|
文| 超越 转载请联系后台 昨天，李飞飞又一次上了热点。不是什么八卦新闻，而是她和精心培育了8年之久的ImageNet深情告别。  大佬云集的AI圈里，李飞飞这个名字是在金子里也闪着光的。 1999年毕业于普林斯顿大学 2005年获得加州理工学院电子工程博士学位 2009年加入斯坦福大学任助理教授 2012年担任副教授，后为终生教授和斯坦福人工智能实验室与视觉实验室主任 2015年12月1日，入选2015年“全球百大思想者” 2017年1月4日，入职谷歌，兼任斯坦福大学的教授 所谓全球百大思想者都有谁呢？  这样的
这样的
还有。。。跑题了 没错，李飞飞就是被西方如此看重的一位华人学者。借用在一篇相关报道中看到的一句话：李飞飞是世界范围内最懂计算机视觉辨识的学者之一。 01 好了，这样一位世界级的计算机专家，并不用我多加介绍，毕竟在国内的舆论场中她一直是一个争议人物。 此处感谢UC震惊部，长久以来，也许她的学术成就和研究项目你不怎么了解，八卦倒是听了一大堆。 有质疑人家论文和学术抄袭的
有指责她对待自己学生不够上心的，和研究室同事关系不和的
还有去扒人家的人际关系和私生活的
还有动不动就要谈政治正确的，比如质疑她的国籍，质疑她去西藏研究藏药是炒作，甚至还有质疑她和藏独有某种联系... 科学是中立的，还是多关注学术成果，少搞政治审查吧。
02 CNN曾经专访过一次李飞飞。 在那段视频里，李飞飞讲述了一个中国人在美国追梦奋斗的不容易，至今想来令人既动容又钦佩。 1976 年，李飞飞出生于北京，后来在四川长大。 在她16岁的时候，父母为了完成自己的美国梦，带着她举家移民到了美国，这也开启了李飞飞自己的美国梦。 虽然父母都是知识分子，但是都不会说英文。因此，有着一颗工程师和科学家心的父亲到了美国，无奈只能做相机修理工作，而母亲则是一名收银员。
李飞飞刚到美国时英语几乎也是零基础，但是她没认输，凭着自己努力，外加走运高中里遇到了欣赏自己的老师，飞飞这才以排名第六的成绩获得了普林斯顿的青睐。 毕竟没关系没背景没干爹，作为众多美国移民中的一员，李飞飞深知移民这条路上所要做出的牺牲。 生活要求她必须强大起来。 因为没有钱，为了完成学业，她努力地做各种工作，去中国餐馆打工，给人打扫房间……后来，她又四处和朋友、甚至中学数学老师借钱，买下了一家干洗店，与爸妈一起经营。空闲时间，她就参与干洗店的工作，接待那些来取送衣物干洗的人。 1999 年，李飞飞从普林斯顿大学毕业，那时的华尔街一片辉煌，互联网泡沫的热潮接近顶峰，李飞飞接到了高盛的高薪邀请。 当然，谁也料想不到，她去了西藏。用了一年的时间研究自己很感兴趣的藏医。
“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。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。” 没错，这个想法听起来确实不可理喻。 不过爸妈却告诉她：“我们来到这个国家，是为了追求梦想。” 她认为，在科学界，藏医与中医一样存在很多争议，但是作为一个科学家，藏医可以在哲学和方法论层面上给她更多的理解。
西藏归来之后，李飞飞去了加州理工学院，攻读人工智能和计算神经科学方向的博士学位。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，她们经历了很多困难，然后一起挺过来了。 因为妈妈再次告诉她，既要担得起生活的责任，又要对得起自己的梦想。 看来她是个听话的孩子，无论是在斯坦福还是在谷歌，她都是这样做的。 03 试问谁能料到藏经阁的扫地僧竟是天下第一高手？谁能料到洗衣店的小姑娘竟是站在人工智能塔尖的人？ 8年前，李飞飞也决定露一手。这就是大名鼎鼎的ImageNet 准确的说，它是一个计算机视觉系统识别项目名称。 李飞飞希望模拟人类的识别系统，让计算机学会辨识，拥有自己的视觉，于是2009年，她开始了建立世界上图像识别最大数据库的征程。
如此巨大的工程，她没有自己占有，而是选择了开源，供全世界研究机器学习的人使用和研究。 没过多久，这个数据集就迅速发展成为一项年度竞赛，衡量哪些算法可以以最低的错误率识别数据集图像中的物体。 许多人都认为 ImageNet 竞赛是如今席卷全球 AI 浪潮的催化剂。 ImageNet 竞赛的历届参赛成员散布在科技界的每一个角落。成员基本上都是各个公司的核心级技术人物。
据报道，2010 年比赛第一名的获奖者，之后依次在百度、谷歌和华为担任要职。2013 年 ImageNet 获奖者 Matthew Zeiler 根据他的获奖方案建立了 Clarifai，现在得到了 4000 万美元的风险投资支持。2014 年，来自牛津大学的两名研究人员和谷歌共同获得了 ImageNet 竞赛，他们迅速被吸收然后加入了DeepMind。 而李飞飞自己，现在则是谷歌云的首席科学家、斯坦福大学教授，斯坦福 AI 实验室的主任。 至于ImageNet，据她自己在今年的CVPR 上介绍，短短7年时间里，物体分类冠军的精确度从 71.8％ 上升到 97.3％，超越了人类物体分类水平，这有力证明了更大的数据会带来更好的决策。
一张图总结 2010-2016 年的 ImageNet 挑战赛成果：分类错误率从 0.28 降到了 0.03；物体识别的平均准确率从 0.23 上升到了 0.66 而第八年，也正是ImageNet的最后一年。 于是，她在当地时间7月26日宣布了告别。 老实讲，如果有一天计算机可以像人类一样轻易分辨这个大千世界，李飞飞正是奠基人中的一位。 所以对于李飞飞，尽管我没有办法让所有人都有相同的看法， 但我选择感谢她。 感谢她的努力，无私，和追求，感谢她再一次为人类拓展了知识边界。 |
|
|
