AI人物志｜李飞飞：从移民差生，到AI教母,李飞qq
「AI人物志」旨在记录影响 AI 历史发展的关键人物，从他们在求学、工作方面的抉择中，一瞥 AI 行业的历史必然、当下焦点和未来趋势。
她是为机器装上“眼睛”的AI 教母，与团队创建ImageNet 数据集，推动了深度学习的浪潮；她带领团队开发 Google Cloud AutoML，降低了 AI 技术的使用门槛，让中小企业也能轻松运用智能工具。
她还是空间智能领域的探索者，凭借对物理世界的敏锐洞察，投身于让 AI 理解并预测空间关系的世界模型。
她曾在餐馆后厨艰辛求生，却凭借对科学的热爱登上世界顶尖学府的讲台；她曾因坚守 AI 伦理原则遭遇争议，却始终不改“技术向善、以人为本”的初心。
她用数十年的探索之旅证明：AI 的终极意义，不在于冰冷的算法，而在于对人类需求的深切关怀。
今天，我们走进“AI 教母”李飞飞的人生旅途，探寻这位“数据拓荒者”如何通过热爱与坚持，不断推动 AI 行业向前发展。
移民女孩的 AI 梦
1976 年，李飞飞出生于北京，父亲是一名工程师，母亲是一名教师。书房里的工程图纸和电子零件，成为她最早的科学启蒙教材。
童年随家人迁居四川后，所在中学的浓厚学术氛围让她的理科天赋得到充分发展。她喜欢拆解旧电器研究原理，或用零花钱购买电子元件来做实验，这种动手探索的热情，为她日后投身科研埋下了种子。
1992 年，15 岁的李飞飞去往美国，与期待的不同，现实的艰难远超想象。父母失去了体面的工作，一家人只能挤在 Parsippany 小镇上的一座小房子里。
为了分担家庭经济压力，曾经的优等生李飞飞决定放下书本，每天在纽约唐人街的餐馆后厨忙碌十几个小时。油腻的餐具、嘈杂的环境、陌生的语言，都没有磨灭她对知识的渴望。打烊后的餐桌成了书桌，字典被翻得卷边，电视新闻成了英语教材，凌晨四点的灯光见证着她的坚持……
终于，随着成绩的突飞猛进，她在高中时撕掉了“移民差生”的标签，并在高考时拿到了数学满分、总分 1250 分的成绩。
高中毕业后，李飞飞进入普林斯顿大学物理系，并获得全额奖学金。物理学的严谨思维训练，为她后来的 AI 研究打下了坚实的逻辑基础。
为了挣够自己的生活费，李飞飞一家借钱开了干洗店，开始了“五天求学、周末帮工”的忙碌生活。
改变世界的ImageNet
1999 年，李飞飞以优异的成绩从普林斯顿大学毕业。此时的她，面临着人生的又一个重要抉择。凭借普林斯顿大学的名校光环，她收到了包括高盛在内的多家华尔街金融巨头的工作邀请。然而，李飞飞却做出了一个令人意想不到的决定 ——放弃高薪工作机会，选择前往西藏研究藏药。
对于李飞飞来说，研究藏药并非一时冲动。她一直对小众科研项目在更大领域范围内的意义，有着深刻的理解和关注。在她看来，藏医在哲学和方法论层面上能够给她带来更多的启发和思考。在西藏的日子里，她深入研究藏药的药理和疗效，与当地的藏医交流学习，亲身体验藏医药文化的博大精深。
2002 年从西藏回来后，李飞飞决定进入加州理工学院，攻读 AI 与计算神经科学博士学位。当时的计算机视觉领域尚处于起步阶段，但计算机可识别的物体种类却非常有限，许多理论和技术都还有待探索和完善。
但李飞飞坚信，计算机视觉识别有着广阔的应用前景，对于推动 AI 的发展具有重要意义。于是，她毅然选择了这条充满荆棘的道路。更甚者，在她攻读博士期间，母亲身患癌症，这给她的生活和学习带来了沉重的打击，凭借着顽强的毅力和对科研的执着追求，她一边照顾生病的母亲，一边努力完成学业。
刚开始时，李飞飞将大量精力投入到算法的优化上。她带领团队对现有算法进行改进和创新。然而，他们却发现，单纯依靠算法的优化，计算机视觉识别的准确率依然无法满足实际应用的需求。在经历了多次失败后，李飞飞开始反思自己的研究思路。她逐渐意识到，想要让计算机学会识别图片，关键在于让计算机能够看到更多的图片，这需要丰富的数据作支撑。
于是，李飞飞决定开展一项前所未有的项目 —— 建立一个庞大的图像数据库。她计划从互联网上下载大量图片，并对这些图片进行分类、标注，为计算机提供学习用的“题库”。这个项目就是后来推动 AI 行业发展的 ImageNet。
2006 年，李飞飞再次回到普林斯顿大学，全力投入 ImageNet 项目。她的目标是建立一个包含高达 3 万种类别的图像数据集，这在当时是一个极其大胆和具有挑战性的想法。许多人对她的项目持怀疑态度，认为这几乎是不可能完成的任务。然而，李飞飞并没有被外界的质疑所动摇，她坚信自己的方向是正确的。
在项目初期，李飞飞就遇到了诸多困难。首先是数据收集的问题，从互联网上下载大量图片并非易事，需要耗费大量的时间和精力，而且还面临着版权等法律问题。其次是数据标注的难题，如果采用人工标注的方式，不仅需要耗费大量的人力和财力，而且还需要很长的时间。据当时估算，仅标注一个 3 万种类的图像数据集，就需要 19 年的时间。
幸运的是，李飞飞遇到了两位重要的支持者。一位是普林斯顿大学计算机科学系的李凯教授，他认为李飞飞的研究方向具有巨大的潜力，不仅赠给了她一套工作站，还将自己的研究生邓嘉“转给”了她，协助开展研究工作。另一位是孙民，他向李飞飞介绍了亚马逊的“土耳其机器人”众包平台。通过这个平台，李飞飞可以将图片标注工作分发给全球各地的人，大大提高了标注的效率，降低了成本。
到 2009 年，ImageNet 数据库已经包含了 1500 万张标注好的图片，无论在质量还是数量上，在科学界都是空前的。更为重要的是，李飞飞将 ImageNet 这个庞大的图片数据库免费开放使用。这一举措具有里程碑式的意义，它意味着全球所有致力于计算机视觉识别的团队，都能从这个数据库中获取数据和试题，来训练和测试自家算法的准确率。
ImageNet 的出现，推动了整个计算机视觉领域的快速发展。
李飞飞、斯坦福、HAI
2009 年，李飞飞加入斯坦福大学，任助理教授。在这里，她继续深耕计算机视觉研究。她带领团队设计了一种算法，将卷积神经网络技术与自然语言处理技术中的递归神经网络进行配对，不仅可以让机器标注眼前出现的物体，还能让其描述整个场景。这是一项具有突破性的技术进步，为人工智能在图像理解和描述方面的应用开辟了新的道路。
2012 年，李飞飞迎来了她学术生涯中的又一个重要时刻 —— 被授予斯坦福大学终生副教授。2013 年至 2018 年，她担任斯坦福大学人工智能实验室主任，在她的领导下，实验室在人工智能领域取得了多项重要研究成果，成为了全球 AI 研究的重要基地之一。
2016 年底，李飞飞做出了一个令人惊讶的决定：暂时离开斯坦福大学，出任 Google Cloud 首席科学家。“实验室里的技术如果不能落地应用，就只是一篇篇漂亮的论文。”她的目标十分明确，就是要推动“AI 平民化”。当时，AI 技术主要被少数科技巨头掌握，中小企业很难接触和应用。她主导开发的 Google Cloud AutoML 平台，彻底改变了这一局面。
这款自动化工具让非专业用户也能训练 AI 模型：花卉种植企业的员工上传图片并简单标注，就能获得精准的花卉识别系统；农户用手机拍摄作物照片，可快速诊断病虫害。平台推出后，注册用户在几个月内就突破百万，小餐馆用它优化点餐系统，博物馆靠它实现文物数字化。李飞飞的理念让 AI 真正走进了人们的日常生活。
2018 年秋，在李飞飞的推动下，斯坦福以人为本人工智能研究院（Stanford HAI）开始筹建，并于 2019 年正式成立。HAI 的成立旨在推动 AI 技术发展，使其更好地服务于人类社会。HAI 旨在汇聚全球顶尖的人工智能专家和学者，共同开展跨学科研究，探索如何让人工智能技术在为人类带来便利的同时，避免可能出现的负面影响。
李飞飞所在的 HAI，自 2017 年开始已发布 8 版AI Index 报告，旨在追踪人工智能领域的活动和进展，促进基于数据的人工智能讨论。致力于为政策制定者、研究人员、企业高管和公众提供准确、严谨、全球化的 AI 数据和洞察。
2020 年 2 月，凭借在建立大型机器学习和视觉理解知识库方面的突出贡献，李飞飞当选为美国国家工程院院士。同年 10 月，她当选为美国国家医学院院士。2021 年 4 月，她又当选为美国艺术与科学院院士。
2019 年，她荣膺斯坦福大学首位红杉讲席教授，这一讲席的设立旨在表彰在计算机科学领域有杰出贡献的学者。她还带领团队发表了众多高质量科学文章，涉及认知启发的人工智能、机器学习、深度学习、计算机视觉等前沿领域。
没有空间智能，AGI 就不完整
2024 年，李飞飞再次转变自己的身份，开始研究“空间智能”，并从零开始筹备初创企业 World Labs。World Labs 旨在通过借鉴人类视觉数据处理技术，开发一种前沿算法，这种算法能够合理推断图像和文本在 3D 环境中的表现，并根据这些预测采取行动，赋予人工智能高级推理能力。
“解决空间智能问题，理解 3D 世界、生成 3D 世界、在 3D 世界中推理、在 3D 世界中做事，是 AI 的基本问题。” 这是李飞飞在今年 6 月参加 YC 访谈时提出的论断。
她认为，如果没有空间智能，通用人工智能（AGI）就不完整。而她想解决的这个“北极星”问题，涉及到创建世界模型，超越平面像素、超越语言的世界模型，真正捕捉世界的 3D 结构和空间智能的世界模型。
AI 是没有国界的
“我相信 AI 没有国界，AI 的福祉亦无边界。”
血脉中的故土情结，让李飞飞始终想做中美 AI 交流的桥梁。在谷歌任职期间，李飞飞致力于推动谷歌与中国的科研机构、企业和高校开展合作，共同促进人工智能技术的发展和应用。
2017 年底，在她的努力下，谷歌中国 AI 中心正式成立。李飞飞希望通过这个机构，加强谷歌与中国在人工智能领域的交流与合作，推动 AI 技术在中国的发展和应用。在成立仪式上，她发表演讲称。“AI 应该是每个人的 AI，不是某个学校的、某个公司的 AI，也不应该被某个国家独占。”
面对“AI 竞争”论调，她始终坚定：“各国优势不同，美国强在基础研究，中国胜在应用落地，合作才能共赢。”经她培养的中国留学生，许多已成为国内 AI 领域骨干。“我希望自己是桥梁，让两国青年能站在彼此肩膀上创新。”
从北京胡同到硅谷中心，从餐馆洗碗工到 AI 教母，李飞飞的人生故事异常精彩——她用 ImageNet 证明数据的力量，用 AutoML 践行普惠的理念，用 AI4ALL 播撒多元的种子。
在技术飞速发展的 AI 时代，她始终保持清醒：AI 的未来应坚持“以人为本”，围绕尊严（dignity）、能动性（agency）和社区（community）三大核心价值展开。
如今，李飞飞对于 AI 之路的追寻还在继续。
作者：小瑜
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