核融合プラズマ制御の研究を監督した。
  • ジャン・プジェ＝アバディ（Jean Pouget-Abadie） — モントリオールの博士課程の同僚であり、GANフレームワークにゲーム理論的分析を提供した。グッドフェローは彼をGANのゲーム理論的定式化に適した協力者だったと述べている。

人物像

グッドフェローは、豊富な技術的成果と、この分野の文化と結果についての異常なまでに率直な公の見解を組み合わせている点で、AI研究の分野で注目に値する。2025年のインタビューで、彼は深層学習以前の研究時代をより自由で好奇心主導型だったと述べ、「さまざまなことに挑戦する自由と、自分たちの仕事に結果が伴うという感覚が少なかったこと」を懐かしく思うと語った。これは彼の最も有名な論文がディープフェイクを可能にした人物からの、両刃の反省である。彼のキャリアの選択は、しばしば名声よりも明確な価値観によって動機づけられている。核融合に関する論文に惹かれてDeepMindに入社し、遠隔勤務の原則を理由にAppleを公に辞任した。彼はブルース・リーの「1万回の蹴り」の言葉で自身の研究アプローチを説明し、広範さよりも、Python、数値プログラミング、線形代数、確率といった少数の核となるツールキットの深い習得を好み、あらゆるスキルを自分で習得しようとするよりも、補完的な専門知識を持つ協力者を求めるタイミングを知ることを積極的に提唱している。

参考文献