李飞飞是社交媒体平台上少有的活跃人士，堪称“AI界的大佬”，她几乎每天都会更新推特。
其中一条最新内容是转发了斯坦福大学AI实验室关于机器人的最新研究突破：
视频中，两只机械臂流畅地配合，折叠衣服、倒茶、打包鞋子，流畅度堪称完美。
这些平滑的动作是通过一种称为关系关键点约束（ReKep）的新技术实现的。
该技术很好地解决了机器人与世界交互时复杂的约束模拟，在空间智能方面具有巨大潜力，而这正是李飞飞最新创业的方向。
李飞飞在转发该帖时写道：
我们实验室的新成果展示了视觉和机器学习的更深层次融合！
最后还有星星的眼睛和加油的小图标，自豪感溢出屏幕。
李飞飞的 个人资料由一系列没有形容词的标签组成：
斯坦福大学计算机科学教授，斯坦福以人为本人工智能研究所（HAI）联席主任、联合创始人兼主席，研究员（AI、计算机视觉、机器学习、AI医疗）。
虽然她33岁就获得斯坦福大学终身副教授称号，是斯坦福大学人工智能实验室第一位女性主任，斯坦福大学第一位红杉讲席教授，并当选为美国三所科学院院士，但她创建了现代人工智能的关键催化剂数据集……
这些开创性的成果，在几乎由男性主宰的全球科技界，无疑是耀眼的，但她从来没有夸耀过，仿佛它们只是她追寻科学梦想路上的一个小注脚。
除了最新的AI进展和一些关于AI监管的文章外，李飞飞还在推特上发布了她最新的自传《我所看到的世界》，中文版于今年4月出版，名为《李飞飞自传：我所看到的世界》。
与对人工智能的高调态度不同，李飞飞在推广新书时非常谦虚和低调。
这种反差也贯穿了《我眼中的世界》这本书：浩瀚的人工智能发展史，与个人追梦史。对于那些给予哪怕是人生中微小帮助的人，李飞飞都花费了大量的时间和心血。他只是用文字描述，对自己的成就也只是简单提及。
但还有谁能像她一样，将自己的个人经历，写进一部波澜壮阔、跌宕起伏的人工智能发展史呢？
“移民”与“女性”双重弱势标签的叠加，进一步增加了突围的难度。
从成都到新泽西，痴迷物理的李飞飞为何会转向人工智能？是什么点亮了她的北极星？她如何在科技行业逆袭成名？她为什么要创造人工智能？她如何看待人工智能？她现在正在解决什么样的问题？
答案都在这本书里。
菲菲和好奇心
李飞飞名字的由来颇具戏剧性。
1976年，李飞飞出生那天，她的父亲迟到了，不是因为堵车或者其他意外，而是他一时兴起，跑到公园看鸟，忘记了时间。
“菲菲”这个名字也是我在观鸟的时候想到的。
母亲非常生气，但她也认为这是一个好名字。
李菲菲从小就被父亲的好奇心感染，小时候父亲经常带她去公园看鸟、去田野看水牛或者捉昆虫，激发了她对世界的强烈探索欲望。
中学接触物理后，物理成了她最痴迷的科目，她甚至思考过自行车转弯时加速度和角动量的变化。
她还对物理学史上一个又一个的伟大人物感兴趣，对阿基米德洗澡时发现浮力定律、牛顿在瘟疫肆虐时躲在家乡写作《自然哲学的数学原理》等事件念念不忘。
为了追寻李飞飞的科学梦想，在权衡利弊之后，李飞飞的父母一家移居到了美国。
在美国读高中的时候，她对相对论特别着迷，但又看不懂，觉得很难。但突然有一天，她好像在梦里看懂了相对论，她很兴奋，半夜起来写。
李飞飞追随对物理的好奇心，找到了她的北极星。
大二的时候，她开始读一些物理学家的书，巧合的是，她最崇拜的物理学家，包括爱因斯坦，在后半生不仅仅思考物理问题，他们也不再思考光子、原子之间的关系，或者宇宙的起源，而是开始思考生命的问题。
李菲菲也开始对生命产生了好奇，最让她好奇的还是生命的故事，即生命为何存在、生命到底是什么，是不是只有人类才能存在的生命？
正是因为这些想法，李飞飞在读博士的时候发现了人工智能，那时候还没有人知道人工智能，还是人工智能的寒冬。
好奇心就像一盏探照灯，当你打开好奇心的时候，光可以照到不同的地方，也许你看到的第一个地方或者第二个地方并不是你喜欢的，但是你凭借着好奇心不断去寻找，你会看到一些让你无比兴奋和有趣的东西。
—— 李飞飞
“浪费中奖彩票”和北极星
刚到美国的时候，生活很艰苦，一家三口住在一居室的公寓里，家具都是从街边丢弃的垃圾里捡来的。
李飞飞的父亲在一家华人开的商店里找了一份修理相机的工作，每天下班都很晚；母亲则在一家商店找了一份收银员的工作，做着重复而机械的操作，远离了自己热爱的文学作品。
为了补贴家用，李飞飞在不上学的时候每天都会打零工。
最常见的工作是在中餐馆当杂工，每天从上午11点工作到晚上11点，总共12个小时，每小时挣2美元。
在餐厅做杂工时，李飞飞利用下午换班时间，难得的空闲时间，读读母亲分享给她的文学经典。餐厅经理对此不以为然。“他觉得，对于我们这样的人来说，想象力不是生活中很重要的一部分。它是多余的。”李飞飞回忆道。
对这些甚至不会说英语的中国移民来说，阶层转型是一个难以实现的梦想。
曾经引以为傲的学习成绩，如今却成了负担。李飞飞几乎不会说英语，每天回家写作业时，她都要准备两本词典，一本英译汉，一本汉译英，否则，她根本无法完成作业。
尽管学习时间很少，李飞飞仍然取得了数学满分。
她申请了三所大学：麻省理工学院、普林斯顿大学和罗格斯大学。
最终，三所学校都发来了录取通知，普林斯顿大学甚至提供了几乎全额的奖学金。
李飞飞要去普林斯顿大学留学的消息引起了整个社区的轰动，甚至登上了当地报纸。
但稍显遗憾的是，李飞飞没有选择医学、金融等跻身富裕阶层的敲门砖，而是选择了自己最执着的——物理学。
“这么好的彩票，浪费了太可惜了。”邻居们很不理解。
1999年，李飞飞即将完成在普林斯顿大学的本科学习，再次面临着科学抱负和现实生活的抉择。
在研究生学习的诱惑和开始职业生涯的压力之间，她陷入了困境。
包括高盛和美林在内的多家知名公司为她提供了一切：福利、晋升机会、令人羡慕的起薪，当然还有健康保险。他们承诺免除债务，让她不再从事干洗的苦差事，在母亲健康状况恶化时为她的家人提供保障。
唯一的要求就是她放弃科学。
经过大半个星期的思考，李菲菲在干洗店和妈妈进行了如下对话（以下为原文节选）：
“妈妈，我正在考虑几个选择。我面试了几家‘公司’，或者中文里的‘公司’，对吧？他们是华尔街巨头。我不得不承认，他们给出的报价相当诱人。”
“华尔街大亨？”
我意识到她不熟悉这些美国文化术语。
“这是股票、交易和其他东西。投资。当然，还有很多东西要学，但如果我真的下定决心，我想我可以学会。”
“好吧，”她平静地回答，“这就是你想要的吗？”
“我的意思是……单是薪水就足以改变生活，而且——”
“菲菲，这就是你想要的吗？”
“妈妈，你知道我想要什么。我想成为一名科学家。”
“还有什么话要说吗？”
李飞飞选择继续学业。
在加州理工学院博士生涯即将结束时，李飞飞再次发现自己走到了人生的十字路口。
全球知名管理咨询公司麦肯锡的合伙人来招聘，需要一名实习级的分析师。
李女士申请了面试，甚至买了一套远远超出她预算的西装，并小心翼翼地将标签藏在衣领下面，以便穿完后可以立即退回。
面试进行得异常顺利。
麦肯锡当即发出了积极邀请，并决定将李飞飞的实习机会转为长期正式职位。
这份工作似乎让她摆脱了长久以来背负的负担，也是每个移民家庭都希望自己的孩子拥有的职业的捷径。
但代价就是放弃了她的北极星——科学。
李飞飞回到家分享了这个“好消息”，告诉她起薪和丰厚的福利（以下为原文节选）：
“我们真的要再次讨论这个问题吗？”
“妈妈，我知道，但是你听我说——”
“我了解我的女儿。她不是管理顾问或类似的人。她是一名科学家。”
“妈妈，想想你的健康！想想我们的开支。学术能给我们带来什么？”
“菲菲，我们已经走了这么远，还不是为了让你放弃。”
“这不是放弃！这是我梦想的工作，一份能让我们摆脱当前困境的职业。看看我们现在的生活！三个成年人住在一间宿舍里！”
母亲停顿了一下，似乎在思考这句话的意思，然后回答道：“菲菲，你一直说你走的路很‘自私’，好像你追求科学是建立在牺牲我们的基础上的。”
“我怎么可能不这么想？我现在可以养家糊口了，而且——”
“你不明白我的意思。这条路从来就不是你一个人走的。从一开始，这就是我们全家走的路。不管你注定是要成为一名科学家，研究员，还是其他一些我无法想象的职业，你能不能从中赚钱？从我们的飞机离开上海的那一刻起，我们全家都在朝着这个目标努力。”
我不知道该说什么。
“我最后再说一遍：我们还没有走到这一步，还不值得你现在放弃。”她是对的。
她总是对的。这一次，不知为何，我终于听了她的话。我再也不会质疑自己的道路了。
我已经听够了劝阻。
2006年，计算机视觉研究还是一门资金不足、很少受到外界关注的学科。
许多研究人员致力于构建更好的算法。
他们坚信算法是计算机视觉的核心，如果把机器智能比作生物智能，那么算法就相当于机器的突触，或者大脑中错综复杂的神经回路。
但李飞飞却不这么认为。在攻读博士学位期间，李飞飞意识到了这种研究方法的局限性：
如果训练数据不能很好地反映现实世界，那么即使最好的算法也无法很好地发挥作用。
李飞飞的想法是建立一个能够全面反映现实世界的数据集。
教机器像人类一样识别图片中的物体是人工智能研究领域一直希望克服的重大挑战。
这也是李飞飞最重要的贡献——创建了数据库。有人工智能领域的从业者评价说，“没有它，就没有现在的深度学习革命”。
这个雄心勃勃的目标是为每个类别收集 1,000 张独特的图像，涵盖从小提琴到德国牧羊犬到枕头等各种物品，涵盖 22,000 个类别，总计约 2000 万张图片。
但一开始，李飞飞的想法遭到了几乎所有人的反对。“我听到的劝阻声已经够多了，这辈子（甚至下辈子）都听不下去了。”李飞飞说。
最后她遇到了她的第一位支持者——微处理器体系结构领域的领军人物李凯教授。
微处理器架构是将数百万个纳米级晶体管排列到世界上最复杂的设备中的一门艺术，因此他比大多数人更了解指数思维的力量。他相信李正走在正确的道路上。
｜李凯教授
他毫不犹豫地为李飞飞的研究捐赠了一台工作站，解决了项目急需的算力问题。
同时，由于即将离任，他还向李飞飞推荐了自己的学生邓嘉。
李飞飞和邓佳组成二人团队，开始了这项高难度的项目。
起初，李的策略是向本科生支付每小时 10 美元，让他们手动搜索并将图像添加到数据库中。
“理论上我可以理解，但工作量实在太大，简直就是天文数字，不是谷歌搜索几次就能完成的。”邓佳一脸疑惑。
按照计划的速度，将需要整整19年才能完成。
在研究生孙敏的推荐下，李飞飞了解了亚马逊研发的土耳其机器人项目，该项目利用人力众包的方式，完成计算机无法完成的细致、精准、智能的任务。
正是这个机器人，让原本由大学生贴标员组成的团队，变成了几十人、几百人、甚至上千人的国际化团队。
随着支持力度不断加大，Dunja 的预计完成时间大幅缩短，先是 15 年，然后是 10 年、5 年、2 年，最后不到 1 年。
然而，资金需求已接近团队所能承受的极限。2009年，李飞飞跳槽到斯坦福大学，斯坦福大学为她的研究提供了新的研究资金。
2009年6月，数据库的初始版本终于完成：收集了1500万张图片，涵盖了22000个不同的类别，这些图片是从近10亿张候选图片中挑选出来的，并且是由来自全球167个国家的48000多人贡献的，并被标注了出来。
它不仅达到了李飞飞多年来梦想的规模和多样性水平，而且还保持了一致的准确性：每张图像都经过手动注释、分层组织和三重验证。
从数量上看，李飞飞已经实现了她既定的目标，建立了当时人工智能史上最大的手动编辑数据集。
李飞飞说：“我们的研究大胆而有前瞻性。虽然它并不完整，但却发人深省，其中很多概念都很简单。但直到它出现时，一切才变得可行。”
历史上第一次，机器拥有了像人类一样“看”的能力。
更重要的是，她提出利用大数据训练多层神经网络，从图像拓展到语音、文本、视频等其他领域的想法，引发了持续至今的AI革命。
消除偏见
雅虎在 2015 年上线后不久就陷入了困境，出现了一系列失误，包括将一张 56 岁黑人男子的黑白肖像称为“猿猴”，将一张达豪集中营大门的照片标记为攀爬架，以及将一张面部涂成彩色的男子照片贴上错误标签。在脸上涂脂抹粉的白人女性被贴上“猿猴”的标签。
谷歌也因旗下谷歌照片服务错误地将两名黑人青少年标记为“大猩猩”而陷入类似的争议。
AI是一片“人海”，包括数据集缺乏多样性，这导致算法出现无意的偏见，在非白人、非男性用户身上表现不佳；算法测试不充分和决策值得怀疑，这进一步加剧了负面影响。
当互联网呈现的日常生活画面主要是白人、西方人和男性时，技术就很难理解其他群体。
除了数据集不平衡之外，模型本身是否存在问题？依赖所有数据的算法架构中是否隐藏着未被发现的弱点？促进训练过程的学习技术是否存在问题？
为了消除偏见，李飞飞和她的学生奥尔加向九年级和十年级的女生开放了斯坦福人工智能实验室课程。
邀请一小部分人参加人工智能课程的想法非常受欢迎，他们的项目迅速发展成为一个全国性的非营利组织，业务遍及北美各地的校园，并且使命不断扩大。
很快，他们开始向边缘群体（如有色人种学生和经济困难学生）提供类似的项目。
仅仅几年后，该项目便正式命名，并得到了梅琳达·盖茨和创始人黄仁勋的一轮融资。
它继续影响着世界。
它主要关注目前在 AI 领域代表性不足的学生，例如女孩、非裔美国人、拉丁裔学生或来自低收入家庭的儿童，目标是激励更多年轻人从事 AI 工作，以增加人工智能的多样性，抵消机器学习算法中嵌入的偏见和歧视的证据。
业界在追逐人工智能的未来时，常常鲁莽行事，缺乏自我反省，但中国共产党的努力表明，至少有少数人正在朝着相反的方向前进。
“以人为本的人工智能”
2018年，重返斯坦福大学后，李飞飞正式宣布启动“以人为本的人工智能”项目，并成立人-人工智能研究院（HAI），目标将人类置于人工智能的中心。
｜HAI 联合导演：John 和李飞飞
在她的提案中她提到，“人机交互”源自三个简单但强大的想法：
1. 为了使人工智能更好地服务于我们的需求，它必须包含人类智能的多样性、细微差别和深度。
2.人工智能发展应结合其对人类社会影响的长期研究并进行引导。
3.人工智能的最终目标应该是增强我们的人性，而不是削弱或取代它。
这意味着人工智能需要与神经科学、心理学和其他学科合作，创造出更具人类敏感性的算法，确保人工智能帮助人们完成工作而不是取代他们。
李飞飞和斯坦福大学医学院教授阿尼·米尔斯坦共同研发的“环境智能”技术，就是以人为本理念的一个很好的体现。
这是一项从“洗手”这个小事入手的研究。
洗手是防止传染病传播最重要的手段，但时至今日，医务人员不洗手或不正确洗手仍然是医疗环境中疾病传播的重要因素。
李和阿尼设想了一种技术，旨在让空间充满智能、可靠的感知，但却不引人注意。
与人类监控者不同的是，它们的技术会悄悄地融入背景中，默默观察，只有在察觉到危险时才会发出警报。
“无论是解决数据中的偏见问题，还是保护医院中的患者，所有这些的共同点在于我们的技术如何对待人，特别是如何保护个人的尊严。‘尊严’，这是我不断强调的关键词。最重要的问题是，人工智能如何尊重人的尊严？这个问题是一切研究工作的出发点。”
“以人为本的人工智能”。几个月来我一直在思考这句话，现在终于想出来了。“我一直这样描述我的哲学。我希望这句话能正确描述我的职业生涯。我希望将来能成为其中的一部分。”在未来的几年里，“以人为本的人工智能”对你们所有人来说都意义非凡。
—— 李飞飞
/// 结尾 ///
