谷歌雲李飛飛：穿套頭衫的人改變世界，穿裙子的人改變出好的世界

【喵星人系列文章005期】谷歌雲李飛飛，作者邱恆明

@「雖然我不再需要打工，但並不意味著我可以對其他人的艱苦和掙扎漠不關心。」

@「起點越是低微，越能支撐你勇敢而堅韌地度過每一次艱難的時刻。」

@小時候，我讀了許多關於科學、宇宙、太空和生命起源的書籍，那時候我的內心就住著一位科學家。我認為追求真理是美好的，而成為科學家最基本的信念就是「追求真理」。

@「（矽谷那幫）穿套頭衫的那幫人確實改變了我們的世界，但他們不能代表所有的技術專家，而且這也不是激勵人才的唯一方式。如果只是為了那件套頭衫和酷酷的事業，我完全沒必要把自己獻給 AI 和 CS 研究啊」。

生命是什麼，生命就是你的親人說病倒就病倒了，而現代所謂最先進的醫學無能為力；

生命就是探索，對西醫的探索，對中醫的探索，對藏醫的探索。

生命，就是用人工智慧手段探究新物種的進化。AI改變世界，那麼，誰來改變AI？那一定是既有激情和夢想，也能承擔責任的人群。

可以說，本科畢業後到西藏研究藏醫的一年，改變了李飛飛的選擇。此後，她到加州理工學院攻讀博士學位，選擇了人工智慧和計算神經科學方向。此後，她因為創建ImageNet大賽而享譽全球，作為斯坦福大學人工智慧室主任，2017年1月正式加盟谷歌雲，李飛飛旋風一次又一次地從矽谷起勢，刮到中國，刮向世界。

這是一個人工智慧成為顯學的時代，十幾年時間就能從科學界默默無聞中的一員，成為全球矚目的科技明星、職場明星，這就是「喵星人005期主角」李飛飛的故事，既有努力，也有機遇。

關鍵入口

1999年李飛飛普林斯頓大學本科畢業時，金融證券行業是聰明大腦最嚮往的地方，李飛飛和她的同學們都收到了華爾街的召喚，李飛飛卻選擇了去西藏。一位並不富裕，甚至已顯清貧的家庭，李飛飛願意花時間去關注生命，願意到物質貧困、精神豐滿的地方研究生命延續的秘密，這已顯示出她的興趣與她的使命。

花了一年時間研究藏醫後，李飛飛萌發了繼續求學的念頭，其後選擇加州理工學院人工智慧和計算神經科學方向，碩博連讀。

繼續求學期間，李飛飛生活上經歷了巨大的困難和痛苦，母親患上癌症，還有中風癥狀。最終，她們一家人都挺了過來。

李飛飛坦言，如果再來一遍，不相信自己還能做到這一切。

1993 年跟隨父母移民美國，那年李飛飛16歲，她並沒想到自己今後會成為公眾明星。努力適應現實，是對她巨大的考驗。

李飛飛被稱為是「最後一撥端過盤子」的華人學生，在求學期間，當過清潔工，開過乾洗店，她努力適應著美國的高中生活，大學生活。誰曾想到，李飛飛所從事的科學研究，成為了當今最火熱的顯學，人工智慧熱潮一浪高過一浪，把自己拋到了浪潮之巔呢。

20多年後的2017年1月，李飛飛回到北京，第一次以谷歌雲首席科學家的身份參加 GIF 17（極客公園2017創新大會）活動時，需要專門的工作人員護送，不然她都難以擠進會議室。圍觀她的人群一層又一層，一不小心就會把她擠倒在地。這完全是娛樂明星，政治明星的排場。她感慨說，從矽谷來到北京，才感覺到人工智慧的火爆程度，太熱了！

有記者撰文描述了當時的場景：李飛飛沒有帶私人助理，兩名年輕的主辦方工作人員竭力想把李飛飛從擁擠的人群中護送到 VIP 休息室，但他們完全沒法在避免肢體接觸的情況下完成任務。

另一個嘉賓是吳恩達，兩人在斯坦福大學有過交集，吳恩達是前任斯坦福人工智慧實驗室主任，後來加盟谷歌，弄出了谷歌大腦，轟動了全球，後來加盟百度，然後又離開了百度。吳恩達的每次舉動，都受到新聞界及產業界極大的關注。

李飛飛也是斯坦福大學人工智慧實驗室主任，發起了 ImageNet 大賽，轟動了全球，2017年1月加盟谷歌，又製造出極大的新聞效應

就當天的活動來看，李飛飛的風頭蓋過了吳恩達，有媒體冠名稱：AI女王李飛飛。

這真是一個瘋狂的時代，人工智慧橫飛，帽子橫飛的時代。

小時候的李飛飛

ImageNet及它改變的世界

李飛飛，1976年出生於北京，在四川長大，西藏之行回到美國後，於2005年獲得加州理工學院電子工程博士學位。李飛飛於2009年加入斯坦福大學任助理教授，並於2012年擔任副教授（終生教授），主要研究方向是機器學習、計算機視覺和認知計算神經學。利用兩年學術假時間，李飛飛決定於2017年加盟谷歌雲，開始與產業界更緊密的互動。

對於自己第一次加盟產業界，李飛飛表示很興奮，希望能從產業界得到啟發，了解實際應用中希望利用人工智慧解決什麼問題，希望接觸到問題和思路，以此進一步推動人工智慧的深入研究。

作為全球計算機視覺領域的知名專家，李飛飛的主要貢獻在於參與建立了兩個被AI研究者廣泛使用來教機器分類物體的資料庫：Caltech 101和ImageNet，而後者，目前已經成為了全球最大的圖像識別資料庫。

談及為什麼提出建ImageNet數據集，李飛飛說「儘管很多人都在注意模型，但我們要關心數據，數據將重新定義我們對模型的看法」。歷史站在了李飛飛這邊，或者說此後的時間證明，李飛飛及她的合作夥伴們，創造了人工智慧的部分歷史。

那還是2005年，李飛飛在伊利諾伊州香檳分校擔任教職時的觸動。當時，她看到整個學術界和工業界重心都放在如何做出更好的演算法，認為無論數據如何，只要演算法好就會有好的決策。她意識到了這類做法的局限，並且想到了一個解決方法：做一個能詳細描繪出整個世界物體的數據集。

當時絕大多數人對此心持懷疑，還好普林斯頓大學教授李凱站在了支持方這邊，他說：「飛飛，你的教授生涯剛剛開始，你想要做的事情，我實驗室的所有的機器都可以拿來幫你，而且我還會給你一個學生。」

「如果沒有這樣的支持，我是沒辦法開始做 ImageNet 的。」李飛飛很是感慨地回憶說。

研究終於有了初步成果，李飛飛、 鄧嘉等研究員在 CVPR 2009 上發表了一篇名為《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》的論文。2009年該論文發布時，還只能以海報的形式縮在邁阿密海灘大會的角落裡，但卻很快成為了一場年度競賽：看看究竟哪種演算法能以最低的錯誤率識別出其中的圖像所包含的物體。

許多人將此視作第三次人工智慧浪潮的催化劑。

李飛飛一家四口

到了2012年的ImageNet挑戰賽，計算機視覺領域取得了重大成果。那一年，多倫多大學的傑弗里·辛頓帶領兩名博士生Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky，提出了一種深度卷積神經網路結構：AlexNet，獲得了冠軍，成績比當時的第二名高出41%。

現如今，我們都知道辛頓是深度學習教父級人物，當今最知名的人工智慧專家。

某種上說，ImageNet成就了辛頓。辛頓和他的研究團隊之前已經證明演示過他們的神經網路可以在更小的數據集上完成更小的任務，但他們需要更多的數據將人工神經網路運用到現實世界中。「很明顯，如果在ImageNet上做得好，就能解決圖像識別問題。」辛頓的博士生Sutskever說。如今，深度學習是人工智慧領域最流行的一項技術。

此後至2014年，所有競賽高分者的研究領域都在用深度神經網路。

「ImageNet改變了人們的思維模式：雖然很多人仍然關心模型，但也很關注數據。」李飛飛說，「數據重新定義了我們對模型的思考方式。」

2017年是這場挑戰賽的最後一年。這八年中，獲獎者的演算法正確識別率就從71.8%提升到97.3%，已遠遠超越了人類，並證明了越大的數據集確實帶來更好的決策。

「ImageNet改變了人們的思維模式，數據重新定義了我們對模型的思考方式。」李飛飛說。

AI改變世界，誰來改變AI

2017年3月8日，舊金山莫斯康展覽中心，Google Next雲端平台使用者大會上，41歲的李飛飛登場，她演示了一項新應用「雲端影音智能應用程序編程介面」。

只見她搜尋「狗」，資料庫中所有出現「狗」的相關影音都被標示出來，且連出現在影片中哪個位置也都標出來了。這代表谷歌的軟體已能直接從圖形辨認出「狗」，不需再靠關鍵詞。而且，完成搜尋及建議影片，只花了兩秒左右。

這又是一次重大的科技突破。這個用YouTube大量影片庫訓練出的應用程序編程介面（API），是谷歌深厚視覺辨識技術和機器深度學習的躍進。

這個應用程序編程介面，與李飛飛成名作「ImageNet」有相同之處，或者說是一次延伸和進化。

可以說，李飛飛是改變圖像識別方向的人，是改變AI的人士之一。

徐小平聽李飛飛的佈道

因為女性的角色，及最近加入谷歌雲的新聞效果，李飛飛被普通觀眾當做當下人工智慧的發言人、通才。在2017年初北京的論壇上，聽眾給李飛飛拋出了許多問題：怎麼看待 AlphaGo？《西部世界》里的場景多久能實現？人工智慧會毀滅人類嗎等。

多數問題，她也只能當做社會普羅大眾的一員，淺淺地談些自己的感觸。

……

有意思的坦白。

在比較輕鬆的場合，李飛飛喜歡穿著印著「AI改變世界，誰來改變AI」的T恤。這，才是她深入思考的問題。

我們為人工智慧領域已取得的成績和它所能帶來的各種可能性歡呼雀躍，然而，如何駕馭和運用人工智慧，或許是更加深刻的問題。

「大概是5億年前，動物和視覺面臨的挑戰是要使各個組織能夠存活，而現在機器和AI所面臨的挑戰就是讓人類能夠繁榮，永遠持續下去，作為技術人員我們要問，AI是否會成為一種摧毀力？還是能給我們帶來更好的世界？」

李飛飛坦言，她一直在思考這個問題，「最近我突然頓悟，AI的世界是位於那些創造、開發和使用AI的人的手中，人工智慧AI會改變世界，但這裡真正的問題是誰會改變AI。」

李飛飛認為，代表新時代的人工智慧技術一定要有更加多樣性的思考。

「如果年輕人認為人工智慧是自己未來的發展方向，那麼我認為他們應該明白，有夢想和激情的同時，也要承擔起責任。這是生活的兩面性。有時二者相互矛盾，需要我們找到連接這兩個重要任務的線索。不能只追求夢想，不承擔責任；當然承擔責任的同時，也要保持對夢想的追求。」

李飛飛在為知名媒體人楊瀾的新書《人工智慧真的來了》新書做推薦時，如此激情滿滿地寫道。

楊瀾曾問李飛飛：「你們研究出這些技術是為了什麼？」李飛飛回應說，對科技的研究和探索，肯定不僅僅是為了獲取更多的財富或者是成立一家世界上最大的公司，最終的目的一定是為了人類的福祉。

多樣化是李飛飛奔走相告的重要主題之一。

李飛飛是兩位孩子的母親，從一位教育家和一位母親的視角，李飛飛認為如果讓更多人參與到AI教育和研究當中，可以鼓勵更多技術多樣化的發展，能讓AI朝著讓我們的世界變得更好的方向發展。

李飛飛受邀到美國白宮進行科學討論時，提出三個必須提高AI多樣性的原因。第一是經濟和勞動力原因，「人工智慧是一個日益增長的技術，會影響到每個人，我們需要更多人能開發出更好的技術」；

其次，是創造力和創新原因，她解釋說，「很多研究都顯示出，當擁有多種多樣背景的人共同合作時，會產生更好的結果，會找到更具有創意的解決方案」；最後是社會正義和道德價值的原因，李飛飛認為代表人類的技術需要更加多樣性的思考。

也許是因為看到特朗普政府在多樣化方面正背道而馳，李飛飛尤其敏感且倍感緊迫。

一次李飛飛和蓋茨夫人梅琳達·蓋茨一起討論了AI多樣化的問題，李飛飛說， 「作為一名教育工作者、一個女人、一個黃皮膚的女人、一位母親，我的擔憂與日俱增。 AI將為人類帶來最為巨大的改變，但我們卻在錯過一整代多樣化的技術專家和領導者。」

梅琳達·蓋茨也是一名人工智慧專家。梅琳達上世紀80年代早期就開始學習人工智慧了，當時她還在杜克大學學習編程。在從事慈善事業前，梅琳達還在微軟工作了十年時間。

梅琳達講述了她主動認識李飛飛的過程：如果你對人工智慧有興趣，肯定聽說過李飛飛的大名。「聽了她的事迹後，我就想與李飛飛見一面，看看她到底在做什麼工作，特別是了解一隊女性科學家在AI領域到底能有什麼樣的成果」。

在這次與梅琳達共同面度媒體時，李飛飛有些慷慨激昂地說：

穿套頭衫的那幫人確實改變了我們的世界，但他們不能代表所有的技術專家，而且這也不是激勵人才的唯一方式。那些可以有多樣化選擇的女性會想：我可以做醫生拯救生命，可以做記者傳遞出最需要發聲地區的聲音。如果只是為了那件套頭衫和酷酷的事業，我完全沒必要把自己獻給 AI 和 CS 研究啊。

「因此，我們在教授技術的同時還加入了許多人文主義的元素，以幫助年輕人找到他們內心真正的渴求」。

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