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斯坦福教授李飞飞加入Google 担任Cloud Machine Learning领头人
斯坦福教授李飞飞加入Google 担任Cloud Machine Learning领头人
2016/11/16 9:07:14 | 浏览:4699 | 评论:0

斯坦福教授李飞飞加入Google 担任Cloud Machine Learning领头人

学术界大牛投身工业界的浪潮还在继续,现在又多了斯坦福AI实验室负责人Feifei Li这位圈内最知名的女性代表、美国华裔教授专家网的资深成员。虽然加入了Google,但是据她实验室的同学说,“It's sabbatical,not long term full time.”不过,这种事情很难界定,比方说Hinton一直都说学界业界一半一半,其实基本上都是泡在Google。

作为世界人工智能代表之一,斯坦福大学AI实验室负责人李飞飞(Fei-Fei Li)无疑是华人的骄傲。她和她的团队ImageNet相关工作,为计算机视觉以及整个AI发展做出了贡献。日前,李飞飞获得卡内基基金会提名,成为“2016年度杰出移民”之一,以前获此殊荣的人还有爱因斯坦、基辛格、马友友和谭盾。CNN为此对李飞飞进行了专访,李飞飞回顾了她如何实现梦想,展现了作为一名科学家、一位女性以及母亲非凡的心路历程。新智元联系李飞飞做了跟进采访,并忠实按照其原意,对CNN的英文报道做了翻译。“真正生命中的最关键问题是如何充分发挥一个人的潜力,既要担待生活的责任,又要对得起自己的梦想。”李飞飞在接受CNN采访时说。

斯坦福教授李飞飞加入Google 担任Cloud Machine Learning领头人

李飞飞出生于北京,长在四川,16岁随父母移居美国,斯坦福大学计算机系终身教授,人工智能实验室与视觉实验室主任。李飞飞教授主要研究方向为机器学习、计算机视觉、认知计算神经学,侧重大数据分析为主,已在Nature、PNAS、Journal of Neuroscience、CVPR、ICCV、NIPS、ECCV、IJCV、IEEE-PAMI等顶级期刊与会议上发表了100余篇学术论文。

她于1999年以最高荣誉获普林斯顿大学本科学位,并于2005年获加州理工学院电子工程博士学位。2009年她加入斯坦福大学任助理教授,并于2012年担任副教授(终生教授),此前分别就职于普林斯顿大学(2007-2009)、伊利诺伊大学香槟分校(2005-2006)。李飞飞教授为TED 2015大会演讲嘉宾,曾获2014年IBM学者奖、2011年美国斯隆学者奖、2012年雅虎实验室学者奖、2009年NSF杰出青年奖、2006年微软学者新星奖以及谷歌研究奖。她领导的实验室研究成果受到主流媒体广泛报道与关注,包括New York Times、Science、Wired Magazine、New Scientists等。译者:张冬君、闻菲)

2016年是人工智能发展的第60年。有鉴于人工智能曲折的发展历程,对比过去经历的“寒冬”以及当下媒体和公众火热的关注,对于AI是否又迎来了一个春天,自然有很多相关讨论。

李飞飞:“现在不是AI‘春天’,而是AI‘夏天’”

人们将20世纪80年代和当下称为两个“AI的春天”。过去的专家系统模式以及现在的深度学习算法在这两个时期分别引起了两股AI热,出现了大量的投资、初创企业和人才竞争,引发媒体的强烈关注以及其他种种。但是我更愿意把这两段时间称为“AI的夏天”而非春天。我认为,“AI的春天”指的是促成这两个“夏天”的阶段,即在当下的AI热潮之前的20世纪90年代到21世纪初。

斯坦福教授李飞飞加入Google 担任Cloud Machine Learning领头人

这个“春天”,可谓是“百花齐放”。当时的学术界享受了一段相对平静但创意和模型又十分高产的时期。在图像分割、目标识别、场景理解、三维重建、优化、图形化模型、SVM、神经网络、推理算法、开源数据库、基准测试及其他方面,都建立了一些最基础的理论和重要的原型。

与媒体塑造的(萧瑟)场景相反,这期间,大量的想法被提出并试验,所有的想法都会被讨论、被检验、被怀疑,然后改进,进一步提升和传播。当然,这些还只是原型,尚未达到工业生产的可测量性和精准程度的要求。但回想起来,这些原型已经成为当今深度学习、AR、VR、自动驾驶等领域的基础技术。

此外,在20世纪90年代和21世纪初培养的学生和研究员已成为现在AI和机器学习产业研发的主力军。所以我的观点是:“AI的夏天”固然好,但是我们要认识到继续发展基础科学研究的重要性,要意识到AI领域中学术研究的需求只能更多,而不是更少,要培养更多AI技术人员。

斯坦福AI实验室负责人的起点

日前,李飞飞当选卡内基基金会“2016年年度杰出移民”(Great Immigrant of 2016)。卡内基基金会是美国历史最为悠久的基金会,每年都会评选出大约40位已经加入美国国籍,并对美国作出杰出贡献的人物,历届获奖人中包括爱因斯坦、基辛格、马友友、谭盾等。

CNN 记者 Octavio Blanco 就此对李飞飞进行专访。在采访中,李飞飞简要回顾了她从16岁去到美国,一路走来,实现梦想的过程。

“真正生命中的最关键问题是如何充分发挥一个人的潜力,既要担待生活的责任,又要对得起自己的梦想。”李飞飞在采访中说。“我见过斯坦福非常优秀的博士生怎么也得不到绿卡,为世界上的人才创造这么多的障碍,在我看来是无法想象的。”李飞飞说,她也是主张高科技产业界性别平等、种族多样化的坚定拥护者。

现在,作为斯坦福大学人工智能实验室的负责人,李飞飞对 CNN 记者说:“作为全球人工智能界的一位代表,我对于创造人工智能这一对社会而言最强大也是最有益的技术感到十分激动,同时也为自己教育这些最优秀、最可爱的技术人员深感责任重大。”

李飞飞专访:斯坦福人工智能实验室主任谈人生起点与AI梦想

斯坦福教授李飞飞加入Google 担任Cloud Machine Learning领头人

CNN:你刚来美国时是什么样子的?

李飞飞:我父母都受过高等教育,但不太会说英语。所以来美国后,我父母既不是工程师也不是科学家,我父亲给人修理照相机,母亲则是一名收银员。我们那时候没有钱,所以除了学习,我什么样的工作都做过。我觉得这不算什么,因为我父母也同样在努力工作。我们一家人只是为了好好地生活。我必须从零开始学英语,但我的成绩还算好——尤其是数学和理科。

帕西帕尼高中(Parsippany High School)在新泽西州的高中里排名中等。但我在那里遇到了几位非常好的老师,他们帮我渡过了那段难关。我毕业的时候排名第六。

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CNN:你在帕西帕尼生活得怎么样,有成为当地的一份子吗?

李飞飞:我们当时有一些同样也是移民的朋友,但大家都很忙,忙着讨生活。我高中时交的朋友不多。当时很艰苦,我又是浑身都是书呆子气。但我的高中数学老师人非常好。他是个美国白人,并不是移民,但是他帮助了我和我的家人很多。我真的很感谢那些高中老师们,我当时什么都不是,就是个移民的小孩,还不会说英语。

CNN:不会说英语是你当时最大的困难吗?

李飞飞:我生来就对知识好奇,喜欢追求真理。我想要理解很多本质的问题,如宇宙的起源,生命的意义等,我想要生命中拥有那种智慧。我申请了一大批学校,但普林斯顿给了几乎全奖的奖学金。在我移民的头两年,几乎全是中国馆子、给人打扫房子,然后[到了普林斯顿],身边全是这些学术、知性、充满魅力的人。我非常享受普林斯顿的学习。

但是,我的家人还住在帕西帕尼。我们决定买一家干洗店给他们经营赚钱。每天下课后,我都会通过打电话来参与干洗店的工作。对我来说当时的生活就像“双城记”:帕西帕尼和普林斯顿。周一到周五,我在普林斯度学物理。周末我回到帕西帕尼[给家里的干洗店帮忙],接待那些来取送衣物干洗的人。

1999年,我从普林斯顿毕业,当时就业市场一片大好。我们都得到了华尔街的工作邀请,但是我选择了去西藏研究一年藏药,这听起来很疯狂。然后我的梦想是读博士,读博士只有微薄的奖学金。

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【李飞飞】去研究藏医藏药与我现在的研究一点也不冲突。作为一个scientist,我一直在追逐真理的定义和科学的哲学思维。虽然西方科学的方法论和哲学思维是目前人类科学方法论的主导,我一直想了解哲学和科学的方法论。所以了解中医或者藏医是一个显而易见的选择。另外,人类社会充满了种族间的冲突,我想亲自了解西藏的历史、文化和她的人们。西藏的研究和生活改变了我的整个人生。这个话题很长,我在这里就不多讲了。

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真正生命中的最关键问题是如何充分发挥一个人的潜力,既要担待生活的责任,又要对得起自己的梦想。我父母非常支持我,他们到这个国家来实现他们的梦想,我也应该实现我自己的梦想。

我去加州理工读的博士研究生。我学的是人工智能和计算神经科学。读研很辛苦,我妈妈那时候得了癌症,后来又患了中风,我们经历了很多艰难困苦,然后一起挺过来了。当时的背景是要在一个全新的社会或者说文化中把这些事情都处理好。我不认为我自己还可以再来一遍。

CNN:是什么让你走到了现在?

李飞飞:我是一个想要什么就去做什么的人。它就在我的基因里。如果我花很多时间抱怨,只是浪费精力。我身边总有愿意支持我的人——我的父母、我的老师。(支持我的人)用不了500那么多个人,只要有一两个就够了。

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CNN:你想为你的孩子留下什么?

李飞飞:这是个很大的问题。我宁愿现在好好工作,让这个世界更好,然后我的孩子们可以生活在这个更好的世界里。

CNN:每天做什么事情让你觉得放松开心?

李飞飞:和我的孩子们在一起。我的研究领域是智能。我从他们身上学到了太多什么叫做智能,什么叫做“做人”。没有什么比看着这些孩子长大成人更幸福的了。我知道这听上去可能有些怪,但我认为爱是最强大的力量。作为搞技术的人,你需要记住这一点。

【TED>李飞飞(Fei-Fei Li):如何教计算机理解图片】


 

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