原创 2017-12-15 聚焦人工智能的 AI星球
“只要你想，全世界都会为你让路。”
整理 | 都保杰
在人工智能炙手可热的今天，人才辈出高手云集。
站在台前和聚光灯下的李飞飞，现在被人提及时总会加上一串响当当的头衔：她是斯坦福大学计算机系终身教授、斯坦福大学人工智能实验室主任、谷歌云首席科学家······随便拿出一个身份都足以证明其江湖地位，而在这些瞩目的光环之下，却是一位华裔女子非比寻常的励志故事。
故事的开始还得从上世纪90年代初扯起，那时候美国梦吸引着很多国人远渡重洋去了美国，据不完全统计，华人移民总数大概超过70万。在1993年，有部电视剧首播后还挺火的，是冯小刚执导的，叫《北京人在纽约》，剧情讲的就是当时移民到美国的人们真实生活的缩影，自由女神冷傲地注视着来自世界各地的人们涌入美国淘金寻梦，一个陌生的国度，有人说那里是天堂，有人说那里是地狱，移民者在奋斗与挣扎中生存着，是为时代背景。
1976 年，李飞飞出生于北京，后来她在四川长大，父母都是知识分子，当然受这大环境影响，对美国的憧憬也是尤为强烈。1993 年李飞飞 16 岁的时候，她便跟随追梦的父母移民到了美国新泽西州。但是呢，这一家子都不会说英文，虽然有着一颗工程师和科学家的心，李飞飞的父亲只能去做相机修理工作，而母亲则是一名收银员，淘金就不敢说了，能维持生计就不错，刚到美国的头两年，李飞飞的人生只能依靠自己开始，为了学业要去找各种各样的兼职工作。
在白人的圈子中，这位华裔女孩有点忙碌，打工与学习几乎占据了她所有的时间，端盘子、清洁工、收银员·····李飞飞明白，这就是普通新移民的生活，需要点牺牲和决心。她曾回忆说，那是一段残酷的时光，我不是很喜欢那时的自己。
只要你想，全世界都会为你让路。她所在的帕西帕尼高中在新泽西州只是中等，幸运的是老师们给予了李飞飞很多关照，李飞飞不仅从头开始学习了英文，数学和科学的成绩也都不错，毕业时收到了普林斯顿大学计算机系录取通知，还提供全额奖学金。当时这个消息在帕西帕尼算是个大新闻，还有报纸专门刊登了她奋斗的故事，称她的“美国梦”成真啦！
1995 年，李飞飞进入了普林斯顿大学攻读物理学，希望的大门才渐渐为她打开，身边开始被优秀的人才所环绕。但家里生活依旧艰难，她四处和朋友、甚至中学数学老师借钱，买下了一家干洗店，开始了一个双城生活的状态，在周一到周五，她是普林斯顿物理系拿着高额奖学金的高材生，而周末则必须回到帕西帕尼的洗衣房，置身于成堆的衣服中，打理洗衣店的生意。
1999 年，李飞飞从普林斯顿大学毕业，那时的华尔街一片辉煌赶上了大牛市，李飞飞接到了包括高盛在内的多家顶级金融公司的offer，然而她却没有从中选择任何一份工作开始赚更多的钱。那个时候，她的兴趣是希望能去西藏，在那儿做一年的藏药研究，这听上去有点儿疯狂。之后，她的梦想是攻读一个博士，尽管在这期间一分钱也挣不到。
一年的西藏之行并非人生插曲，在科学界藏医与中医一样存在很多争议，她在媒体采访中提到，作为一个科学家，藏医可以在哲学和方法论层面上给她给多的理解，她非常看重小众科研项目在更大领域范围内的意义，每一项研究开始之前都要经过深思熟虑。
后来，当李飞飞被纽约卡内基集团授予“2016年优秀移民”的称号时，在接受CNN记者的采访时说：“作为中国人的女儿，我心中有强烈地要照顾好我的父母的责任感。但如果高盛给我一个报酬丰厚的工作，我就会分心。虽然只要我接受了这个工作，就能缓解我父母经济上的困难。所以，尽管被很多投资银行和管理咨询公司邀请去参加他们的面试，我都没有去。很多年以后，麦肯锡给我发了offer，我依然没有接受。对我来说，真正的挑战是，你需要充分发挥自己的潜力，同时兼顾自己所身负的责任，然后又必须忠于自己的内心。”
李飞飞的父母非常支持她的想法，因为他们当初来到美国是为了追寻自己的梦想，所以他们认为女儿也应该去追求自己的梦想。西藏归来之后，李飞飞进入了加州理工学院，攻读人工智能和计算神经科学方向的博士学位，生活依旧没有停止对她的刁难。博士期间母亲接连患上了癌症与中风，那是一段艰苦的日子，李飞飞说，我们经历了很多困难，然后一起挺过来了。既要担起生活的责任，又要对得起自己的梦想。
“起点越是低微，越能支撑你勇敢而坚韧地度过每一次艰难的时刻。”这是她的信条。
2005 年博士毕业后，她进入了斯坦福大学AI实验室，选择了当时陷入瓶颈期不被看好的研究方向——计算机视觉识别领域。2007年开始她参与领导创建了ImageNet，这个项目以及后来的一系列工作影响了目前整个计算机视觉领域的发展。 2009 年以来，李飞飞接连担任斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室的负责人，并在2012 年成为了斯坦福大学终身教授。
计算机视觉，通俗的讲，就是拿一张图片，让计算机认出来这张图片所包含的内容以及不同内容区域的关系，让机器读懂图像。这对于正在学习新事物的三岁小孩来说很简单的事对于计算机智能的发展却是一座大山。
比如，你告诉计算机，“猫”这个生物是由圆脸、胖身子、两只尖耳朵和一条长尾巴组成的东西。然而在现实生活中，猫就有成千上万个品种，就算是同一只猫，也能摆出上百种姿势，这如何识别？彼时，图像识别已经走过了20个年头，但计算机可识别的物体却不到20种，这是远远不够的。
面对图像识别如此匮乏的“词汇量”，李飞飞产生了一个疯狂的想法。她拿出一本字典，决定要让图像识别涵盖到字典里的每一个词条。当她把这个想法告诉其他教授时，大家都纷纷劝她换个方向，因为研究这个是“拿不到终生教授”的。她还找了好几个教授想要寻求合作，也全然被拒绝了，都认为“看不到结果”，“不值得”。但是李飞飞却没有想那么多，先别管“终生教授”的事，首先要做好自己认为重要的事情。
在李飞飞后来写给博士生们的信中可以看到她对科学探索的态度：每个领域的每一篇论文都应该以独特的新视角进行研究。所以当你在机械地开展你们的工作前，请扪心自问——我的研究会重新定义这一领域的未来吗？这意味着发表论文的意义不是这个方向没有人写过，或者让我来解决这个小问题，它的成果会很容易展示，研究意味着如果我做了，这一重大问题就有了更好的解决方案，如果我做了，我就真正开拓了这一领域。你的研究成果应该能被很多人和行业直接使用，换句话说，你的选题应该有很多客户，你的解决方案应该正是他们想要的。
刚开始时，李飞飞将很大部分的精力都放在算法的优化上，然而这并没有带来太大的突破。突然有一天，一个非常简单但却非常有冲击力的想法，使李飞飞找准了方向。她想，没人教婴儿怎么“看”，也没有人告诉他们“猫”的特征，但是他们却能够很快的知道这就是猫，无论什么品种或什么形态。因为人类的眼睛就好像一个生物照相机，每200毫秒就能获取一幅图片，一个三岁的孩子就已经见过上亿张猫的图片了，能分辨图片当然不在话下。所以要让计算机学会“识图”，关键是在于数据训练量——让计算机看更多的图片。
李飞飞与团队便从互联网上下载了近10亿张图片，在这之后便是对这些图片进行分类、打上标签，为计算机提供学习用的“题库”，而这个“题库”就是现在的ImageNet。然而，自己主导的研究初期并没有太多支持，研究经费很快用完了。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，李飞飞曾打算重开洗衣店筹措科研经费，就像当年筹措学费一样。
后来一个更快速的方式是和亚马逊的众包平台合作。通过众包平台，李飞飞在网上雇佣到了来自167个国家的5万人，为这10亿张备选图片筛选、排序、打标签，当时的李飞飞，一度是这个众包平台上的最大雇主。到2009年，ImageNet数据库就包含了1500万张标注好的照片，涵盖了20000多种物品。ImageNet数据库无论在质量还是数量上，在科学界都是空前的。最重要的是，李飞飞把ImageNet这个如此庞大的图片数据库免费开放使用。这就意味着，全球所有致力于计算机视觉识别的团队，都能从这个题库里面拿数据和试题，来训练测试自家算法的准确率。
为了激发各界对计算机视觉研究的热情，李飞飞每年都会举行一场ImageNet视觉识别挑战赛（ILSVRC）。ImageNet挑战赛的机器识别错误率， 七年来从28%降到了3.6% ，比人眼识别的错误率5.1%还要低，在很多复杂的图像识别领域优势更为突出，计算视觉识别技术也受益于李飞飞的贡献越过了山丘更上一层楼。著名的AI教父杰弗里·辛顿教授提出的深度卷积神经网络结构也受益于ImageNet数据集和ImageNet视觉识别挑战赛一战成名。
在李飞飞看来，目前的图像识别和人工智能，还相当于一个牙牙学语的3岁孩童。而3岁到10岁的过程，才是人工智能成长的难点和关键。图像识别的路还有很远，但也完全不妨碍我们已经可以触摸未来。去超市买东西，直接“刷脸”付款；在犯罪追捕上，罪犯只要暴露在摄像头下就会被神秘的计算机之眼快速锁定；无人驾驶汽车可以看见障碍物自动规避；在医疗领域，一双永远不会疲惫的眼睛帮助医生进行诊断分析······应用领域数不胜数。
在学术研究领域李飞飞也像现实生活中一样是个拼命三郎，这种习惯或许已经融入了她的DNA。她被引用最多的论文就是她于 2009 年在 CVPR 上发表的《ImageNet: A large-scale hierarchical image database》。截止到 2014 年在她的简历上，有 95 篇在 Nature、PNAS、Journal of Neuroscience、CVPR、ICCV、NIPS 等顶级期刊与会议上发表的文章，联合发表的文章有 32 篇。从 2015 年到 2016 年，李飞飞署名发表的论文有 33 篇（斯坦福视觉实验室）。过去 3 年，李飞飞论文的平均引用量为 6738。
然而生活的艰辛也在随着年龄增长，她见过斯坦福的优秀博士毕业生为一张绿卡四处奔波，那时的她不明白也无法想象一张绿卡，一个留在美国的机会能难倒全世界那么多优秀的人才。有过移民经历的人对平等有着更加深刻的体会，李飞飞也如此，她坚持主张高科技产业性别平等，是“种族多样性”的坚定拥护者。
李飞飞表示，多样化的危机，也正是我们的社会正在应对的危机，科技是没有灵魂的吗？她坦承自己对 之前的AI 研究界很失望，因为这一领域不太欢迎不具代表性的少数群体，在她工作的部门里一共有 15 名全职人员，她是唯一的女性。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，更需要不同学科的人才来改善。
她认为，为了教会电脑如何识别图像或语音，计算机科学家需要大量的数据集。但如果这些科学家全是大老爷们（而且大多是白种人）的话，工作结果就难免会显得有偏见和不公。“只需要在你最喜欢的搜索引擎中搜索 ‘奶奶’这个词，你就能从弹出来的图片看出搜索结果是带有偏见的，性别或种族偏见。”她说。“如果我们意识不到这些数据表现出来的偏见，那以后肯定会衍生出很多问题。”
无疑，李飞飞是改变图像识别方向的人，也是改变AI进程的华人之一。由于两年的“学术假”，2017 年 1 月 3 日，李飞飞正式加入 Google Cloud 担任首席科学家，此前，人工智能专家学者一个个投奔各大科技公司成为一种趋势，比如她在斯坦福大学的同事吴恩达就先后去了谷歌和百度。不管是学界还是工业界，很多科技巨头都在等待李飞飞的出山。
谷歌的云业务负责人 Diane Greene 在新闻发布会上说，李飞飞的加入是谷歌正式将人工智能集团业务正式化的一部分，此后，该团队不会只专注于人工智能研究，而是致力于将尖端技术融入各种Google Cloud产品之中。谷歌还围绕着云服务部门产品路线图发布了一系列产品扩大机器学习的使用。对于云计算来说，机器学习是一项关键的技术，它能训练大规模的 AI 网络，不断自我学习和提升效率。
2017 年 3月8日，李飞飞在妇女节这天完成了她加入谷歌云后的首秀，发布了谷歌云面向机器学习和人工智能的一系列新API 以及收购机器学习竞赛平台Kaggle的消息。主旨演讲中，她表达了自己加入谷歌云的初衷。
她提到： “我选择去谷歌的原因就是考虑到人工智能的普世价值，云能够对应各个垂直的领域，比如金融、商业、医疗、制造、农业、教育、娱乐、传媒……这是特别重要的一点。如果说要涉足工业界、产业界，我自己最想学习的是如何真正把人工智能应用到大家需要的地方，而不光是去画一个饼。”
李飞飞加入谷歌云也极力推动AI民主化，这包含了四步：计算的民主化、数据民主化、算法民主化、人才和专业知识的民主化。她最近也在不断强调AI属于所有人，AI没有国界，AI的福祉亦无边界。12月13日，在上海举行的2017谷歌开发者大会上，李飞飞带着谷歌中国AI研究中心回来，身着红色的改良版中式盘扣上衣，这位人工智能界的传奇女子既表明了中国身份，也期许着谷歌AI中国中心的美好未来。
她表示，从加入谷歌开始就一直在筹备这件事，“也算是了了一个心愿”，这个决策也获得了谷歌CEO桑达尔·皮查伊（SundarPichai）以及谷歌云CEO戴安妮·格林（DianeGreene）的支持，该中心首先从北京启动，她和谷歌云人工智能机器学习研发主管李佳将领导这个中心的工作，同时，也会统筹谷歌云（GoogleCloud）、谷歌大脑（GoogleBrain）以及中国本土团队之间的协作。在这之前，谷歌在中国建立了 TensorFlow 开发团队。谷歌希望以此作为该公司致力于中国 AI 长期研发的第一步。
“我目睹了中国在AI基础研究、创业、发展等方面走到世界前列。在ImageNet图像识别大赛、Kaggle的AI编程竞技平台上以及基础科研等方面，都有巨大的成就。今天，我和团队回到中国，希望开始一段长久、真诚的工作，创造未来。这个中心将与我们在世界各地，包括纽约、多伦多、伦敦和苏黎世在内的AI研究小组一起，共同让人工智能更好地服务于全人类。”李飞飞说。
历史已经证明人类天生就有创新和发现的欲望；同样地，人类既可以用技术造福生活，也可以用技术带来灾难。人工智能能带来许多正面意义的社会进步，也不可避免要挑战到伦理的底线。而引领着这次改变的人，也要认识到肩负的巨大责任。在比较轻松的场合，李飞飞喜欢穿着一件印着“AI改变世界，谁来改变AI的T恤”，这是她时刻提醒自己要深刻思考的问题。
李飞飞有一个幸福美满的家庭，她的丈夫萨瓦雷斯教授也在斯坦福大学工作，也是杰出的人工智能领域专家。李飞飞说：“我家里有两个学龄前的孩子，等他们上大学的时候，这个世界会是一个完全不同的世界。”作为人工智能领域的科学家，我会关注科技本身的创新和发展。但是作为教育工作者、女性和母亲，我也会对人工智能有可能带来的社会问题、伦理问题关注得更多。
对年轻的研究者，有什么建议和忠告？李飞飞认为找到你内心的热情，去坚持做一件事情最重要。年轻人很容易被外在的热闹所吸引，但是最终要找到自己内心的东西，知道怎么听自己的声音，这是一种慢慢形成的心理习惯和生活态度，它需要内心的安静，需要有能力不断为自己创造时间和空间，去读该读的书、思考自己该思考的问题，人生要有真正的渴求。
人工智能之火还在继续燃烧，最近有很多学生联系她，称想投身其中。“在十几年前，我选择人工智能时，该领域非常冷门不受关注”，李飞飞说，是凭借对科学的追求和坚韧才走到现在。“我希望一年后，有人告诉我，人工智能是美妙的科学，任重道远，我要来。而不是告诉我人工智能很火，我要来”，李飞飞坦率直言。
热闹是他们的，我什么也不多想，这是李飞飞做研究的心得和面对AI非常谦卑的心态。眼睛看到的前方应该是空旷的，如果你眼睛看到的前方是热闹的，那这个方向就不是最好的研究方向，科学家是最不能跟风、追求时尚的，科学家一定是追求原则性和原创性的。
几乎每次采访活动中，很多媒体都会提出例如“怎么看待 AlphaGo”、“《西部世界》里的场景多久能实现”和“人工智能会毁灭人类吗”等问题，出于学者的严谨，她还要以“说实话我对 AlphaGo 并不是特别了解”、“我没有看过《西部世界》”、“我没有看过《最强大脑》”、“我没有读过《失控》那本书”······
时光荏苒间，不会再有太多人关注那段普通华人在美国的追梦故事，从打工学生洗衣妹到全球人工智能领域里凤毛麟角的顶尖女科学家，获得的殊荣越来越多，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。
站在TED的演讲台上，李飞飞曾宣誓她的人生梦想：她现在所有的追求，就是赋予计算机视觉智能， 并为Leo（她的儿子）和这个世界， 创造出更美好的未来。
也许大家觉得这个梦想好空，但只有她自己清楚，这并不是一句空话以及实现它需要怎样的努力。
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