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領軍AI的華裔女性-李飛飛

從中國到美國，握住命運

李飛飛如今光鮮亮麗的背後，還有一段不平凡的早年人生。她1976年出生於北京一戶普通家庭，父母起的名字也極其普通：“飛飛”。 李飛飛出生後不久，一家人就搬到了四川成都。

當時生活條件不高，成都遠沒有今天繁華。但飛飛父母特別保護孩子的求知慾和好奇心，只要成都有展覽就帶飛飛去，儘可能擴大她的眼界，接觸更大的世界、更新奇的事物。同時家裡還有一條很有趣的家規：飛飛放學回家後只能在40分鐘內做作業，40分鐘後就可以看課外書、可以玩，幹啥都可以，但就是不能再做作業。父母此舉就是為飛飛養成專注高效的習慣，做事不拖延不左顧右盼，然後為自己留出充足時間，做自己感興趣的事。

有了濃厚興趣和好習慣的保障，飛飛從小學習就不錯，後來考進四川重點中學成都七中（今為成都中學，全國四所國家級示範高中之一）。

進入成都七中前途似乎就一片光明，然而這時李飛飛的命運卻迎來了重大轉折。為了夢想，她父親決定到美國打拼，後來母親帶她也去了美國。當時李飛飛僅16歲，陡然間進入一個語言、文化完全迥異的環境，如何適應生存下去，成為李飛飛面臨的最大障礙。

不久前，谷歌公佈未來人工智慧新佈局，整合之前零散分佈並各自獨立於雲端計算業務部的各個機器學習團隊，成立了新組織，並任命一位華人女性為新組織的首席科學家。訊息一出，令業界震驚又興奮。

這位科學家名叫李飛飛，是當今站在金字塔頂端的科學家之一。她36歲就成為斯坦福大學終身教授，任斯坦福人工智慧實驗室和視覺實驗室的主任。她倡導的 ImageNet 競賽，每年都牽動著整個業界的心絃。她的高質量論文，在頂級期刊發表超過100篇，被引用高達4萬餘次

另一大障礙，就是沒有錢。李飛飛父母雖然都受過高等教育，但英語關過不了，無法從事類似於國內的好工作。迫於生計，父親成了照相機修理工，母親成了超市收銀員，勉強維持溫飽。因此除了上學，她還要儘可能補貼家用，課餘時間去中餐館、洗衣店打零工，去別人家打掃房子。打工和上學就成了她適應美國新生活的全部內容，最辛苦時一天睡不到4小時。

但在生活學習的重壓下，李飛飛從沒屈服。也得益於幼年養成的好習慣，不到3年時間，在1995年高中畢業時，李飛飛已經從聽不懂英語的移民“差生”，躍升至成績前5%、排名第6的優秀畢業生，而且她還以最高榮譽拿到了世界名校普林斯頓大學的錄取通知書，並且獲得普林斯頓提供的全額獎學金。這個優異成績連當地人都很難達到，為此當地報紙專門採訪報道了她。

1999年，李飛飛以優異成績獲得普林斯頓大學物理專業學士學位。當時美國就業形勢大好，華爾街正是牛市，而她獲得了華爾街的青睞，甚至高盛直接給出數十萬美元年薪錄取她。但是面對高薪又體面的工作，她卻選擇迴環境惡劣的中國西藏，去研究自己一直懷著濃厚興趣的藏醫藥。這個決定瘋狂又令人費解，但她得到父母支援，因為父母當初來美國就是為了實現夢想。

這個決定與她一貫以來的興趣、好奇心、求知慾有關。李飛飛從小好奇心很強，喜歡探求真理，對問題追本溯源，比如宇宙的起源、生命的意義。她渴望擁有這種智慧，夢想通過學術研究造福人類，通過科技改變世界。雖然本科學物理，但她對藏醫藥的濃厚興趣不減，希望能從科學、哲學層面，來研究此神祕領域。

於是接下來整整一年她都呆在西藏，克服高原寒區各種困難，毫無怨言，愉快地融入當地生活醫療，進行藏醫藥研究。這段經歷對李飛飛影響很大，長久以來，西方的科學方法論和哲學思維佔據學術界的主導地位，而以藏醫藥為切入點（之一），她體會到整個人類思想寶庫中完全不同的另一面，對於突破西方哲學、科學的方法論大有裨益

研究冷門，依舊夢想

從西藏回來後，李飛飛沒有進入職場，而是選擇攻讀研究生。在父母支援和自己辛勤努力下，李飛飛拿到了加州理工學院電子工程專業的博士學位，具體研究方向是人工智慧和計算神經科學。這絕對是一把炙手可熱的金鑰匙，當時無數人趨之若鶩的諮詢公司麥肯錫也向她丟擲了入職的橄欖枝。

然而這一次李飛飛又拒絕了，轉而選擇進高校任教做研究，堅守自己以學術研究造福世界的夢想，不為金錢不為地位，也不為環境所迫。不僅如此，在高校工作時她再一次做了“驚人”決定——專攻計算機影象識別技術。這是當時的冷門研究，冷門到其他教授看不到結果，認為拿不到終身教授，都不願與之合作。

通俗地說，計算機影象識別就是讓計算機認出任意一張圖片裡包含的內容。比如讓計算機認貓，那麼首先告訴計算機，貓是圓臉、胖身子、兩隻尖耳朵和一條長尾巴構成的東西。然而現實生活中，單單貓的品種就有成千上萬，就算同一只貓，也可能擺出上百種不同姿勢。如果遇到一些骨骼清奇的貓，換個姿勢可能計算機就傻眼了。當時，影象識別技術已發展了20個年頭，但計算機能夠識別的物體也不過十幾種。大千世界何其多樣，區區這幾種物品遠遠不夠。

堅守不懈，成就夢想

面對影象識別如此匱乏的“詞彙量”，李飛飛卻有瘋狂的想法。她不僅毫不退縮，還“異想天開”拿出字典，要讓影象識別涵蓋到字典裡每一個詞條！

最終確定的方法很原始也很簡單，就是像人類嬰兒識別貓那樣。人類的眼睛就像一架生物照相機，每200毫秒就能獲取一幅圖片。嬰兒從未被灌輸貓的特徵，卻能很快認出貓，無論什麼品種什麼姿勢。

因此李飛飛開始訓練計算機，讓它看更多圖片。2007年起她在網上下載了近10億幅圖片，然後給它們分類、打標籤，建立題庫為計算機看圖訓練而用。由於工作量太大，幾個月後研究經費幾乎用光，而且照此進度需十幾年才能完成建立題庫的目標。在最困難時，李飛飛想過重操舊業開乾洗店籌集經費，但從未想過放棄。

當大家一籌莫展時，美國最大電商亞馬遜的眾包平臺幫了大忙。通過眾包平臺，李飛飛在網上僱傭了167個國家共計5萬人，給10億張圖片篩選、排序、打標籤。2009年時題庫就包含了1500萬張圖片，涵蓋2萬多種物品。最後，這個題庫發展成今天大名鼎鼎的ImageNet資料庫。

更可貴的是，ImageNet如此龐大的圖片資料是免費的。它向全球開放，所有致力於計算機視覺識別技術的團隊，都能從它裡面直接拿“試題”，訓練自家識別技術的準確率。如今計算機識別的錯誤率已經從28%降到3.6%，比人眼識別錯誤率5.1%還要低。這都要歸功於ImageNet資料庫以及李飛飛團隊的努力。

夢想點亮未來

計算機影象識別，是人工智慧領域至關重要的技術，也因此“李飛飛”這三個字如今是AI界無人不曉的名字。

計算機的影象識別目前還只是用於識別衣服品牌和人臉，只能給人類一點輔助性幫助，而未來計算機將學會如何理解圖片，即自行學習，能像真正的人類一樣去看待世界。屆時，計算機將賦予視覺智慧，為後世子孫創造更美好的未來。

所有這些AI研究，都是為了最終服務於人類，就需要學術和產業有效結合。為拉近AI研究與人類日常生活的距離，也為了使AI更接地氣，或許就是因此李飛飛走出實驗室加入了谷歌。

現在，這點陣圖像識別領域的領軍人、人工智慧頂峰的科學家、美貌與智慧並存的華裔奇女子，執掌了世界上最負盛名的谷歌AI產業，她會帶來什麼樣的AI前景，又會把人類帶到什麼樣的未知領域？我們翹首以待吧。