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隨著人工智能的崛起，一個(gè)叫ImageNET視覺識(shí)別的挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）在近幾年里備受矚目。

李飛飛，這三個(gè)字幾乎是AI（人工智能）界無人不曉的名字。

她不僅是斯坦福AI實(shí)驗(yàn)室主任，還是斯坦福大學(xué)的終身教授。

在頂級(jí)期刊上，她的高質(zhì)量文章就有100篇以上，引用量更是高達(dá)33215-44773次。

2015年入選“世界百大思想者”，2016年她還被美國(guó)評(píng)為“年度杰出移民”之一，以前獲此殊榮的還有愛因斯坦、基辛格等

前一陣子，谷歌宣布李飛飛成為谷歌云計(jì)算首席科學(xué)家，也在業(yè)界更是引起了不少轟動(dòng)。

此前，李飛飛一直都專注于實(shí)驗(yàn)室，與業(yè)界聯(lián)系不深。

她現(xiàn)在走出實(shí)驗(yàn)室的舉動(dòng)，讓許多人都對(duì)人工智能的發(fā)展了充滿信心。

然而，這位站在金字塔頂端的女科學(xué)家背后，卻有著一段鮮為人知的勵(lì)志人生。

早年的她竟然還有過清潔工、中餐館收銀員、幫人遛狗、開干洗店等工作經(jīng)驗(yàn)。

1976年出生的李飛飛在四川長(zhǎng)大。

16歲時(shí)，她便隨父母遠(yuǎn)渡重洋來到充滿希望的美國(guó)，落戶在新澤西(房?jī)r(jià))洲的Parsippany小鎮(zhèn)。

但李飛飛并不是富二代，父母都是清貧的知識(shí)分子。

初到美國(guó)，對(duì)英語(yǔ)一竅不通更是全家最大的阻力。
 

光是擇校問題，她就奔波了好幾個(gè)月，費(fèi)了九牛二虎之力才得以在當(dāng)?shù)匾凰�排名中游的學(xué)校上學(xué)。

圖：李飛飛一家

那時(shí)，爸爸去幫別人修相機(jī)，媽媽就去當(dāng)收銀員。

但這類工作的收入，完全不足維持生活和支付她的學(xué)費(fèi)。

所以到美國(guó)后的很長(zhǎng)一段時(shí)間，李飛飛生活的關(guān)鍵詞就是“謀生”二字。

在唐人街附近的很多零工，包括收銀員、清潔工、服務(wù)生等她都做過。

然而在打工之余，李飛飛卻還要應(yīng)對(duì)兩年后的美國(guó)大學(xué)入學(xué)。

作為新一代移民學(xué)子，她不但要迅速掌握英語(yǔ)，還要拿出一份極其優(yōu)秀的成績(jī)單，才能考上好的大學(xué)。

那時(shí)候，打工和學(xué)習(xí)幾乎占滿了她的全部生活。

最辛苦時(shí)，一天只睡不到4個(gè)小時(shí)。

圖：1995年, 高中時(shí)期的李飛飛Parsippany - 鎮(zhèn)上關(guān)于李飛飛的報(bào)道

只要你想，全世界都會(huì)為你讓路。

憑著這股毅力，這位華裔少女收到了普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)系的offer，還是提供全額獎(jiǎng)學(xué)金的那種。

當(dāng)時(shí)這個(gè)消息在小鎮(zhèn)上算是個(gè)大新聞，還有報(bào)紙專門刊登了她奮斗的故事，稱她的“美國(guó)夢(mèng)”成真啦！

 

圖：李飛飛在普林斯頓大學(xué)

在普林斯頓大學(xué)她接觸到了大量?jī)?yōu)秀的人才，這對(duì)她而言更是莫大的鼓舞。

然而，在大學(xué)她依然不改拼命三郎的性格。

看著父母還是做著入不敷出的零工，李飛飛決意借錢買下了一家洗衣店，交給父母經(jīng)營(yíng)。

從此，她也就過上了周一到周五在普林斯頓拼命學(xué)習(xí)，周六日則趕回家中，繼續(xù)當(dāng)洗衣妹的日子。

她不但獨(dú)立，渾身上下更是散發(fā)著對(duì)生活的熱愛。

“我愛普林斯頓，也非常愛我的洗衣店”

“我覺得辛苦不算什么，因?yàn)槲腋改敢餐瑯釉谂�力工作。我們一家人只是為了好好地生活�?rdquo;

1999年，李飛飛從普林斯頓大學(xué)畢業(yè)。

然而，那時(shí)的她卻拒絕了多家金融公司的工作邀請(qǐng)。

在父母的支持下，開始追隨自己的內(nèi)心，毅然踏上一年的西藏之路研究藏醫(yī)。

 

圖：李飛飛在西藏的日子

完成了這一夢(mèng)想后，她再次拒絕了華爾街的高薪工作，開始了下一個(gè)夢(mèng)想——讀博士。

然而，在讀博期間，她的母親卻不幸得了癌癥，之后又中風(fēng)。

生活的重?fù)?dān)幾乎壓得她喘不過氣來。

“人生最難的不就是，如何發(fā)揮自己最大的潛能，同時(shí)兼顧自己所身負(fù)的責(zé)任，然后又必須忠于自己的內(nèi)心嗎？”

而李飛飛用自己的行動(dòng)告訴我們，她做到了！

在博士畢業(yè)后，她進(jìn)入了斯坦福大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室，選擇了當(dāng)時(shí)不被看好的研究方向——計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別領(lǐng)域。

通俗的說，就是拿一張圖片，讓計(jì)算機(jī)認(rèn)出來這張圖片所包含的內(nèi)容。

比如，你告訴計(jì)算機(jī)，“貓”是由圓臉、胖身子、兩只尖耳朵和一條長(zhǎng)尾巴組成的東西。

然而在現(xiàn)實(shí)生活中，貓就有成千上萬(wàn)個(gè)品種，就算是同一只貓，也能擺出上百種姿勢(shì)。

如果遇到一些骨骼清奇的貓，換個(gè)姿勢(shì)計(jì)算機(jī)估計(jì)就懵逼了。

那個(gè)時(shí)候，圖像識(shí)別已經(jīng)走過了20個(gè)年頭。

但全世界能夠識(shí)別的物體也不過4到20種。

然而大千世界這么多的物品，如果計(jì)算機(jī)只能識(shí)別豹子、飛機(jī)、人臉和汽車這幾樣是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

面對(duì)圖像識(shí)別如此匱乏的“詞匯量”，李飛飛產(chǎn)生了一個(gè)瘋狂的想法。

她拿出一本字典，決定要讓圖像識(shí)別涵蓋到字典里的每一個(gè)詞條。

圖：李飛飛與導(dǎo)師

當(dāng)她把這個(gè)想法告訴其他教授時(shí)，大家都紛紛勸她換個(gè)方向，因?yàn)檠芯窟@個(gè)是“拿不到終生教授”的。

她還找了好幾個(gè)教授想要尋求合作，也全然被拒絕了，都認(rèn)為“看不到結(jié)果”，“不值得”。

但是李飛飛卻沒有想那么多，先別管“終生教授”的事，首先要做好自己認(rèn)為重要的事情。

圖：李飛飛在斯坦福大學(xué)授課

剛開始時(shí)，李飛飛將很大部分的精力都放在算法的優(yōu)化上，然而這并沒有帶來太大的突破。

突然有一天，一個(gè)非常簡(jiǎn)單但卻非常有沖擊力的想法，使李飛飛找準(zhǔn)了方法。

她想，沒人教嬰兒怎么“看”，也沒有人告訴他們“貓”的特征。

但是他們卻能夠很快的知道這就是貓，無論什么品種或什么形態(tài)。

因?yàn)槿祟惖难劬�就好像一個(gè)生物照相機(jī)，每200毫秒就能獲取一幅圖片。

一個(gè)三歲的孩子就已經(jīng)見過上億副圖片了，能分辨圖片當(dāng)然不在話下。

 

所以要讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“識(shí)圖”，關(guān)鍵是在于訓(xùn)練量——讓計(jì)算機(jī)看更多的圖片。

從2007起，李飛飛與團(tuán)隊(duì)便從互聯(lián)網(wǎng)上下載了近10億幅圖片。

在這之后便是對(duì)這些圖片進(jìn)行分類、打上標(biāo)簽，為計(jì)算機(jī)提供學(xué)習(xí)用的“題庫(kù)”，而這個(gè)“題庫(kù)”就是現(xiàn)在的ImageNet。

然而，當(dāng)他們給圖片打標(biāo)簽打了幾個(gè)月后，研究經(jīng)費(fèi)很快用完了。

而且按照這個(gè)速度，至少得十幾年才能完成目標(biāo)，因?yàn)閳D片實(shí)在是太多了。

 

但李飛飛卻從來沒想過放棄，在最困難時(shí)，她甚至還想重操舊業(yè)開洗衣店，為研究籌集經(jīng)費(fèi)呢。

正當(dāng)大家一籌莫展時(shí)，他們遇到了美國(guó)最大電商平臺(tái)——亞馬遜。

當(dāng)然不是在上面買書，而是和亞馬遜的眾包平臺(tái)合作。

通過眾包平臺(tái)，李飛飛在網(wǎng)上雇傭到了來自167個(gè)國(guó)家的5萬(wàn)人，為這十億張備選圖片篩選、排序、打標(biāo)簽。

當(dāng)時(shí)的李飛飛，一度是這個(gè)眾包平臺(tái)上最大雇主。

到2009年，ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)就包含了1500萬(wàn)張照片，涵蓋了20000多種物品。

回想在2006年那4到20種物品，ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)無論在質(zhì)量還是數(shù)量上，都是空前的。

然而，最重要的是，ImageNet這個(gè)如此龐大的圖片數(shù)據(jù)庫(kù)竟然是免費(fèi)的。

這就意味著，全球所有致力于計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別的團(tuán)隊(duì)，都能從這個(gè)題庫(kù)里面拿“試題”，來測(cè)試自家算法的準(zhǔn)確率。

圖：ImageNet挑戰(zhàn)賽的機(jī)器錯(cuò)誤率， 七年來從28%降到了3.6% ，比人眼識(shí)別的錯(cuò)誤率5.1%還要低。

為了激發(fā)各界對(duì)計(jì)算機(jī)視覺研究的熱情，李飛飛每年都會(huì)舉行一場(chǎng)ImageNet視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽。

在這場(chǎng)考試中，無論挑戰(zhàn)者的輸與贏都代表著一次新的發(fā)展。

如果考生能輕易答對(duì)“試題”，這就說明了視覺識(shí)別技術(shù)的更上一層樓。

但如果“試題”難倒了考生，也不用擔(dān)心，這也意味著算法的突破口就在這。

不過，對(duì)于現(xiàn)在一度“過熱”的人工智能，李飛飛也一直在強(qiáng)調(diào)“人工智能現(xiàn)在越火，越需要有冷靜做研究的人”

她說“我做研究的心得就是，眼睛看到的前方應(yīng)該是比較空曠的。如果你眼睛看到的前方是熱鬧的，那這個(gè)方向就不是最好的研究方向。而空曠的地方一般都不是熱點(diǎn)，因此你必須找準(zhǔn)自己的焦點(diǎn)”

關(guān)于未來的AI開發(fā)，李飛飛認(rèn)為不但要在學(xué)術(shù)上還要結(jié)合工業(yè)上的開發(fā)。

因?yàn)锳I的最終目的就是服務(wù)于人類，這也是李飛飛加入谷歌的原因。

為的就是拉近AI與人類日常生活的距離，使AI"更接地氣"。

在今年2月末，李飛飛又發(fā)表了最新的論文：《用深度學(xué)習(xí)和谷歌街景估算美國(guó)人口結(jié)構(gòu)》。

文章主要論述了如何將谷歌街景搜集來的機(jī)動(dòng)車輛數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

從而估算出本地區(qū)人口的特征和組成，甚至這一地區(qū)居民的政治傾向。

在李飛飛看來，目前的圖像識(shí)別和人工智能，還相當(dāng)于一個(gè)牙牙學(xué)語(yǔ)的3歲孩童。

而3歲到10歲的過程，才是人工智能的難點(diǎn)和關(guān)鍵。

就算李飛飛說圖像識(shí)別的路還有很遠(yuǎn)，但也完全不妨礙我們暢想未來。

去超市買東西，直接“刷臉”付款；

在追擊違法分子上，可能罪犯剛一上街就已經(jīng)被一雙神秘的眼睛鎖定；

 

在未來交通上，人們不用自己抓方向盤，也有“老司機(jī)”帶你飛；

在醫(yī)療上，醫(yī)生和護(hù)士會(huì)多了一雙永遠(yuǎn)不用休息的眼睛，幫忙診斷和照顧病人；

在TED演講的結(jié)尾，李飛飛表示：她現(xiàn)在所有的追求，就是賦予計(jì)算機(jī)視覺智能， 并為L(zhǎng)eo（她的兒子）和這個(gè)世界， 創(chuàng)造出更美好的未來。

這個(gè)集才華與美貌于一身的女子，能把人類帶到哪個(gè)未知領(lǐng)域，我們也翹首以待。