斯坦福大學(xué)教授李飛飛正式加入谷歌，任谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人
新智元 | 2016-11-17 14:40
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 李飛飛教授從學(xué)術(shù)界轉(zhuǎn)移到了工業(yè)界，正式加入谷歌，任谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人。本文附上新智元此前對(duì)李飛飛的視頻專訪和文字報(bào)道。想了解這位擅長機(jī)器視覺的女科學(xué)家如何看待人工智能以及學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，本文統(tǒng)統(tǒng)都有
李飛飛教授從學(xué)術(shù)界轉(zhuǎn)移到了工業(yè)界，正式加入谷歌，任谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人。本文附上新智元此前對(duì)李飛飛的視頻專訪和文字報(bào)道。想了解這位擅長機(jī)器視覺的女科學(xué)家如何看待人工智能以及學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，本文統(tǒng)統(tǒng)都有。
今天，谷歌云主管Diane Greene 宣布了公司在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能上的新布局。
在Greene的部門，將成立新的小組，整合此前各自獨(dú)立的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，這些團(tuán)隊(duì)零散地分布在谷歌云業(yè)務(wù)部中。
新團(tuán)隊(duì)將有兩位女性來負(fù)責(zé)：一位是斯坦福大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室的主任李飛飛；另一位是Snap研究團(tuán)隊(duì)的前任主管李佳。
李飛飛加盟谷歌的新聞，是隨著谷歌云發(fā)布產(chǎn)品路線圖一并宣布的。谷歌云還介紹了自己擴(kuò)大對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的使用的計(jì)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于云來說是一項(xiàng)關(guān)鍵的技術(shù)，它能訓(xùn)練大規(guī)模的AI網(wǎng)絡(luò)，不斷自我學(xué)習(xí)和提升。
這一消息的宣布，目的是展示谷歌的云計(jì)算不僅僅是在服務(wù)器上renting time，還能基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法為企業(yè)級(jí)用戶提供服務(wù)。這些服務(wù)包括更加簡單的翻譯、計(jì)算機(jī)視覺，甚至是招聘。
人物簡介
李飛飛是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系終身教授，斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室和斯坦福視覺實(shí)驗(yàn)室主任。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，李飛飛帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了能夠自動(dòng)生成圖說的軟件，創(chuàng)建了全球最大的圖像識(shí)別數(shù)據(jù)庫 ImageNet，每年一度的 ImageNet 競賽都牽動(dòng)著整個(gè)業(yè)界的心弦。李飛飛關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)視覺的研究大幅推動(dòng)了人工智能發(fā)展，可能為我們帶來更直觀的圖像搜索應(yīng)用，以及能夠在不熟悉的情況下做出決策的自主機(jī)器人。
采訪實(shí)錄：
新智元：您怎么看 AI 這 60 年的發(fā)展？
李飛飛：我簡短地說一下。我把過去這 60 年的 AI 看作是“in vitro AI”，也就是在實(shí)驗(yàn)室里的 AI?，F(xiàn)在是 21 世紀(jì)的第 2 個(gè)十年，是 AI 的一個(gè)重要的歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因?yàn)?in vitro AI 走向了 in vivo AI——成為走進(jìn)人們生活、走進(jìn)社會(huì)的 AI，雖然才剛邁出了第一步。過去 60 年是非常重要的 60 年，奠定了這個(gè)領(lǐng)域的基礎(chǔ)，包括理論基礎(chǔ)和理論框架、軟硬件工具，尤其是數(shù)學(xué)、算法，以及 AI 需要關(guān)注的主要問題是什么，如何去衡量這些問題。過去的這 60 年，AI 有了長足的發(fā)展，站在工業(yè)界、投資界的角度，或許 AI 好像是平地而起的一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)，但實(shí)際上這 60 年一直都在積累。
新智元：您認(rèn)為未來 5 到 10 年 AI最有可能實(shí)現(xiàn)哪些突破？
李飛飛：我是這樣看的，任何一個(gè)即是基礎(chǔ)科學(xué)又是應(yīng)用科學(xué)的科學(xué)領(lǐng)域，提到 5 到 10 年的突破，我們得看是應(yīng)用場景的突破還是基礎(chǔ)科學(xué)的突破，這兩者往往是有聯(lián)系，但不一定一樣的。在我看來，基礎(chǔ)科學(xué)的突破應(yīng)該比應(yīng)用場景的突破早走幾步。
AI 在應(yīng)用場景的突破，我認(rèn)為任何與感知有關(guān)的應(yīng)用都會(huì)大規(guī)模的提高。大家可能很快想到的計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景就是無人車。這是工業(yè)場景的一個(gè)重要的應(yīng)用?，F(xiàn)在有很多公司都在推進(jìn) L4 駕駛，就是主要由汽車來駕駛，人的介入非常少，甚至沒有?，F(xiàn)在有很多的原型，不管是 Google Car 還是一些其他的，無人車還沒有完全的達(dá)到 L4。一個(gè)重要的原因就是在感知方面還沒有實(shí)現(xiàn)完全的突破。我自己是很樂觀的，我認(rèn)為通過這么多積累和努力，今后的 5 到 10 年 L4 這個(gè)問題會(huì)得到解決。工業(yè)場景的另外一個(gè)重要應(yīng)用可能就是 Robotics，Robotics 是一個(gè)非常老的領(lǐng)域，有 AI 就有了 Robotics。Robotics 有許多方面，最開始是控制，然后是機(jī)械，然后才漸漸地進(jìn)入機(jī)器人的感知和決策。深度學(xué)習(xí)帶領(lǐng)感知這個(gè)領(lǐng)域走了這么長的距離，我非?？春酶兄?Robotics 的融合，會(huì)有很大的突破。工業(yè)領(lǐng)域還令人很興奮的就是 AR/VR。AR/VR 肯定包括硬件方面的，這個(gè)我不是專家，但是 AR/VR 往后成熟、優(yōu)化，要靠很多軟件方面的進(jìn)展，尤其是計(jì)算機(jī)視覺方面的進(jìn)步。現(xiàn)在工業(yè)界的投資力度也比較足，我是比較看好這些方向的。還有一些是消費(fèi)者不太能直接感受到，但是我覺得也非常重要的，比如工業(yè)機(jī)器人或者是感知在健康醫(yī)療方面的應(yīng)用。
至于學(xué)術(shù)界，我認(rèn)為從科學(xué)到科技再到產(chǎn)品，就像一個(gè) 4×100 的接力賽，每一棒都有它特別的功能，學(xué)術(shù)界應(yīng)該算是這個(gè) 4×100 接力賽的第一棒，工業(yè)界和實(shí)驗(yàn)室是第二棒，然后產(chǎn)業(yè)化、投資這些是第三、第四棒。那么，學(xué)術(shù)界這一棒，我們已經(jīng)把大多數(shù)的感知問題交接了，感知問題已經(jīng)在工業(yè)界比較蓬勃地發(fā)展。今后 10 年，我更關(guān)注認(rèn)知這個(gè)問題。認(rèn)知實(shí)際上是人類智能最重要的一部分。其實(shí)，動(dòng)物的感知已經(jīng)非常好了，但人之所以為人，就是因?yàn)槲覀儞碛蟹治觥⑴袛唷㈩A(yù)測的能力，我們能把信息轉(zhuǎn)化成知識(shí)結(jié)構(gòu)，知識(shí)系統(tǒng)，有了這種轉(zhuǎn)化，我們才能做到抽象的、有創(chuàng)造性的、有預(yù)測性的決策。不管是我們的日常生活，還是人類文明的發(fā)展，都是因?yàn)槲覀兊恼J(rèn)知是非常強(qiáng)大的。站在人工智能這個(gè)角度，我認(rèn)為今后的 10 年就是如何思考認(rèn)知 AI 這個(gè)問題。
新智元：近幾年 AI 投資非常火熱，有什么特別的原因嗎？
李飛飛：原因我想也應(yīng)該是有目共睹的。深度學(xué)習(xí)的第二次崛起是 AI 從 in vitro 走向 in vivo 的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。在我看來，有三個(gè)重要的因素，它們匯聚在一起，共同構(gòu)成了這個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。一個(gè)是深度學(xué)習(xí)的理論框架，也就是是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從 20 世紀(jì) 70 年代、80 年代、90 年代不斷在發(fā)展、優(yōu)化。當(dāng)然，也有一段時(shí)間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，但不管怎么說，在上個(gè)世紀(jì)末機(jī)器學(xué)習(xí)百花齊放的時(shí)候，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中的一部分。然后走到 21 世紀(jì)初期，硬件在摩爾定律的推動(dòng)下不斷推陳出新，尤其是 NVDIA 的 GPU 帶來了并行計(jì)算的騰興，像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高通量模型運(yùn)行。第三個(gè)非常重要的就是大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的崛起與互聯(lián)網(wǎng)的崛起緊密相關(guān)，互聯(lián)網(wǎng)又是上個(gè)世紀(jì) 90 年代的產(chǎn)物，經(jīng)過這十幾年的積累，互聯(lián)網(wǎng)帶來了大數(shù)據(jù)的爆發(fā)。所以，在人工智能領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)硬件，尤其是 GPU，這三個(gè)事件的聚合帶來了 2012 年左右深度學(xué)習(xí)的大爆發(fā)。
如果一定要指出一個(gè)事件，我會(huì)說是 2012 年 ImageNet 競賽 Geoffrey Hinton 和他的學(xué)生用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別任務(wù)上取得了長足的進(jìn)步，他們當(dāng)時(shí)的計(jì)算結(jié)果比其他的算法都好很多，我想這可能是大家會(huì)記住的歷史事件，但背后也很多年的積累。
新智元：您是計(jì)算機(jī)視覺面的專家，在這 60 年的歷史中，AI 領(lǐng)域?qū)δ绊懽畲蟮娜擞心男?/strong>
李飛飛：我的專業(yè)處在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉點(diǎn)，在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，對(duì)我影響很大的兩個(gè)人是 Michael Jordan 和 Geoff Hinton，他們?cè)诟髯缘臋C(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都作了巨大的貢獻(xiàn)。從我本科生開始到研究生，他們的論文一直引領(lǐng)著機(jī)器學(xué)習(xí)的新思路、不斷地探索?？?Geoff Hinton 這么多年寫的論文就可以發(fā)現(xiàn)，他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)子領(lǐng)域上做了各種探索，從最開始的反向傳播算法，到生成模型、判別模型、各種不同的推理……深度學(xué)習(xí)本身是有很長歷史的子領(lǐng)域，Geoff Hinton 一直是深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)軍人。同樣重要的一個(gè)人物是 Michael Jordan，是 Michael Jordan 把機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念帶進(jìn)了這個(gè)領(lǐng)域，而且他的工作一直在理論和應(yīng)用之間保持非常好的平衡。我做研究生的時(shí)候，他很多 topic model、梯度下降……他的學(xué)生現(xiàn)在已經(jīng)分散在各個(gè)重要的高校，在領(lǐng)軍機(jī)器學(xué)習(xí)。所以，這兩個(gè)人是在機(jī)器學(xué)習(xí)方面對(duì)我影響最大的。
在計(jì)算機(jī)視覺方面，我覺得一個(gè)重要的人物是 Jitendra Malik，他是伯克利的教授。Jitendra Malik 把計(jì)算機(jī)視覺這個(gè)領(lǐng)域從圖像處理帶進(jìn)了 AI。這是一個(gè)非常重要的理念，在上世紀(jì)六七十年代，計(jì)算機(jī)視覺僅僅是圖像處理一個(gè)不成氣候的小領(lǐng)域，在像素級(jí)別怎么去做 filtering (such as low-pass, high-pass)、edge detection。但是，Jitendra 是最早一批看到了視覺本身在智能這個(gè)問題上的重要性。如果你看人，視覺是人類智能的重要的部分。所以，Jitendra 和與他同時(shí)代的一些研究者，比如 Shimon Ullman、Tomaso Poggio，一起推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺思維方式的改革。我 2000 年開始從事計(jì)算機(jī)視覺博士研究的時(shí)候，很幸運(yùn)的成為第一批趕上這股新思想的人，剛好開始用機(jī)器學(xué)習(xí)的思路來重新思考計(jì)算機(jī)視覺里重要的感知和認(rèn)知的問題。所以，Michael Jordan，Geoff Hinton 還有 Jitendra Malik，我覺得這三個(gè)人是對(duì)我影響最深的三個(gè)人。
李飛飛專訪：斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室主任談人生起點(diǎn)與AI夢(mèng)想
作為世界人工智能代表之一，斯坦福大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人李飛飛（Fei-Fei Li）無疑是華人的驕傲。她和她的團(tuán)隊(duì)ImageNet相關(guān)工作，為計(jì)算機(jī)視覺以及整個(gè)AI發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。日前，李飛飛獲得卡內(nèi)基基金會(huì)提名，成為“2016年度杰出移民”之一，以前獲此殊榮的人還有愛因斯坦、基辛格、馬友友和譚盾。CNN為此對(duì)李飛飛進(jìn)行了專訪，李飛飛回顧了她如何實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想，展現(xiàn)了作為一名科學(xué)家、一位女性以及母親非凡的心路歷程。新智元聯(lián)系李飛飛做了跟進(jìn)采訪，并忠實(shí)按照其原意，對(duì)CNN的英文報(bào)道做了翻譯。“真正生命中的最關(guān)鍵問題是如何充分發(fā)揮一個(gè)人的潛力，既要擔(dān)待生活的責(zé)任，又要對(duì)得起自己的夢(mèng)想。”李飛飛在接受CNN采訪時(shí)說。本文還包括李飛飛對(duì)人工智能60年發(fā)展感想隨筆一篇。
2016年是人工智能發(fā)展的第60年。有鑒于人工智能曲折的發(fā)展歷程，對(duì)比過去經(jīng)歷的“寒冬”以及當(dāng)下媒體和公眾火熱的關(guān)注，對(duì)于AI是否又迎來了一個(gè)春天，自然有很多相關(guān)討論。
7 月 10 日，斯坦福大學(xué)AI實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人李飛飛在Twitter上發(fā)表隨感，認(rèn)為當(dāng)下不是“AI春天”，而是“AI夏天”。新智元取得授權(quán)后，對(duì)這篇隨筆進(jìn)行了翻譯。
“現(xiàn)在不是AI‘春天’，而是AI‘夏天’”
人們將20世紀(jì)80年代和當(dāng)下稱為兩個(gè)“AI的春天”。過去的專家系統(tǒng)模式以及現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法在這兩個(gè)時(shí)期分別引起了兩股AI熱，出現(xiàn)了大量的投資、初創(chuàng)企業(yè)和人才競爭，引發(fā)媒體的強(qiáng)烈關(guān)注以及其他種種。但是我更愿意把這兩段時(shí)間稱為“AI的夏天”而非春天。
我認(rèn)為，“AI的春天”指的是促成這兩個(gè)“夏天”的階段，即在當(dāng)下的AI熱潮之前的20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初。
這個(gè)“春天”，可謂是“百花齊放”。當(dāng)時(shí)的學(xué)術(shù)界享受了一段相對(duì)平靜但創(chuàng)意和模型又十分高產(chǎn)的時(shí)期。在圖像分割、目標(biāo)識(shí)別、場景理解、三維重建、優(yōu)化、圖形化模型、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、推理算法、開源數(shù)據(jù)庫、基準(zhǔn)測試及其他方面，都建立了一些最基礎(chǔ)的理論和重要的原型。
與媒體塑造的（蕭瑟）場景相反，這期間，大量的想法被提出并試驗(yàn)，所有的想法都會(huì)被討論、被檢驗(yàn)、被懷疑，然后改進(jìn)，進(jìn)一步提升和傳播。
當(dāng)然，這些還只是原型，尚未達(dá)到工業(yè)生產(chǎn)的可測量性和精準(zhǔn)程度的要求。但回想起來，這些原型已經(jīng)成為當(dāng)今深度學(xué)習(xí)、AR、VR、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)。
此外，在20世紀(jì)90年代和21世紀(jì)初培養(yǎng)的學(xué)生和研究員已成為現(xiàn)在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)研發(fā)的主力軍。
所以我的觀點(diǎn)是：“AI的夏天”固然好，但是我們要認(rèn)識(shí)到繼續(xù)發(fā)展基礎(chǔ)科學(xué)研究的重要性，要意識(shí)到AI領(lǐng)域中學(xué)術(shù)研究的需求只能更多，而不是更少，要培養(yǎng)更多AI技術(shù)人員。
斯坦福AI實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人的起點(diǎn)
日前，李飛飛當(dāng)選卡內(nèi)基基金會(huì)“2016年年度杰出移民”（Great Immigrant of 2016）。
卡內(nèi)基基金會(huì)是美國歷史最為悠久的基金會(huì)，每年都會(huì)評(píng)選出大約40位已經(jīng)加入美國國籍，并對(duì)美國作出杰出貢獻(xiàn)的人物，歷屆獲獎(jiǎng)人中包括愛因斯坦、基辛格、馬友友、譚盾等。
CNN 記者 Octavio Blanco 就此對(duì)李飛飛進(jìn)行專訪。在采訪中，李飛飛簡要回顧了她從16歲去到美國，一路走來，實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想的過程。
“真正生命中的最關(guān)鍵問題是如何充分發(fā)揮一個(gè)人的潛力，既要擔(dān)待生活的責(zé)任，又要對(duì)得起自己的夢(mèng)想。”李飛飛在采訪中說。
“我見過斯坦福非常優(yōu)秀的博士生怎么也得不到綠卡，為世界上的人才創(chuàng)造這么多的障礙，在我看來是無法想象的。”李飛飛說，她也是主張高科技產(chǎn)業(yè)界性別平等、種族多樣化的堅(jiān)定擁護(hù)者。
現(xiàn)在，作為斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室的負(fù)責(zé)人，李飛飛對(duì) CNN 記者說：“作為全球人工智能界的一位代表，我對(duì)于創(chuàng)造人工智能這一對(duì)社會(huì)而言最強(qiáng)大也是最有益的技術(shù)感到十分激動(dòng)，同時(shí)也為自己教育這些最優(yōu)秀、最可愛的技術(shù)人員深感責(zé)任重大。”
CNN：你剛來美國時(shí)是什么樣子的？
李飛飛：我父母都受過高等教育，但不太會(huì)說英語。所以來美國后，我父母既不是工程師也不是科學(xué)家，我父親給人修理照相機(jī)，母親則是一名收銀員。
我們那時(shí)候沒有錢，所以除了學(xué)習(xí)，我什么樣的工作都做過。我覺得這不算什么，因?yàn)槲腋改敢餐瑯釉谂ぷ?。我們一家人只是為了好好地生活?/p>
我必須從零開始學(xué)英語，但我的成績還算好——尤其是數(shù)學(xué)和理科。
帕西帕尼高中（Parsippany High School）在新澤西州的高中里排名中等。但我在那里遇到了幾位非常好的老師，他們幫我渡過了那段難關(guān)。我畢業(yè)的時(shí)候排名第六。
CNN：你在帕西帕尼生活得怎么樣，有成為當(dāng)?shù)氐囊环葑訂幔?/strong>
李飛飛：我們當(dāng)時(shí)有一些同樣也是移民的朋友，但大家都很忙，忙著討生活。我高中時(shí)交的朋友不多。當(dāng)時(shí)很艱苦，我又是渾身都是書呆子氣。但我的高中數(shù)學(xué)老師人非常好。他是個(gè)美國白人，并不是移民，但是他幫助了我和我的家人很多。我真的很感謝那些高中老師們，我當(dāng)時(shí)什么都不是，就是個(gè)移民的小孩，還不會(huì)說英語。
CNN：不會(huì)說英語是你當(dāng)時(shí)最大的困難嗎？
李飛飛：我生來就對(duì)知識(shí)好奇，喜歡追求真理。我想要理解很多本質(zhì)的問題，如宇宙的起源，生命的意義等，我想要生命中擁有那種智慧。我申請(qǐng)了一大批學(xué)校，但普林斯頓給了幾乎全獎(jiǎng)的獎(jiǎng)學(xué)金。
在我移民的頭兩年，幾乎全是中國館子、給人打掃房子，然后［到了普林斯頓］，身邊全是這些學(xué)術(shù)、知性、充滿魅力的人。我非常享受普林斯頓的學(xué)習(xí)。
但是，我的家人還住在帕西帕尼。我們決定買一家干洗店給他們經(jīng)營賺錢。每天下課后，我都會(huì)通過打電話來參與干洗店的工作。
對(duì)我來說當(dāng)時(shí)的生活就像“雙城記”：帕西帕尼和普林斯頓。周一到周五，我在普林斯度學(xué)物理。周末我回到帕西帕尼［給家里的干洗店幫忙］，接待那些來取送衣物干洗的人。
1999年，我從普林斯頓畢業(yè)，當(dāng)時(shí)就業(yè)市場一片大好。我們都得到了華爾街的工作邀請(qǐng)，但是我選擇了去西藏研究一年藏藥，這聽起來很瘋狂。然后我的夢(mèng)想是讀博士，讀博士只有微薄的獎(jiǎng)學(xué)金。
去研究藏醫(yī)藏藥與我現(xiàn)在的研究一點(diǎn)也不沖突。作為一個(gè)scientist，我一直在追逐真理的定義和科學(xué)的哲學(xué)思維。雖然西方科學(xué)的方法論和哲學(xué)思維是目前人類科學(xué)方法論的主導(dǎo)，我一直想了解哲學(xué)和科學(xué)的方法論。所以了解中醫(yī)或者藏醫(yī)是一個(gè)顯而易見的選擇。另外，人類社會(huì)充滿了種族間的沖突，我想親自了解西藏的歷史、文化和她的人們。西藏的研究和生活改變了我的整個(gè)人生。這個(gè)話題很長，我在這里就不多講了。
真正生命中的最關(guān)鍵問題是如何充分發(fā)揮一個(gè)人的潛力，既要擔(dān)待生活的責(zé)任，又要對(duì)得起自己的夢(mèng)想。
我父母非常支持我，他們到這個(gè)國家來實(shí)現(xiàn)他們的夢(mèng)想，我也應(yīng)該實(shí)現(xiàn)我自己的夢(mèng)想。
我去加州理工讀的博士研究生。我學(xué)的是人工智能和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)。讀研很辛苦，我媽媽那時(shí)候得了癌癥，后來又患了中風(fēng)，我們經(jīng)歷了很多艱難困苦，然后一起挺過來了。
當(dāng)時(shí)的背景是要在一個(gè)全新的社會(huì)或者說文化中把這些事情都處理好。我不認(rèn)為我自己還可以再來一遍。
CNN：是什么讓你走到了現(xiàn)在？
李飛飛：我是一個(gè)想要什么就去做什么的人。它就在我的基因里。如果我花很多時(shí)間抱怨，只是浪費(fèi)精力。我身邊總有愿意支持我的人——我的父母、我的老師。
（支持我的人）用不了500那么多個(gè)人，只要有一兩個(gè)就夠了。
CNN：你想為你的孩子留下什么？
李飛飛：這是個(gè)很大的問題。我寧愿現(xiàn)在好好工作，讓這個(gè)世界更好，然后我的孩子們可以生活在這個(gè)更好的世界里。
CNN：每天做什么事情讓你覺得放松開心？
李飛飛：和我的孩子們?cè)谝黄?。我的研究領(lǐng)域是智能。我從他們身上學(xué)到了太多什么叫做智能，什么叫做“做人”。沒有什么比看著這些孩子長大成人更幸福的了。
我知道這聽上去可能有些怪，但我認(rèn)為愛是最強(qiáng)大的力量。作為搞技術(shù)的人，你需要記住這一點(diǎn)。
來源：新智元
刷新相關(guān)文章
大數(shù)據(jù)24小時(shí)：Facebook“神童”跳槽谷歌，“量化派”擬融資2...
我要評(píng)論
活動(dòng)推薦more >
- 2018 上海國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高2018-12-03
- 2018上海國際計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及信2018-12-03
- 中國國際信息通信展覽會(huì)將于2018-09-26
- 第五屆FEA消費(fèi)金融國際峰會(huì)62018-06-21
- 第五屆FEA消費(fèi)金融國際峰會(huì)2018-06-21
- “無界區(qū)塊鏈技術(shù)峰會(huì)2018”2018-06-14
不容錯(cuò)過的資訊
-
1#后疫情時(shí)代的新思考#疫情之下，關(guān)于醫(yī)
-
2數(shù)據(jù)軟件產(chǎn)品和服務(wù)商DataHunter完成B輪
-
3眾盟科技獲ADMIC 2020金粲獎(jiǎng)“年度汽車
-
4數(shù)據(jù)智能 無限未來—2020世界人工智能大
-
5#2020非凡大賞：數(shù)字化風(fēng)起云涌時(shí)，共尋
-
6#榜樣的力量#天璣數(shù)據(jù)大腦疫情風(fēng)險(xiǎn)感知
-
7#榜樣的力量#內(nèi)蒙古自治區(qū)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服
-
8#榜樣的力量#實(shí)時(shí)新型肺炎疫情數(shù)據(jù)小程
-
9#榜樣的力量#華佗疫情防控平臺(tái)丨數(shù)據(jù)猿
-
10#后疫情時(shí)代的新思考#構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新
