返回顶部
首页财经创业 > 正文
分享
谁人不识李飞飞? 记者:付于洋       2018-02-07 标签:创业


▲作为人工智能领域的明星科学家,李飞飞的目标始终是整个世界。


1

李飞飞一直在从事提高 STEM(科学、技术、工程和数学)领域女性占比的活动,比如发起针对高中女生的科学夏令营;在TED演讲时用三岁儿子的照片做图像识别的例子,“他的T恤是他最喜欢的,他爸爸从悉尼出差带回来的;面前的蛋糕是复活节特制……”,会说,“想像我的儿子会生活在一个什么样的世界”;还能在CV(计算机视觉)界盛会上当着众人跟老公深情热吻。

她老公Silvio Savarese也是斯坦福大学计算机科学系副教授,最近全职加入了林元庆的创业项目Aibee

林元庆、余凯和张潼都是ImageNet 2010年的优胜者,李飞飞是ImageNet的发起人。

ImageNet是目前世界上图像识别最大的数据库。每年举办的ImageNet竞赛是CV领域的重磅赛事。

2007年初,李飞飞启动该项目,给每个单词配以多个图片,从而构建一个庞大的数据集。2009年,数据集完成,包含1400多万张图片,1000个类别,比如“哺乳动物”“机车”和“家具”等。


2

去年1月,李飞飞在北京参加未来论坛2017年会时,跟ImageNet的另一个发起人普林斯顿大学讲席教授李凯同台。

品玩作者跟了李飞飞一天,在《人工智能明星科学家李飞飞在北京的一天》一文里记录了两个很有意思的细节。

一个细节是她忙得都没时间吃最爱的川菜剁椒鱼头。

诚然剁椒鱼头该是湘菜,但出生在北京的李飞飞确实是在四川长大的,就读过成都七中。

这个学校出过不少创业人才,腾讯COO任宇昕、B站董事长陈睿、好大夫在线联合创始人罗丹……现在风头正劲的是李飞飞小两级的学弟,搜狗的王小川。

王小川后来保送清华,做了20多年五道口守门员。现在搜狗讲起AI故事,不知道他是不是要更认真地守好清华的门了,毕竟现在国内AI领域,校招人才首出清华无二。

清华相关专业毕业生每年百余人,企业们抢人难。

去年年底,谷歌正式宣布在北京成立谷歌AI中国中心,表示在中国地区招聘AI人才数量不设限,该中心由李飞飞和李佳领导,16岁移民美国的李飞飞说:“我的心一直牵挂着这里。”

回到去年年初,在2017 1 3 日起正式担任 Google Cloud 首席科学家的10天后,李飞飞就来到了北京。

那天的另一个细节是,公开演讲结束后她被团团围住,人们争相与之合影、加微信、换名片,因为太过拥挤,有工作人员、观众和显示器连带被挤倒。

这样火热又混乱的场面让作者在文章开头用红字加粗感叹:“李飞飞”三个字必然会在接下来一段时间频繁地出现在中国的媒体和网络上,这段时间的长短,取决于人工智能在中国能火多久。


▲图为“深度学习之父”杰弗里·辛顿。


3

知乎上有用户说,没有HintonGeoffrey Hinton,杰弗里·辛顿)和李飞飞就没有今天的深度学习。

这个说法立马引起评论里一片争议,学术界的口水比娱乐圈少不了多少,质疑李飞飞的有,质疑辛顿的,没有。

2009年,李飞飞和团队发布ImageNet的论文和数据集后,并没有在外界引起太大反响,那时候深度学习在AI界还处于相对边缘的位置。

2012年,多伦多大学的杰弗里·辛顿和他的学生使用了一种深度卷积神经网络结构(简称“CNN”),成绩比第二名高出41%

至此,深度学习名声大噪,重获生机,整个AI领域都为之侧目。一直到2014年,所有竞赛高分者的研究领域都是深度神经网络。

辛顿在2012年夺冠时已经65岁,从60年代还是高中生时,他就对脑科学产生兴趣,在爱丁堡大学读研时,他把AI作为自己的博士研究方向。

那是1970年,神经网络的第一个寒冬。

1969年,是年图灵奖得主马文·明斯基(Marvin Minsky)和西蒙·派珀特(Seymour Papert)出版新书《感知器:计算几何简介》,指出神经网络技术的局限性,这是明斯基与感知器模型提出者康内尔大学教授弗兰克·罗森布拉特(Frank Rosenblatt)长期论战的一部分,后者是神经网络的忠实拥堵。这本书直接导致了该研究将近二十年的低潮。

选择不被看好的领域让辛顿备受质疑,有朋友认为他是把时间花在无用之物上,他没有在毕业后找到全职的学术工作。

1986年,辛顿和大卫·鲁姆哈特(David Rumelhart)发表了关于反向传播算法的论文,使用了该算法的神经网络,避免了传统感知器带来的庞大计算量问题,在做简单工作时,效率比之大幅提升。

80年代末的算力也随着摩尔定律爬升,神经网络短暂回春。

辛顿的博士后杨立昆(Yann Lecun1989年发表论文,后又把一种卷积神经网络用于读取银行支票上的手写数字,这个支票识别系统在九十年代末占据了美国接近 20%的市场。

而杨立昆在贝尔实验室的同事弗拉基米尔·万普尼克(Vladmir Vapnik),是支持向量机 SVM 算法的提出者。这种分类算法在90年代不断进步,其表现远超同期的传统神经网络算法,备受学界关注。

随着SVM的上升,90年代末,神经网络再次进入寒冬。只要论文中出现“神经网络”这个边缘研究的字眼,被拒就成了家常便饭。

2006年,辛顿等人发表论文,A fast learning algorithm for deep belief nets,这个人工神经网络被冠以新名称——深度学习。

等到2012年,团队在ImageNet挑战赛夺冠,证明了基于大量数据学习的深度学习能带来超越以往的图片识别准确度;2016年,AlphaGo与李世石一战后,深度学习不再是流行于学术界的词汇,在全球变得人尽皆知。

90年代末深度学习的低谷期,辛顿、杨立昆和约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)——现在国内媒体口中的“深度学习三巨头”密谋神经网络的复兴,2004年,Hinton创立了NCAP(神经计算和自适应感知)项目。

杨立昆现在是Facebook人工智能实验室负责人;NCAP成员Terry Sejnowski帮助奥巴马实施他斥资1亿美元的“脑计划”;斯坦福大学教授吴恩达在2011年参与创建了谷歌大脑,其最知名的猫脸识别“Google Cat”项目,是和辛顿团队共同研究的成果。在1.6万个CPU核心上利用深度学习算法学习到的10亿参数的神经网络,能够在没有任何先验知识的情况下,仅仅通过观看无标注的YouTube的视频学习到识别高级别的概念;2013年,辛顿团队加入谷歌。

吴恩达2014年被挖到了百度,去年3月离职创业,在创业项目 Deeplearning.ai的深度学习系列课程里,他还跟老朋友辛顿做了场对话。

当李飞飞在未来论坛2017年会上跟李凯、沈向洋、张钹做圆桌对话时,吴恩达坐在她后面当听众。中国是吴恩达暂时撤离的战场,现在轮到他在斯坦福和谷歌的前同事李飞飞了。

 (财视传媒供稿)