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看見的世界,看不見的李飛飛

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李飛飛對“AI教母”這個詞并不排斥,當別人這么稱呼她時,她只是撇撇嘴,微笑著說:“好吧,那就這樣吧。”既然有“AI教父“這個稱謂,那她做”AI教母“也未嘗不可。

她曾公開對《紐約時報》的一篇文章《現代人工智能運動黎明背后的名人錄》表達不滿,為什么只有男性的名字,沒有一位女性,那么多的女性AI科學家、企業家、創新者為什么被埋沒?其中包括她自己。

李飛飛,被全球學界、商界共同譽為人工智能奠基人,2006年她開始構思發明的ImageNet圖片數據集成為新一代人工智能技術的三大基石之一,另兩大基石是GPU和神經網絡技術。如果沒有ImageNet,就沒有生成式人工智能,就像人類沒有眼睛。

她現在是斯坦福大學首位 紅杉講席教授 ,美國國家工程院院士,美國國家醫學院院士,美國文理科學院院士。同時她也是斯坦福以人為本人工智能研究院(HAI)院長、AI4ALL(一個關注AI多樣化人才成長的組織)聯合創始人及主席。

她因AI而成名,輕松地行走在科學與人文、高校與企業、學術與產業之間。她曾任職谷歌云首席科學家, 原Twitter(現在的X公司)董事會成員,也是全球知名人工智能投資機構Radical Ventures的科學合伙人。而最近她剛剛創立三個月的空間智能公司World Labs也已完成兩輪融資,估值已達10億美元。

與很多“美國夢”的故事大同小異,比如敘利亞難民的兒子史蒂夫·喬布斯,南非移民馬斯克,蘇聯移民谷歌創始人謝爾蓋·布林,他們都曾經貧窮、掙扎,卻始終保持對科學與創新的熱愛,并最終走向人生巔峰。

但李飛飛的不同之處,她是一位來自中國的女性,一直擁有著美滿幸福的家庭。她對女性的關注,以及與生俱來的人文主義光芒,均來自于她的成長背景。

快意童年 中國式成長

1976年,李飛飛出生于北京,但成長于四川成都。

她的父親李舜,曾在成都一家化工廠的計算機部門工作。李舜的母親患有精神疾病,從小便與李舜分開,他跟著父親長大,父親對其十分溺愛,小時還給他養過一只真熊,他的理想是牽著熊去逛街。但14歲時不幸喪父,李舜被其父的同事收養,他的“心智”便停留于此。雖然取得了學位、為人夫、為人父,但他拒絕承擔成人的責任,一生充滿童真、貪玩,經常突發奇想,率性而為。李飛飛出生時,他正在公園觀鳥,這也成了“飛飛”名字的由來。李飛飛曾說,她感謝父親給了她用不完的“好奇心”,這是通往科學的基本素養。

她的母親鄺穎,曾是一名高中老師,后來成為辦公室職員。鄺穎天生聰穎,上學時成績名列前茅,中意的大學隨便挑。但因身份問題,所有好的大學都將其拒之門外,鄺穎從此變得冷漠、麻木、叛逆,先前的意氣風發變成了尖銳犀利、令人生畏。她渴望逃離,將自己置身于書海,有了李飛飛之后,也拉其一起墜入,因此培養了李飛飛從小便飽覽群書的品格。

鄺穎的父母,也就是李飛飛的外祖父母,20世紀30年代抗日戰爭爆發時,因杭州淪陷而背井離鄉,逃到成都生活。李飛飛在成都生活期間,每個周末都會去外祖父母的家里聚餐,外祖父母做的菜帶有杭州特色,濃郁微甜,與川菜的麻辣鮮香形成了強烈的對比,也因此成為李飛飛如今最懷念的味道。

李飛飛在成都,享受到了一個平凡中國中產家庭的快樂生活,度過了一段快意時光。 但也留下了幾個難以抹平記憶的片段,甚至影響了她的一生。

在小學的最后一年,老師讓班上的女生先走,男生留下來。李飛飛十分好奇,便躲在教室外面,偷聽到了她此生難忘的一幕。老師的大意是,男孩子天生比女孩子聰明,但現在男生的成績竟然比女生低,這是不能接受的。但老師還是鼓勵了男生們,說等到十幾歲的時候,周圍的女生自然就變笨了。李飛飛感到十分憤怒,她開始把頭發剪短,不穿裙子,學習航天科技,熱愛數學,試圖擠入足球男隊,從此有了“假小子”的外號。這大概也是,李飛飛至今都在極力為女性爭取權利的源頭所在吧。

另一件難忘的事情是,李飛飛在上初中期間因看閑書而被叫了家長。鄺穎和李飛飛一起坐在老師辦公室里被老師訓話,這一幕相信大多數中國家長都曾經歷過。老師用嚴肅的語言表達著自己的擔心,快期末考試了,要收收心了,再聰明的孩子也要有紀律性。鄺穎反問:“是嗎?所以呢?”“這是飛飛想要的嗎?這是我對她的期望嗎?”老師震驚之余問她:“您說什么?”鄺穎沒再說什么,而是道謝離開,路上跟李飛飛說:“我把你教的太好了。”“你和我一樣,都不屬于這里。”

1992年,李飛飛剛滿15歲,她與她的母親,從中國飛往美國新澤西州,與已經去美國工作了兩年的父親會面,他們將在一個叫帕西帕尼的小鎮上開始移民生活。

李飛飛曾對未來充滿期待,直到上飛機時,看到母親塞在大衣下面的手在不停的顫抖,她才感覺母親遠沒有以前那么堅定,迎接他們的將是完全未知的“深淵”。

異鄉局外人 貧窮與掙扎

在美國新澤西州的帕西帕尼小鎮,李飛飛一家住在一幢紅磚公寓二層,一間狹小的一居室里。她的父親在臺灣商人開的店里找到了一份修理相機的工作,她的母親在一家雜貨店當收銀員。就這樣,他們從知識分子家庭變成了底層人民,從中產墮入了貧窮,在與遠在中國的外祖父母通話時,為了節省電話費,他們總是語速極快。

李飛飛感受到了從未有過的屈辱,如果錢是唯一能擺脫束縛的方法,她決定去掙錢。她通過報紙分類廣告找到一份中餐館服務生的工作。如果學校沒有課,她就從上午11點工作到晚上11點,每小時2美元的薪資。整個高中階段,除了在中餐館打工,她還每周去給人做家務、遛狗。

在那段慘淡的時光里,想象力與好奇心是多余的。李飛飛的生活只剩下掙錢和學英語。不僅如此,她還要面對精神上的摧殘,中餐廳老板的呵斥,以及美國高中的校園暴力。她曾親眼目睹,幾個美國男生將一名移民男生揍得蜷縮一團,鼻孔噴血。這名男生是跟她一起學習英語的小組成員,但她無力控訴,她的父母連象征性地給校長打個電話也做不到。李飛飛開始為自己的安危擔憂,她不敢獨自去洗手間和餐廳,失去了交際圈,只能拼命學習,希望用成績換來一點點尊嚴。

唯一值得慶幸的是,李飛飛遇到了她一生的良師益友,高中數學老師薩貝拉先生。薩貝拉不是普通的數學老師,他擁有專屬辦公室和首席數學教師的頭銜。他對李飛飛關愛有加,但有時言辭犀利、態度粗暴,他想讓李飛飛脫穎而出。有一次他們在討論凡爾納等科幻作家時,李飛飛感受到第一次有美國人沒有把她僅僅視為一個說中文的移民。

李飛飛在薩貝拉那里,找到了久違的自信與尊嚴。薩貝拉是第一個可以讓她傾訴家庭經濟苦難以及對父母不滿的人,成為她的情緒出口,填補了生命中長久以來的空缺。此后余生,薩貝拉像她的家人一樣,看著她成長、成就,總是她最安全的生活港灣。

但薩貝拉這束光,并沒有完全照亮李飛飛一家不斷陷入深淵的生活。她的父親被解雇了,她的母親身體每況愈下,因從小患有風濕熱讓她母親的心血管不斷惡化,侵蝕著心臟瓣膜組織,經常痛苦不堪。為了減輕父母外出工作的煩惱,李飛飛四處籌錢,包括從薩貝拉那里借來了幾萬美元,開了一家洗衣店。

李飛飛,過著極其清苦的生活,無論高中時期還是大學時期,她穿的衣服大多是別人扔在洗衣房里的二手衣服。 這個少女,沒有花季。

高中畢業時,她的目標學校是省錢的州立大學和社區大學,而不是學費昂貴的常春藤名校。但她對物理的熱愛,對愛因斯坦的崇拜,讓她還是忍不住向普林斯頓大學提交了申請。意外的是,普林斯頓大學給她發出了最高全額獎學金的錄取通知書。

李飛飛似乎要走出黑暗,走出貧窮與卑微勞動的循環,但事實并非如此。 即便進入普林斯頓大學,她依然很難融入同齡人的生活,一方面她肩負家庭責任,課余時間必須回洗衣店幫忙,另一方面語言不通、文化差異、階級鴻溝,仍在加劇她與這個社會的隔閡。

她從沒有體驗過常青藤名校學生與生俱來的社交才能,她連一次派對都沒有參加過。她將全副精力投入到學習中,她養成了每周五參加高等研究院員工的下午茶,可能沒有什么交流,只是偶爾聆聽他們談話的片段,但她喜歡這種置身于高級學術氛圍中的感覺,特別是當她無意瞥見物理先驅、前沿玄理論研究者時,她便覺得這就是她夢寐以求的時刻。

但此時的李飛飛仍然擺脫不了“異鄉局外人”的身份。直到大二暑假,李飛飛前往加州大學伯克利分校擔任項目助理,那時她才感覺自己不再是一個移民。

堅守所愛 一路追尋

進入普林斯頓大學學習,李飛飛感覺這是自己到達美國后,第一次真正呼吸到新鮮的空氣。

她一直很難擺脫自己“移民”的身份。對于大多數移民來說,學業是獲得經濟來源的敲門磚,學有所成后進入醫學、金融或者工程等報酬豐厚的領域,才能擺脫社會邊緣生活。李飛飛在申請大學專業時,也糾結于此。但最終她還是順從內心,選擇了自己喜愛的物理專業。

在普林斯頓大學,李飛飛遇到了很多學術泰斗,比如遺傳學專家埃里克?維斯喬斯(Eric Wieschaus),前一秒還在給他們上課,后一秒就要趕去領取諾貝爾生理學/醫學大獎。李飛飛接觸到的學科越來越多,視野越來越開闊。她也逐漸理解自己的內心,激勵她不斷前行的力量不是物理學本身,而是推動物理學發展的精神——這種精神激勵著歷史上最聰明的一群人不斷對世界提出大膽的問題。

李飛飛熱愛的是科學研究。她發現,物理學界的大人物最終都會對生命本身的奧秘產生興趣。于是,她開始看大量跟生命、大腦相關的書籍,比如羅杰?彭羅斯(Roger Penrose)的《皇帝新腦》,她了解了計算與智慧的相關性。

大二暑假,加州大學伯克利分校計劃進行一項實驗,涉及神經科學、生物學還有視覺等大腦內部的工作原理。李飛飛申請并獲得了加入的資格。實驗的內容是,給一只貓播放一連串精確控制的視覺刺激(簡短的自然風景片段),然后利用貓大腦中檢測到的信號重建這些片段。這可能是機器學習最開始的原理。

那個夏天,李飛飛第一次嘗到了科學的甜頭,她成功了,實驗成果很快在《神經科學雜志》上發表了。這段短暫的經歷,被李飛飛定位為:改變了她的一生。在加州大學伯克利分校,她不再感覺自己是個移民,沒有被孤立的感覺,甚至不覺得自己貧窮,只覺得自己是個科學家。

找到心中所愛,擺脫了“移民”身份,找到了自己的位置,依然無法擺脫李飛飛家庭面臨的現實壓力。

1999年,李飛飛大學生涯結束。此時,正值網絡經濟鴻蒙初開、蓬勃發展,名校畢業生成為搶手的香餑餑,李飛飛獲得了高盛、美林等眾多知名企業的橄欖枝,他們答應幫她免除債務,提供高薪,以及一份真正的醫療保險。李飛飛猶豫了,她家的洗衣店勉強維持經營,父母日夜操勞,母親身體日益惡化,但她又不想放棄內心苦苦追尋的科學之路。她征求母親的意見,母親問她:“你想要什么?”李飛飛答:“我想成為一名科學家。”母親反問:“那還有什么好說的呢?”

就這樣,李飛飛拒絕了誘惑,踏上了科學家的道路。她研究的方向很明確:神經科學和計算科學。她在比較了斯坦福大學和麻省理工學院之后,最終選擇了加州理工學院。她有兩個導師,電氣工程系的彼得羅?佩羅納(pietro Perona),和計算神經科學家克里斯托夫?科赫(Chritof Koch)。兩位都是移民,但不像李飛飛那樣自我懷疑、謹小慎微,他們漫不經心、旁若無人,這一點深深地吸引了李飛飛,并給了她信心。

在加州理工學院求學期間,李飛飛深度研究了人類的視知覺對機器學習產生的影響。她發現,大腦能夠以驚人的辨別力和迅捷的速度識別出無數視覺概念,核心原因在于視知覺的歸類能力,比如我們把看到的世界自然而然地分類為物體、人物、地點等。這一原理,同樣適用于機器學習。

李飛飛發明了“單樣本學習技術”,也就是給機器看一次“飛機”照片,然后給它再看大量的其他不是飛機的圖片,它就能認出第二張“飛機”圖片。這一技術證明了,機器算法可以像人一樣,能夠通過看到更多的現實世界而能一眼認出曾經看過的東西,即便這個東西與此前的有所不同。這一成果讓李飛飛在人工智能科學界嶄露頭角,獲得了很多演講報告的機會。

此后,2004年,李飛飛又做成了“caltech101”加州理工學院101類圖像數據集,是當時有史以來為機器學習配置的最大規模圖像集合。它讓模型算法的準確性獲得大幅度的提升,但其在學術界遠不及“單樣本學習技術”帶來的轟動性。

在加州理工學院,她遇見了自己的靈魂伴侶、她的丈夫西爾維奧,一個和她一樣熱愛科學的移民,來自意大利。這頗符合李飛飛父親的“口味”,父親最大的愛好就是在美國車庫市場淘得一些有用的“二手貨”,其中最愛的就是“意大利制造”的“二手貨”。西爾維奧,就是意大利制造。他們孕育了兩個孩子。

生活在給你一片陽光的時候,必定會附贈一片烏云。讀博期間,她的母親患上了充血性心力衰竭,這意味著再也無法工作。他們只能賣掉干洗店,一家三口擠進了加州理工學院的小宿舍。李飛飛從未如此沮喪,她甚至認為自己每天追求夢想、不管家人死活,是一種自私至極的魯莽做法。

她去參加了麥肯錫招募合伙人的面試,并被錄取。當她急切地想跟母親分享這個好消息時,她的母親卻聲嚴厲色地告訴她:“我的女兒不是管理顧問,她是個科學家。”“我們走到這一步,不是讓你現在放棄的。”

李飛飛不再質疑自己的道路,博士畢業后,她成為了伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的助理教授,繼續做視覺分類研究。她的丈夫卻只能前往密歇根州工作。

穿越人工智能冬天

走進春暖花開

2006年,全球人工智能領域仍在寒冬中掙扎。此時,算法是計算機視覺的中心,而數據僅僅被視為訓練工具,始終生活在算法的陰影之下。這一年,杰弗里?辛頓(Geoffrey Hinton)提出了深度信念網絡(DBN),確立了深度學習的重要里程碑。

但李飛飛認為,再聰明的算法也無法解決機器的泛化能力,只有泛化能力才能增強機器的靈活性和適應性,任何缺乏泛化能力的生物都會很快被自然界不可預測性瞬間擊垮。算法需要更龐大的數據集,才能讓機器認知更大的世界,從而提升泛化能力。李飛飛決意建立更大的圖像數據集,而不只是101類。

2006年,帶著這樣的課題,李飛飛轉入普林斯頓大學。她想建立一個高達3萬種類的圖像數據集,但這一想法,幾乎被所有人否定了,除了她那兩地分居的丈夫。她很苦惱,在激烈的院系競爭中,她可能將面臨“要么發表論文,要么滾蛋走人”的局面。

她遇到的第一位支持者是,普林斯頓大學計算機科學系教師中的另一個中國移民李凱教授,微處理器架構領域的領軍人物,他相信李飛飛的方向,贈給了她一套工作站,并將自己一年級研究生鄧嘉也“轉給”了她。鄧嘉告訴李飛飛,如果要標注完成一個3萬種類的圖像數據集,需要19年的時間。鄧嘉即將面臨拿不到博士學位的窘境。

很幸運的是,她遇到了一個叫孫民的研究生。孫民告訴李飛飛,可以利用亞馬遜“土耳其機器人”眾包平臺,把圖片標注工作發給全球各地的人共同完成。完成的時間不斷縮短,研究資金愈加捉襟見肘。

2009年,斯坦福大學計算機科學系主任比爾?達利(Bill Dally)建議她把實驗室搬到加州,她同意了。同年,在斯坦福大學提供的研究資金幫助下,ImageNet的超大圖像數據集完工了。ImageNet收集了1500萬張圖片,涵蓋了2.2萬個不同類別。

遺憾的是,ImageNet并沒有引起多大的轟動,對于算法的提升并不明顯。為了讓更多算法用到ImageNet,2010年李飛飛發起了“ImageNet大型視覺識別挑戰賽”,但大家的參賽熱情卻逐年下降。直到2012年,她等來了AlexNet,一種卷積神經網絡技術。它比上一年度的識別準率提升了10個百分點,創造了計算機視覺領域的世界紀錄。

卷積神經網絡(CNN)技術是由著名人工智能專家楊立昆提出,他將自己的這套算法命名為LeNet。AlexNet由辛頓及合作伙伴共同完成,承襲了這一技術范式,但規模更為龐大,相較于LeNet,它可以處理大約10倍規模的圖像。

神經網絡與ImageNet天然契合,再加上彼時已走向成熟的圖形處理器(GPU),三者融合推動著人工智能技術發展消退寒冬,走進春暖花開。機器識別、自動駕駛、語音助手等人工智能應用,進入蓬勃發展時期。

2014年,特斯拉首次推出具備自動駕駛功能、配備了Autopilot硬件的Model S汽車。 同年在中國,計算機視覺領域的代表性企業商湯科技成立。 2015年,一種新型的神經網絡技術ResNet,在ImageNet挑戰賽中,以低至3.5%的平均錯誤識別率打敗了人類(5%)。 2016年,谷歌AlphaGo打敗韓國圍棋高手李世石。 人工智能開始家喻戶曉、被世人所知。

這段時間,李飛飛帶著團隊繼續在未知的世界探索。他們設計出一種算法,將卷積神經網絡技術與自然語言處理技術中的遞歸神經網絡進行配對,不僅可以讓機器標注出現在眼前的物體,還可讓其描述整個場景,如同小孩子的看圖說話。這是一項巨大的技術進步,但同樣的算法,也出現在了谷歌研發團隊,并被《紐約時報》報道出來。

李飛飛突然意識到,人工智能技術發展所依賴的算法、數據、算力,企業具有先天的資源優勢。谷歌龐大的高性能計算規模,海量的數據,以及在制造業、農業、金融業等各行各業的應用場景,都令她著迷。

2016年底,李飛飛在斯坦福大學積累了21個月的學術休假時間,她決定將其用于出任谷歌云的人工智能首席科學家。

AI能為人類做些什么?

在谷歌任職的18個月里,李飛飛的團隊由最開始的15個人,擴大了20倍。她曾說自己加入谷歌的一個重大使命就是完成AI平民化。

2017年底,李飛飛幫助谷歌完成了谷歌中國AI中心的搭建與開業運營,她曾在成立儀式上發表演講,稱“AI沒有國界”“AI應該是每個人的”“不應該被某個國家獨占”。可惜的是這個中心于2019年便關閉了。

2018年初,在她的帶領下,Google Cloud發布了 AutoML。AutoML提供自定義圖像識別系統的自動開發服務,即使是沒有機器學習專業知識的小白,只需了解模型基本概念,就能輕松搭建定制化的圖像識別模型。至今AutoML的能力還在不斷擴充,依然是最強大的快速建模工具。

與此同時,對AI技術發展的樂觀主義,也令她卷入了一場紛爭。2017年,谷歌與美國國防部簽署了Project Maven合同,該項目旨在利用人工智能技術分析無人機視頻,以改進目標識別和監控能力。李飛飛雖未參與合同的簽署,但這項技術出自她的團隊。

2018年初,谷歌內部員工對該合同表示強烈反對,擔心AI技術被用于軍事用途。超過3000名員工簽署了一封公開信,要求谷歌取消該合同。此時,李飛飛寫了一封內部郵件,提醒同事在公開場合應避免將AI技術與“武器化”聯系起來。這封郵件被曝光,外界認為李飛飛是始作俑者。

2018年6月26日,還在谷歌任期的李飛飛受邀出席美國國會聽證會為人工智能技術做證,當天的聽證主題是“人工智能——威力越大、責任越大”。李飛飛一直相信科學的力量,相信人工智能技術可以讓世界變得更好,人們對其發展應“以人為本”、應設置圍欄,但不應限制。

2018年9月,李飛飛休假結束,重返學校,并開始籌建“斯坦福大學以人為本人工智能研究院”(簡稱“斯坦福HAI”)。李飛飛由此正視人工智能技術帶給人類的威脅、偏見、對抗性等所有負面沖擊。她認為,既然是他們這群人把人工智能技術帶到這個世界,那么他們就承擔著駕馭和引導它做正確事情的責任。2019年斯坦福HAI正式成立。

事實上在去谷歌任職之前,李飛飛已經在審視人工智能技術與人類的關系,并投身其中。她看到了人工智能依然是男性在主導,為了吸引更多的女性參與,她和她的學生奧爾佳于2017年成立了AI4ALL,推動多樣性和包容性人才發展。梅琳達 ? 蓋茨和黃仁勛都曾為該組織提供過融資。

因母親常年苦于心臟病痛,李飛飛經常與醫院打交道。在美國醫院,因感染、手術工具放錯位置、藥物混淆、劑量錯誤等失誤,每年會造成美國約10萬起死亡事故,其中大部分是完全可以避免的。2013年她決心研究“環境智能”(Ambient intelligence),以改善醫療環境中病人護理的情況。

她與斯坦福大學醫學院教授阿尼?米爾斯坦(Arnie Milstein)合作,跨越學科界限,一起研究如何用AI監視醫院環境,識別錯誤動作,在確保數據安全存放的情況下,提升患者的生活質量。

李飛飛在學術界、產業界以及對人類發展的影響上,逐漸被認可。2020年,她當選為美國國家工程院院士、美國國家醫學院院士。2021年,又當選為美國文理科學院院士。

李飛飛經常參與企業活動,她總是希望通過企業強大的能力,讓更多人享受到AI帶來的美好。她曾于2020年加入原Twitter(現在的X公司)董事會成員,后因馬斯克的收購而退出。2023年,她成為全球知名人工智能投資機構Radical Ventures的科學合伙人。2024年,她創立空間智能公司World Labs,僅創立三個月已完成兩輪融資,估值已達10億美元。

空間智能(Spatial intelligence),將是李飛飛的下一個成就點。在AlphaGo戰勝李世石的那一刻,她和她的意大利移民丈夫西爾維奧,都覺得這不算什么,“機器要想在做意大利面上戰勝人類,還需要一段時間。”

李飛飛現在想要探索的是,人工智能如何識別、理解立體的三維世界,并做出行動。她的團隊正在斯坦福大學實驗室里訓練計算機和機器人在三維世界中采取行動,如何根據口頭指令讓機械臂執行各種任務的演示視頻,包括打開抽屜、拔掉充滿電的手機、用面包等材料制作三明治。

World Labs公司的任務就是,建立一個三維世界模型,讓計算機能夠在三維世界中感知和行動,完成數據訓練。如果說ImageNet是2D數據集,那么World Labs要創造一個3D數據集。

無論何時,李飛飛都知道自己想要什么,都知道科學領域下一個興奮點是什么。正如她的學生給她的評價,她像個預言家。她還會勇往直前。

中國呢?

2023年11月,李飛飛出版了自己的自傳《我看見的世界》。她說自己是個害羞的人,不善于表達自己,但堅持要出一本書,因為她不能讓人工智能領域缺失女性的聲音。

李飛飛一直對自己“中國移民”和“女性”的身份,頗為掛懷。但很遺憾的是,在這本書里,有兩段跟中國相關的故事,她卻有意沒有提及。

第一段經歷是,她在大四結束后,她以探索研究藏藥為由,申請獲得了“Martin A. Dale '53 Fellowship”2萬美金的項目經費。2000年,整個一年,她都在西藏生活,研究藏藥。

第二段經歷是,2017年底她籌建谷歌中國AI中心。開業時的李飛飛,是激動的,她聲情并茂地表達了對中國的熱愛。她說:“中國是我的家鄉,我生在這里,在這里長大,我的很多家人、朋友和同事都還在這里生活和工作,我的心也一直牽掛著這里。”

她認可拿破侖的這句名言:中國是一只沉睡的獅子,它一旦被驚醒,世界會為之震動。她認為在AI 的世界里,中國早已覺醒,并迅速成為領軍者之一。她激動地說,在ImageNet挑戰賽中2015、2016、2017 連續三年冠軍團隊都來自中國的研究者。

“我和我的團隊今天回到中國,希望開始一段長久的、真誠的合作。”這是李飛飛當年的愿望,很顯然落空了。

近年來,美國對中國實施的AI封鎖政策,令學術界、企業界無比尷尬,不知所從。最近,Meta創始人扎克伯格,這個美國人已對此表現出極大的不耐煩,他在接受彭博社采訪時說,美國圍堵遏制中國AI發展是錯誤至極的政策。

“AI教母”李飛飛最近一次出席中國公開場合的活動,還要追溯至她在谷歌任職期間。李飛飛,這個曾經的中國人,在美國取得AI成就后,還曾表示如果獲得諾貝爾獎會以中國人的身份去領獎。如今,她已數年未曾在中國出現。

中國,這個獨特的詞語,在李飛飛心中該如何安置?

結束語:

研究李飛飛,如同在研究一部人工智能近現代史,總是讓人心潮澎湃。她為人類帶來了AGI的首個大數據集,讓其與神經網絡(算法)、GPU相遇,創造了新的歷史。如果沒有她可能也有別人這么做,但歷史終究選擇了她。說她是AGI的奠基人,并不為過。她還依然年輕,依然在努力探索著未知的科學領域。讓我們充滿期待。

有時候,我們不禁在想, 如果她沒有移民到美國,一直生長在中國,她還能創造歷史嗎?

參考文獻:

1、李飛飛自傳《我看見的世界》(中文版)

2、李飛飛斯坦福大學個人介紹網頁:

https://cs.stanford.edu/people/feifeili/Bio.htm

3、FT文章《AI科學家李飛飛:數學很干凈,人類很混亂》

https://www.ft.com/content/d5f91c27-3be8-454a-bea5-bb8ff2a85488

4、《財經雜志》文章《對話李飛飛:在谷歌聽得見炮火,回斯坦福建下一座燈塔》

5、李飛飛維基百科:李飛飛 - 維基百科,自由的百科全書 (wikipedia.org)

6、李飛飛TED2024年演講

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醉臥浮生
2026-04-26 05:35:45
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2026-04-25 19:09:27
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2026-04-26 09:35:01
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2026-04-25 16:22:06
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2026-04-24 16:43:38
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新浪財經
2026-04-25 18:08:34
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南方都市報
2026-04-25 15:33:03
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2026-04-26 09:36:05
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醉臥浮生
2026-04-26 11:23:37
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