AI英雄 | 揭秘李飞飞离职谷歌前后

11月20日，按照斯坦福人工智能尝试室官方Twitter动静，李飞飞将离任斯坦福人工智能尝试室认真人，深度进修天然说话处理赏罚领武士、斯坦福传授Chris Manning将接任。而李飞飞将继承接受斯坦福视觉与进修尝试室（SVL）认真人，以及新创立的斯坦福以工钱本人工智能研究院配合院长。

《连线》网站克日刊文详述人工智能界的大牛李飞飞探寻让人工智能更好地造福人类的征程。众所周知，人工智能存在一个很是棘手的题目：其缔造者的成见正在被硬生生地编码到人工智能的将来中，因而带来不少的隐患，李飞飞规划修复这一题目。

“必需采纳动作让AI可造福人类”

客岁6月，李飞飞出席了美国国会一场主题为“人工智能——手段越大责任越大”的听证会。李飞飞是会上的独逐一名女性，也是会上独逐一个在人工智能规模取得过打破性成绩的人。作为打造出辅佐计较机辨认图像的数据库ImageNet的研究员，她是屈指可数的敦促人工智能在近期取得不凡盼望的科学家之一。

客岁6月的时辰，李飞飞照旧谷歌云的首席人工智能科学家，分开了她在斯坦福大学人工智能尝试室主任的岗亭。但她呈此刻委员碰眼前，还由于她的另一重身份：一家专注于招募妇女和有色人种成为人工智能的建树者的非营利组织的连系首创人。

那天议员征询她的专业意见不敷为奇。令人惊奇的是她的演讲内容：她云云热爱的规模所激发的各种严峻威胁。

技能一经发现，可在短时刻内激发雷霆万钧的影响。在像ImageNet这样的人工智能器材的辅佐下，电脑可以学会处理赏罚特定的使命，并取得远远高出人类的服务服从。跟着这项技能变得越来越成熟，它被用来过滤、排序和说明数据，以及就环球和社会的重要题目作出决定。固然这些器材在某种水平上已经存在了60年以上，，但在已往的十年里，我们已经开始行使它们来执行会改变人类糊口轨迹的使命：今时今天，人工智能可以辅佐确定各类百般的题目，好比为病患提供什么样的治疗，谁有资格治理人寿保险，给犯法者定多长的刑期，为哪些求职者提供口试机遇。

虽然，这些力气也会带来伤害。亚马逊不得不弃用其学会过滤掉女性的简历的AI雇用软件。谷歌2015年的丑闻还念兹在兹，其时其照片辨认软件将黑人误标为大猩猩。微软由人工智能驱动的谈天呆板人也曾颁发带有种族小看的推文。但这些题目可以表明清晰，因而也可以或许更正。李飞飞以为，在不久的未来，我们将到达一个无法采纳纠偏法子的时候，这是由于人工智能这项技能被回收得云云之快，影响云云深远和普及。

李飞飞之以是到客岁6月这场听证会作证，是由于她强项以为她地址的规模必要举办从头校准。大都是男性的科技行业大牛们一向在告诫，将理由人工智能驱动的技能会给人类带来生死威胁。但李飞飞以为那些忧虑被严峻放大了。她专注于不那么浮夸、但更为重要的题目：人工智能将会怎样影响人们事变和糊口的方法。它必将改变人类的体验，但不必然是往好的偏向改变。“我们偶然刻，”李飞飞说道，“但我们必需此刻就采纳动作。”她以为，假如我们在AI的计划方法以及计划者上做出根天性的变革，那么该项技能就会成为一股可造福人类的厘革性力气。不然的话，该项技能会变得异常缺乏人道。

在听证会上，李飞飞是最后一个讲话。“人工智能没有什么是人工的。它受人开导，它由人缔造出来，最重要的是，它对人发生影响。它是一个强盛的器材，我们才方才开始领略它，我们有很大的责任去领略它。”

斯坦福大学人工智能尝试室的Segway平台移动呆板人JackRabbot 1

ImageNet的降生

李飞飞在成都长大，她是一个孤傲而智慧的孩子，热爱阅读。她的家庭老是有差异通俗之举：她家并不喜好宠物，而她的父亲却给她买来了一只小狗。她的母亲出生于一个常识分子家庭，勉励她读《简爱》。在李飞飞12岁的时辰，父亲移居到新泽西帕西帕尼，她和母亲一度好几年没见过他。家庭重聚那一年，她16岁。在两年内，李飞飞学会了足够多的英语来充当翻译，在糊口中为只会最根基的英语的怙恃带来便利。

她在学校的示意也相等优秀。李飞飞的一位高中数学先生鲍勃·萨贝拉（Bob Sabella）在进修和顺应美国的新糊口上给她带来了很大的辅佐。帕西波尼高中没有高档微积分课，于是萨贝拉计划了一个姑且的课程，在午休时代辅导李飞飞。萨贝拉和他的老婆把她当家人般来对待，和她一路到迪士尼嬉戏，并借了2万美元给她开干洗店，供她的怙恃策划。1995年，她得到了到普林斯顿大学进修的奖学金。在哪里，她险些每个周末城市回家到她家的干洗店资助。

在大学里，李飞飞乐趣普及。她主修物理学，同时也攻读计较机科学和工程。2000年，她开始在帕萨迪纳市的加州理工学院攻读博士学位，钻研神经科学和计较机科学的交错融合。

依附发明和买通看似差异的规模之间的接洽的手段，李飞飞构思出了ImageNet。她从事计较机视觉的同辈在打造模子来辅佐计较机感知息争码图像，可是那些模子的应用范畴异常有限：研究员也许要别离写一个算法来辨认猫和狗。李飞飞开始猜疑题目不是出在模子上，而是出在数据上。她以为，假如说小孩子是通过在年幼时调查不行胜数的物体和场景来学会辨认物体的，那么计较机也容许以或许以相同的方法去进修：通过说明各式百般的图像以及它们之间的接洽。这一观念是李飞飞的一大斩获。“这是将天下的一整个视觉观念组织起来的一种方法。”她暗示。

然而，她没能说服她的同事，从事标志庞大数据库中每一个物体的每一张图片的庞大使命是理性的一件事。更重要的是，李飞飞认定，该理念要可行的话，标志必要由简入繁，不管是一样平常的譬喻“哺乳动物”的标志，还长短常详细的譬喻“星鼻鼹”标志，都必要做好。2007年李飞飞回到普林斯顿大学接受助理传授时，她谈到了其打造ImageNet的设法，但她没能劝服同事来资助。最后，一位专攻计较机架构的传授赞成与她睁开相助。

（编辑：河北网）

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