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周琦又被火箭召回
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李飞飞在未来科学大奖颁奖典礼上。
李飞飞在未来科学大奖论坛上。
人工智能的英文缩写是AI,也是“爱”的汉语拼音。
作为全球人工智能领域里凤毛麟角的顶尖女科学家,斯坦福大学人工智能实验室主任、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家,李飞飞是近年人工智能领域的“明星”。
1976年生于北京,长于成都,16岁随父母移民美国,不会英语,靠端盘子、打扫屋子、干清洁工、开洗衣店来攒大学学费,她的奋斗故事感动了不少人。
她也是一名41岁喜欢红色、爱美的优雅女性,两个孩子的妈妈。她说,搞技术的人应该记住,爱是最强大的力量。陪伴孩子成长的过程,让她知道什么是“智能”、什么是“做人”。
日前,作为未来大学大奖计算机奖评委,在北京接受广州日报在内的媒体采访时,李飞飞再次强调了她“以人为中心”的人工智能观点,科学家要有良知与责任应对AI带来的伦理挑战。
走上人工智能界前沿
一谈到人工智能,无论身在哪里,她都像站在舞台中央,说话很有魔力,自带光芒。
十天前,坐在2017年未来科学大奖采访室里的李飞飞,染着酒红色中长卷发,身着暗红色短袖连衣裙、手机外壳是靓丽的鲜红色。她画着银色闪粉的眼妆,一枚精致的项链,手上一枚硕大的钻戒。不到1.6米的娇小身材让她看起来瘦弱纤细,谈到科学外话题,她坚定的眼神甚至有点犹豫、害羞,也更有女人味。
从2000年在加州理工大学读博士到现在,李飞飞在人工智能领域工作了17年,并在近几年走上人工智能界前沿,广为人知。
特别是今年1月,33岁就成为斯坦福大学计算机系终身教授的李飞飞,出任谷歌云人工智能和机器学习首席科学家。首次回到中国,她感受到了中国对人工智能的狂热。
李飞飞说,人工智能与其他科学不一样,是因为AI不仅与脑科学、认知学、计算机、统计学有关,也与文学、人类学、社会学有关,面对AI带来的伦理挑战时,造机器的人需要更有责任。
谈到最近的想法,李飞飞说自己正在学机器人学(Robotics),“不过我就像小学生正在尝试”,发表了一两篇文章。
从孤独到热闹的十年
时光回到十年前。2007年,李飞飞31岁,她很孤独,只是一名从伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)转到母校普林斯顿大学任教的计算机老师。
她的第一个项目Image Net(教机器识别图像的数据集)没有经费来源。她曾想过雇用本科生,每人10美元一小时来人工归类图像。但人工完成项目需要90年。冷门研究,没有经费,人手也短缺的情况下有人劝她放弃,不如为终身教职努力。
在最困难时,李飞飞跟她的一个学生开玩笑说,她打算重开洗衣店筹措科研经费,就像当年筹措学费一样。
李飞飞初中在成都七中就读,16岁随父母到美国东部新泽西州的帕西帕尼(Parsippany)读高中。
初到美国,家庭与学习生活十分艰苦。她的父母是知识分子,因为不太会讲英文,爸爸到美国做的是相机修理,妈妈做收银员。她的英语也不太好,没什么朋友,一边读书,一边要去中国餐馆端盘子、去别人家里做清洁工当零工。但庆幸的是她的理科与数学成绩不错。
两年后,18岁的李飞飞在那所当地排名中等的高中,毕业成绩是第六名。她申请了一堆学校,只有普林斯顿大学给了她几乎全额的奖学金。
由此,她开始了在普林斯顿和帕西帕尼的“双重生活”。周一到周五,她在普林斯顿学物理,课后打电话到她给父母开的洗衣店,进行远程指导。周末回到帕西帕尼,当前台,接待送洗衣服的人。
因为博士奖学金微薄,她的妈妈曾患癌又中风。这种困难的日子持续到李飞飞读博。
李飞飞说,自己能走到今年,是因为性格。她是一个乐观坚忍的人。
希望老之前开上无人车
李飞飞的研究领域是计算机视觉。作为两个孩子的母亲,李飞飞特别喜欢用孩子来举例智能视觉的发展。她说研究智能视觉,总会让她想起儿子和他们未来生活的世界。
李飞飞的儿子Leo3岁时,有一张身着橘色T恤、在复活节时的户外花园拍的照片。照片上春光明媚,满脸幸福的小男孩正在揭开蛋糕盖,望着节日时才有的意大利蛋糕。
而用计算机的人工智能描述,只有一句话:一个人坐在蛋糕旁。
在李飞飞看来, 教计算机看懂图片并描绘成语言,还需要大数据和机器学习的进一步结合。这是一个漫长的旅程。“从0岁长到3岁是很难的,从3岁到13岁后就更有挑战。”
如果有了智能视觉,就可以分担医生们疲惫的双眼,用人工智能医疗影像来帮助诊断和照顾病人。汽车也将更聪明,更安全行驶;机器人将能代替人去灾区救援。但是在接受采访时,李飞飞坦承,无人车应用过程会比想象中更漫长。
“无人车会来,我也盼着自己在(老到)不能开车之前,这一天的来临。但是这条路没有想象中那么快。”41岁的李飞飞爽朗地笑着说。
对话李飞飞
谈计算机视觉
视觉是人类智能的基石
问:你一直认为计算机视觉智能对机器人很重要,为什么?
李飞飞:人的智能包括听觉、嗅觉、触觉、视觉,语言、推理创造性和情感直觉,层次非常丰富。在人脑结构中,视觉系统占了很大空间,大概有50%的神经细胞参与视觉系统。视觉是人类智能的基石。而从人工智能发展60年的历史来看,智能视觉发展占了重要部分。人工智能领域里程碑式的论文,从卷积神经网络、Image Net到最近的深度学习都与视觉有关。不管未来是人形还是非人形机器人,它们对世界的认知与行为都需要视觉来帮助完成。
问:在现在生活中,人工智能视觉有哪些应用?
李飞飞:人人都有手机,我们用手机照相、拍视频、买东西。为什么手机厂商重视照相功能,甚至有的手机有双摄像头,就是因为人们需要用图片视频来完成生活中的事情。此外,医疗影像可以帮助进行医疗诊断,无人车能发动、能辨别路况也是靠视觉。没有视觉就没有无人车。
谈机器人学
我还像是小学生在尝试
问:你怎么看在计算机视觉上的突破认知?
李飞飞:深度学习和人工智能的里程碑实际上是由脑科学、认知学、计算机学甚至是应用统计学在这几十年共同完成的。认知学给我们一些新的灵感。像我自己最近在学机器人学(Robotics),而机器人学的下一步,有很多需要借鉴人的地方。在这方面,我还像是小学生在尝试,刚发表了一两篇文章。
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