传记丨《我看见的世界：李飞飞自传》：从底层移民到顶尖人工智能科学家的传奇人生

从底层移民到顶尖人工智能科学家的传奇人生

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精华笔记 

李飞飞简介：美国国家工程院、国家医学院、艺术与科学院三院院士，著名的人工智能科学家，被称为AI教母。斯坦福大学计算机科学系首任红杉讲席教授，斯坦福大学以人为本人工智能研究院联合院长，曾在学术休假期间担任过谷歌副总裁、谷歌云人工智能及机器学习首席科学家。

一、成长之路

1.     父母的言传身教  

李飞飞的父亲是电气工程师，他经常突发奇想，随性而为。对李飞飞来说，这个聪明、爱玩、像同龄人一样的爸爸是理想的父亲。父亲会带着李飞飞一起玩，他乐在其中、心无旁骛的样子，向李飞飞展现了最纯粹的好奇心，让她产生了探索未知世界的渴望。

李飞飞的母亲对李飞飞的教育方式和当时的主流观点很不一样。李飞飞能够坚持走在科研之路上，和母亲对她的支持不无关系。作为华人移民家庭，李飞飞的家庭经济情况窘迫，而每当李飞飞有机会得到高薪工作，想要离开学术界的时候，母亲都会鼓励飞飞，坚定地走自己的路。

为了让聪慧过人的李飞飞有更多的选择机会，1989年，李飞飞的父母做出了一个破釜沉舟的决定：举家前往美国。由于签证的原因，李飞飞和母亲，三年多以后才飞往美国，见到父亲。

2.     移居美国

移居美国后，一家人从中产变成了底层移民，经济上陷入贫困，文化上难以融入，新环境带来了巨大的挑战。李飞飞需要去餐厅打工赚钱，减轻家里的经济负担。不过，这些障碍并没有阻止李飞飞追寻科学梦。

高中最后一年，李飞飞拿到了普林斯顿大学近乎全额的奖学金。普林斯顿大学可以说是现代物理学的殿堂，汇集了全世界最优秀的学生，李飞飞和他们一起沉浸在数学和物理学的知识海洋中，然而，李飞飞发现自己很难融入同龄人，除了语言和文化的隔阂，还有巨大的阶级鸿沟。

真正的身份认同发生在伯克利大学。大二暑假，李飞飞在伯克利担任研究助理。由于实验室刚成立不久，人手不够资金不足，李飞飞在资历远远不够的情况下承担起了一名研究科学家的责任。以前从来没有接触过神经科学的李飞飞，被大脑的奥妙深深吸引。在伯克利，李飞飞不再感觉自己是个移民，只觉得自己是个科学家。

二、科研之路

1.     确立目标：让计算机看见世界

在伯克利大学的经历，让李飞飞看到了智能的奥秘。她认识到，深入理解视觉可能是解开智能之谜的关键。研究生阶段，李飞飞在视觉研究领域面临两个选择：神经科学和计算科学。她决定两者兼修，最终选择了加州理工学院，追随两位志同道合的导师——彼得罗和克里斯托夫。在加州理工，李飞飞发现了自己的北极星，那就是让机器熟悉视觉世界，让计算机能看见这个世界。

要让机器像人类一样看世界，是一个很大的挑战。在机器看来，像素只不过是一长串整数字。如果算法想要像人类一样，根据有意义的概念，比如人物、地点，来理解图像，就必须找出以某种方式对应的数字模式。然而，定义这种数字模式的难度很大。而且，人类在看到之后，会下意识地解读看到的事物，形成更深层次的理解。所以，视觉理解既涉及感官层面，又涉及智力层面，视觉是一种非常精细的技能。

2.     深耕数据：为机器学习建立图像集

人类的视知觉依赖于分类。如果要让计算机能像人类一样看见世界，就需要一个涵盖很多种分类的训练图集，让计算机通过一张张图片，建立对图像的认知。2004年，李飞飞在加州理工完成了Caltech 101项目，它涵盖101个类别，有超过9000个图像，是有史以来为机器学习配置的最大规模的图像集合。

Caltech 101项目只是一个起点。李飞飞在理论推导的基础上，设定了一个雄心勃勃的目标——3万！这就是ImageNet，图片网络项目。由于工程过于庞大，遭到了很多同行的反对。通过一种名叫“土耳其机器人”的众包服务，李飞飞的实验室得到了来自全球各地的团队支持。最后不到一年时间，ImageNet就完成了对2.2万个类别、1500万张图片的标注。2009年，ImageNet的初始版本正式发布。

为了把ImageNet推向世界，2010年，李飞飞团队举办了ImageNet大型视觉识别挑战赛。在第三届挑战赛上，获胜的团队AlexNet识别准确率高达85%，比上一年的冠军高出10个百分点，创造了计算机视觉领域的世界纪录。这个团队使用的卷积神经网络算法已经被冷落了20多年，终于在ImageNet的帮助下焕发生机。

三、以人为本的人工智能

二十多年来，李飞飞的母亲一直在和病痛抗争，经常出入医院。多年陪护母亲的经历，让李飞飞产生了把人工智能和病人的护理结合起来的想法。李飞飞与斯坦福大学医学院的教授——阿尼·米尔斯坦博士合作，启动了“环境智能”项目。他们计划将技术引入医疗场景，默默观察病人，在觉察到危险时发出警报。在这个跨界合作的项目中，李飞飞的团队提供技术支持，阿尼的团队由医生和医学专家构成，用他们的经验确保技术的正确性，双方发挥各自的优势，确保技术不仅有效，而且尊重使用者、体现人道主义精神。最终，这个项目在保护病人隐私的前提下，从多个维度上提升了医疗效率。

然而，人工智能的伦理问题却没有得到足够的重视。2015年，雅虎图片托管服务Flickr在描述一位56岁黑人男子的肖像时，自动生成了“猿”这个标签。这类技术错误揭示了这样一个问题：包括ImageNet在内的数据集缺乏多样性。当互联网呈现的是以白人、西方人和男性为主的日常生活画面时，我们的技术很难理解其他人群，算法无意中带有偏见。于是，李飞飞和她的博士生奥尔加·卢萨科夫斯基一起，推动了AI4ALL项目，旨在帮助女性、少数族裔和低收入学生等群体学习人工智能课程，更多地参与人工智能领域的发展。

李飞飞曾说：“科技应该造福人类，而不是伤害人类，所以使用科技时应该向全人类负责，而不仅仅是为发现者造福。我们首先是人，其次才是人工智能技术人员。”人工智能应该以人为本、追求人性，这是李飞飞一直强调并践行的理念。

书名：《我看见的世界》

作者：[美]李飞飞

撰稿人：蔡雩奇

编辑：阿柑 佳音

主播：路琨

制作：匀绮工作室

监制&运营：劝劝 曾馨仪

总编辑：马晓蓉