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明敏 一水 發(fā)自 凹非寺,量子位 | 公眾號 QbitAI
李飛飛，現(xiàn)在是AI圈內外一個人盡皆知的名字。
她是斯坦福大學終身教授，HAI（以人為本AI研究院）院長，新晉獨角獸World Labs創(chuàng)辦者，具身智能、空間智能多項前沿AI技術引領者，以及改變深度學習命運的ImageNet的創(chuàng)造者。
她（可能）也是AI領域地位最高的華人，不論是從學術，還是產業(yè)影響力，她的門生桃李，正在全面影響著AI的進程，包括她沒那么正面評價的“AGI”……很多人關注李飛飛的過去，更多人則期望這個從成都走出的華人女性未來有更大的成功，甚至給了她“AI教母”的稱謂。
即便她跟Hinton一樣，不是AI“科班出身”。
被物理學迷妹改寫的AI進程
李飛飛最開始學習的專業(yè)是物理學，她的偶像是愛因斯坦。
在2024年諾獎影響下，物理學和AI之間的關系變得奇妙，但在1995年不是如此。
1990年代，Hinton的反向傳播算法為神經網絡補全最后一塊拼圖，LeCun在卷積神經網絡上的突破證實演算法能在現(xiàn)實世界中運作。
但是人工智能依舊處于寒冬時代。在計算、數(shù)據(jù)等方面的制約下，神經網絡的能力無法完全釋放。
李飛飛與人工智能的第一次直接接觸，是大二暑假去UC伯克利分校擔任一項實驗的項目助理。
這是一項探索大腦運作機制的實驗。在去之前，李飛飛一直擔心自己沒有生物學背景，不能被研究團隊所接納。
但意料之外，這是一項要從計算角度研究大腦的實驗。希望通過截取貓大腦的信號，來重建貓看到的影片。最終這項研究被發(fā)表在了《神經科學期刊》上。
這為李飛飛人生中幾乎最重要的選擇埋下伏筆。
1999年，當李飛飛從普林斯頓大學物理系畢業(yè)后，面對來自華爾街諸多誘人的offer，在家人的支持下李飛飛遵循本心，選擇做科學家。
但是做什么樣的科學家？
在UC伯克利的實驗讓她看到了智能的奧秘，也讓她意識到，鉆研視覺或許是解開智能奧秘的關鍵。
因此在碩士階段，李飛飛奔赴加州理工學院，師從計算機視覺專家Pietro Perona教授和Christof Koch教授，并行研究神經科學和計算機科學。
如果一定要計算，2001年，李飛飛才正式開始學習人工智能。
這時距離她人生中影響力最大的工作——ImageNet被提出，只有5年。
2009年6月，至今仍是世界上最大的圖像標記數(shù)據(jù)集ImageNet發(fā)布，讓李飛飛和她的團隊一躍成為CV領域最耀眼的明星。
簡單理解，這是一個精選的互聯(lián)網圖像數(shù)據(jù)集，共計1500萬張圖片，涵蓋22000個概念、對象類別概念。
如此規(guī)模與形式，放在當下不足為奇。但是在演算法占據(jù)AI領域主導地位的2006年，ImageNet更像是一個怪想法。
一方面，當時的人工智能領域尚處于寒冬之中。演算法是主流方向，大家都在做一些復雜的網絡，數(shù)據(jù)被認為不過是一種訓練工具。
如果把機器智能比作生物智能，演算法就像是突觸，或者說是大腦里錯綜復雜的線路。因此，最重要的莫過于使這種線路變得更好、更快、更強大。
另一方面，ImageNet從被提出開始，就是沖著大規(guī)模去的。李飛飛從WordNet上找到靈感，參考這個大型詞匯數(shù)據(jù)庫，她希望從圖像維度建立起一個“人類意義地圖”，那么ImageNet將擁有幾萬個類別。
這個規(guī)模放在當時是不可思議的。彼時，一個模型能辨認一、兩個類別就已經很了不起了。
這么做有必要嗎？用這么多圖像訓練一個模型要花費多少時間？會有人用嗎？以及背后巨大的工作量，給每一張圖像加上標注又需要多少時間？
因此，當李飛飛帶著ImageNet的想法與同事討論時，往往孤掌難鳴。
以及這個計劃對李飛飛自己的前途也將產生頗多影響。被她尊稱為“學術祖父”的Jitendra Malik就曾勸導她，盡管ImageNet是電腦視覺所需要的，但是科學的竅門是跟著領域一起成長，而不是跑在領域的前頭。
他說如果我這樣做，可能很難獲得終身教職。
但從最純粹的學術角度來看。李飛飛意識到，當時的機器學習有些停滯不前，大家都在做更復雜的模型，卻沒有足夠的數(shù)據(jù)來驅動機器學習。用更行業(yè)內的話來說，泛化上存在問題。
她在自傳中寫道：生物智能不像演算法那樣是被設計出來的，而是演化的結果。而演化不就是環(huán)境對生物的影響？現(xiàn)代人類的認知，不是承載了無數(shù)代祖先生活、死亡與不斷適應的印記？
現(xiàn)在人類能夠立刻辨認出一種物體，得益于此前的感官刺激。對應來看，自然圖像就是數(shù)據(jù)。
所幸，這種認知還是有人認同。
在普林斯頓，李飛飛遇到了“第一位知音”——李凱教授。
李凱教授是1980年代的留美高材生，拿到了耶魯大學全獎錄取通知書。師從世界上第一位圖靈獎獲得者Alan·Perlis，博士畢業(yè)后來到普林斯頓大學任教并成為計算機系終身教授，也是當時普林斯頓計算機系教職員工中僅有的華人面孔。
遇見李飛飛時，李凱已是微處理器架構的頂級專家，他擅長把數(shù)百萬個納米級電晶體組成全世界最精密的裝置，是高效廉潔微處理器與大容量存儲裝置的先驅。也曾在硅谷創(chuàng)業(yè)，研制出世界上首款商用重復數(shù)據(jù)刪除產品，并在后來被易安信收購。
李飛飛自述中說，李凱教授即像她的母親，很知性；又像她的父親，很會自我解嘲。是個看上去不茍言笑、衣著樸素，但實則又溫暖慷慨的人。
他成為了當時極少數(shù)看好李飛飛的人之一。
李教授比大多數(shù)人都了解指數(shù)思維的威力。他相信我正在追求某個重要目標。
由于所在領域的交集不多等因素，李凱沒有直接參與ImageNet計劃。但他為李飛飛提供了兩項重要幫助：捐贈一組初始工作站；引薦得意門生鄧嘉，后來他更為人熟知的身份是ImageNet第一作者。
由此，在2007年的普林斯頓，ImageNet正式啟動了。
此后大約3年時間里，李飛飛師徒二人都投身于此。其中面臨的困難自不必說，工作量巨大、鮮有人看好、燒錢……
2009年，李飛飛已經帶著鄧嘉和絕大部分學生來到了西海岸的斯坦福后，ImageNet才終于完成第一版，并在CVPR上正式亮相。
之后為了進一步推廣ImageNet，李飛飛開始舉辦ImageNet挑戰(zhàn)賽。這個比賽邀請全球學者通過ImageNet進行對象識別，讓不同的算法能夠在同一基準下進行比較。
即便如此，ImageNet產生的影響也還很有限。
直到2012年，時間線開始收緊，Hinton與李飛飛的故事終于發(fā)生交集。
有一天夜里，鄧嘉突然給李飛飛打來電話。一向內斂冷靜的學生，語氣激動：我們看到了一份與眾不同的作品。
這就是AlexNet。
后面的故事開始變得更為人熟知。憑借著驚人的準確率，AlexNet重新證明了神經網絡，也開啟了人工智能第二輪浪潮。
再后來，Hinton帶著Ilya、Alex完成拍賣，自己加入谷歌；Ilya加入OpenAI擔任首席科學家，推動了GPT早期版本、DALL·E系列、CodeX、ChatGPT等技術誕生。
變革的齒輪加速轉動。
那么，李飛飛呢？
在ImageNet大獲成功后，李飛飛的AI之路變得順暢。
2012年，她拿到斯坦福終身教職，晉升為副教授。于2013年開始領導斯坦福人工智能實驗室。
期間，她還利用學術假期加入谷歌云人工智能暨機器學習的中國中心團隊。這時是2016年，深度學習革命開啟之年。
之后，2017年1月-2018年9月，她出任谷歌副總裁，并兼任谷歌云AI/ML首席科學家。
2018年9月，李飛飛宣布返回斯坦福任教，并任斯坦福以人為本人工智能研究院（HAI）院長，同年晉升為終身教授。
2020年，李飛飛當選為美國國家工程院院士、美國國家醫(yī)學院院士；2021年當選為美國文理科學院（藝術與科學院）院士；2021年11月當選為IEEE Fellow。
與此同時，從李飛飛實驗室走出了數(shù)十位學生弟子。他們中諸多人物，亦為AI發(fā)展帶來深刻影響。
高徒群星閃耀
執(zhí)教快20年，李飛飛帶出了一大批高徒，宛如群星閃耀——
其中我們熟知的，有OpenAI創(chuàng)始成員Andrej Karpathy、英偉達科學家Jim Fan和朱玉可，以及上海交大教授盧策吾、前Google AI中國中心總裁李佳、前阿里自動駕駛掌舵人王剛……
帶卡帕西時，當時他正讀研二，李飛飛對這位身材頎長、說話速度頗快的學生評價是：
他有工程師般的勇氣和毅力，不論是在白板上寫滿方程式，還是拆解電晶體收音機，對他來說都輕輕松松。
如果說愛因斯坦、波爾是宇宙的夢想家，那么卡帕西屬于愛迪生或萊特兄弟一類的人。
她給團隊和卡帕西布置的任務是：輸入一張圖片，最終能自動輸出文字說明。
卡帕西第一次交的作業(yè)，看起來確實完成了。但是她指出，這項作業(yè)主要靠“匹配”已有數(shù)據(jù)來完成，無法應對新情況，也就是不具備泛化能力。
遭受挫折的卡帕西，整個人癱倒在座位上?？吹剿绱?，李飛飛還插空提醒：
卡帕西和許多學生都有種常見的問題：一心在意自己的模型是否有效，卻忘了去問它為什么有效。
不過好在沮喪過后，卡帕西身上的“工程師特質”開始發(fā)揮作用。
雖然這時候沒人知道他實際應該如何達成目標，但我知道，他心里那個工程師跟我一樣會堅持下去。
他肯定做得到。
果然，他最后成功了……
讀博期間，他還親自設計并主講了一門名為「CS231n：用于視覺識別的卷積神經網絡」的課程，成為斯坦福授課深度學習的講師。
這門課一直廣受好評，非?；鸨?。
拿到博士后，卡帕西面對多種職業(yè)選擇（當時普林斯頓大學愿意直接給他一個位子），最終卻選擇跳出學術界，毅然加入當時還名不見經傳的OpenAI。
對此李飛飛還勸了一番，不過卡帕西一心認準了OpenAI：
這真的跟其他地方都不一樣。
后來的事大家都很熟悉了，他曾二進二出OpenAI，看起來頗有量子糾纏內味兒了（doge）。
2016年，他作為研究員加入OpenAI（也是聯(lián)合創(chuàng)始人），領導早期GPT系列、Dall·E系列以及ChatGPT等模型開發(fā)。工作1年零6個月后，被馬斯克挖去了特斯拉，領導自動駕駛的計算機視覺團隊。
而特斯拉也在卡帕西和另一位負責硬件的Pete Bannon領導下，最終推出了FSD。
直到2023年2月，他再次回歸OpenAI，當時Sam Altman還發(fā)推表示歡迎。在近1年時間里，他建立了一個小團隊，負責改進GPT-4，然后就又離職了……
而他的下一站，也是創(chuàng)業(yè)。
今年7月，他宣布創(chuàng)辦Eureka Labs，一家AI原生的新型學校。
其首個產品，也是首門課程LLM101n（老本行了）。
除了卡帕西，李飛飛的自傳新書中，斯隆獎得主鄧嘉更是被多次提及。
鄧嘉于2006年本科畢業(yè)于清華大學計算機系，隨后赴美國普林斯頓大學師從李凱教授攻讀博士學位。
2007年，他被導師李凱推薦給李飛飛，輔助ImageNet的研究。
2009年，當ImageNet發(fā)表時，鄧嘉為第一作者。
對于鄧嘉，李飛飛評價他含蓄內斂：
從來沒有見過頭腦這么好，卻完全不露鋒芒的人。
直到2017年李飛飛宣布停辦ImageNet之前，鄧嘉一直在幫忙運營ImageNet項目。
博士畢業(yè)后（2012年畢業(yè)），他于2014年開始擔任密歇根大學計算機科學與工程系助理教授。
僅干了4年，他又回到了普林斯頓大學。目前是該校計算機科學副教授，領導普林斯頓視覺與學習實驗室。
值得一提的是，他還獲得過2018年斯隆研究獎 (Sloan Research Fellowships)。
該獎代表了當今（美國和加拿大地區(qū)）最有前途的科學研究人員，自1955年設立以來誕生過眾多諾貝爾、菲爾茲獎獲得者。
當然了，在李飛飛執(zhí)教早期，還有兩位學生不得不提：前Google AI中國中心總裁李佳、前阿里自動駕駛掌舵人王剛。
李佳，1998年進入中國科大自動化系學習，曾獲得新加坡南洋理工大學碩士學位。
2016-2010年，李佳師從李飛飛攻讀博士，在此期間還有一段師徒佳話。
因為李飛飛先后在UIUC、普林斯頓和斯坦福任教，所以李佳也跟著3換學校、3考博士（每一次都成功了），是李飛飛最自豪的學生。
畢業(yè)后，她于2011年加入雅虎，兩三年后成為資深研究員，開始領導雅虎實驗室的視覺計算和機器學習部門。在此期間，她獲得LEAP、Master Inventor等公司內部獎項，并獲得雅虎公司最高獎Super Star獎。
2015年2月，她新加入了Snapchat，成為公司研發(fā)負責人，職責是開發(fā)核心CV/AI技術并為產品提供創(chuàng)新支持。
此時的Snapchat，已明確了IPO計劃，一旦成功，將是Facebook上市以來，美國科技公司最大的一樁。
按理說沒有人會在此時選擇離開。
但導師李飛飛一召喚，李佳就在2016年9月離職了，師徒二人前后腳加盟谷歌。
谷歌期間，她們發(fā)布了多個AutoML新產品和Contact Center AI集虛擬助理，并推動谷歌AI中國中心建立。李佳也出任谷歌AI中國中心總裁，幫助提升谷歌在中國的影響力。
結束在谷歌的使命后，師徒二人再次前后腳離職，中間僅相隔50天。
這一邊，李飛飛重返斯坦福，而李佳則考慮在AI方向上創(chuàng)業(yè)。
她先是在StartX擔任聯(lián)創(chuàng)&創(chuàng)始CEO，為斯坦福校友的創(chuàng)業(yè)活動提供非營利“加速”支持。
同時也在斯坦福教授AI醫(yī)療方面的課程，課程全名《AI助力醫(yī)療保健》——
主要運用計算機視覺等AI技術，解決當前醫(yī)療保健行業(yè)的問題，比如家庭護理、外科輔助分析、AI輔助育兒、燒傷評估等等。
最新情況是，她選擇了面向企業(yè)的“AI解決方案”這條創(chuàng)業(yè)路線。
2023年3月，聯(lián)合創(chuàng)立LiveX AI，為企業(yè)提供聊天機器人、AI搜索、語音智能體等各類產品，幫助企業(yè)增加付費轉化并降低客戶流失率。
這下，師徒二人又都走上了創(chuàng)業(yè)之路，看起來依舊默契十足（doge）。
另一位學生王剛，身上也是buff疊滿：南洋理工大學終身教授、阿里無人車的開創(chuàng)者、達摩院自動駕駛實驗室負責人、小蠻驢物流機器人之父……
王剛，2005年本科畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學，其后于2010年在伊利諾伊大學香檳分校獲博士學位，讀博期間的導師正是李飛飛。
28歲博士畢業(yè)時，他已手握10篇頂會論文，引用量過千，是AI領域的新生代代表。
2017年加盟阿里前，34歲的王剛已是南洋理工大學的終身教授。
加盟阿里后，王剛出任阿里巴巴人工智能實驗室首席科學家，后成為達摩院自動駕駛實驗室負責人。
他在阿里內部率先開啟了自動駕駛探索，并確定了商用落地業(yè)務方向——完全無人駕駛的物流機器人。
阿里由此成立小蠻驢智能科技，王剛出任總經理。在2020年云棲大會上，小蠻驢正式對外亮相，進入量產和商用運營階段，這是達摩院成立以來，最具感知力和話題性的創(chuàng)新產品之一。
2022年1月，王剛被曝離職阿里，開啟創(chuàng)業(yè)。其創(chuàng)辦的新生紀智能科技，方向為有大模型加持的商用清潔機器人。
據(jù)天眼查顯示，這家公司今年進行了2輪融資，投資方包括天堂硅谷、普華資本和柏泉資本。
除了自動駕駛，AI領域的另一大熱門——具身智能，也有李飛飛高徒的身影。
上海交大教授盧策吾，2015-2016博士后期間，指導導師也是李飛飛。
2013年，他獲得了港中文大學計算機博士學位，導師為賈佳亞。
隨后又在香港科技大學，跟著鄧智強教授做了2年博士后研究。
2015年，他拿到了李飛飛的推薦信，并最終受邀加入李飛飛實驗室繼續(xù)攻讀博士后。
當時正處于具身智能萌芽期，李飛飛和學生們正討論開始研究機器人。
在這期間，盧策吾認識了同門朱玉可。
朱玉可，2013年本科畢業(yè)于浙江大學計算機系，隨后在斯坦福攻讀碩博學位。
加入李飛飛組后，朱玉可最初做的是視覺知識庫，2015年才和盧策吾一起轉機器人。
后來二人在機器人領域均大有成就。
盧策吾回國后加入上海交大計算機系，目前是該校教授。
2018年，他被《麻省理工科技評論》選為“35歲以下科技創(chuàng)新35人”，且基于其在具身智能領域的杰出貢獻，獲得了2023年科學探索獎。
截至目前，他以通訊作者或第一作者在Nature、Nature Machine Intelligence、TPAMI等高水平期刊和會議發(fā)表論文100多篇。
除了學術研究，他還橫跨產業(yè)界：于2023年聯(lián)合創(chuàng)立了穹徹智能（兼首席科學家），致力于研發(fā)具身智能系統(tǒng)及其相關工具與平臺。
最新消息，就在今年9月，這家公司完成了數(shù)億元Pre-A輪融資。
此輪融資由Prosperity7 Ventures與廣發(fā)信德聯(lián)合領投，澤羽資本、創(chuàng)新工場、奇績創(chuàng)壇、璞躍中國（Plug and Play China）以及MFund魔量資本等機構參投。
而朱玉可，2019年8月取得斯坦福大學博士學位后，目前也是產學兩開花：
一邊在德克薩斯大學奧斯汀分校擔任計算機科學系助理教授，也是機器人感知與學習（RPL)實驗室主任；
一邊和另一同門Jim Fan（范麟熙）共同領導英偉達GEAR實驗室（研究通用具身智能體）。
沒錯，英偉達科學家Jim Fan也是李飛飛的學生。
Jim Fan，本科畢業(yè)于哥倫比亞大學，是當年的優(yōu)秀畢業(yè)生代表，獲哥大Illig Medal。
2016-2021年，他在斯坦福大學讀博期間，就是在李飛飛的指導下開展深度強化學習、機器人學、CV等領域的研究。
有意思的是，期間他還成為了OpenAI第一位實習生（與Ilya Sutskever和Andrej Karpathy合作）。
一畢業(yè)，他就加入英偉達，一路干到高級研究科學家，期間主導了多個具身智能項目：
Eureka：用GPT-4生成獎勵函數(shù)，教會機器人完成三十多個復雜任務，被評為“2023年英偉達十大項目”之一；
Voyager：第一個由大模型驅動，能熟練玩《我的世界》的智能體；
VIMA：第一個帶有機械臂的多模態(tài)LLM，為機器人學習引入了“多模態(tài)提示”；
MineDojo：將《我的世界》變成AGI研究游樂場的開放框架，斬獲了NeurIPS 2022最佳論文；
直到今年2月，老黃安排他和朱玉可（兩位90后）共同負責GEAR實驗室。
至此，可以看出李飛飛高徒遍布AI各領域，且都有一股創(chuàng)業(yè)精神。
而李飛飛本人，也在今年9月正式官宣創(chuàng)辦World Labs，瞄準空間智能。
這家公司成立不到4個月時間，估值已突破10億美元。
有意思的是，這家公司的聯(lián)合創(chuàng)始人之一也是李飛飛高徒。
Justin Johnson，本科就讀于加州理工，后于斯坦福大學獲得計算機博士學位。
讀博期間，他和卡帕西還是論文搭子，兩人一起在斯坦福度過了一段同門時光。
同時，他和李飛飛一起構思了初版cs231n，并在2016-2019年間，成為這門課的主要講師之一。
畢業(yè)之后，他獲得了密歇根大學的教職，擔任計算機科學與工程專業(yè)助理教授。
同一時間還曾是Meta FAIR的研究科學家。
除此之外，通過查看斯坦福視覺實驗室人員名單，我們還發(fā)現(xiàn)了更多華人面孔。
De-An Huang（黃德安），2020年獲得了斯坦福大學計算機科學博士學位，師從李飛飛和Juan Carlos Niebles。
碩士畢業(yè)于卡內基梅隆大學機器人專業(yè)。
讀博期間，曾在微軟、Facebook和英偉達實習，畢業(yè)至今，一直在英偉達擔任研究科學家。
Alan Zelun Luo，目前是斯坦福大學計算機科學系五年級博士生。
本科就讀于伊利諾伊大學香檳分校計算機專業(yè)，后赴斯坦福大學攻讀碩博。
雖然還沒畢業(yè)，但實習經歷頗豐，曾在Nvidia、Facebook、Google、Amazon、Yahoo等機構實習。
Yanan Sui（眭亞楠），目前是清華大學副教授，研究領域為機器學習、神經工程和機器人。
2010年本科畢業(yè)于清華生物醫(yī)學工程專業(yè)，后在加州理工攻讀計算機和神經系統(tǒng)博士、博士后。
2020年，他被MIT TechReview列為中國“35歲以下創(chuàng)新者之一”，目前任國際會議NeurIPS、ICLR領域主席、期刊《生物醫(yī)學工程學雜志》編委。
Serena Yeung，目前是斯坦福大學助理教授，研究重點為視覺AI在醫(yī)療保健方面的應用。
她領導著該校醫(yī)學人工智能和計算機視覺實驗室（MARVL），并擔任醫(yī)學與影像人工智能中心 (AIMI) 數(shù)據(jù)科學副主任。
從2006年開始，本碩博均為斯坦福大學電氣工程專業(yè)，還去哈佛大學做了1年博士后。
One more thing
在自傳中，李飛飛提到，一直以來她都對科學的力量保持樂觀態(tài)度。
但是這幾年的風風雨雨告訴我，守株待兔無法獲得樂觀主義的果實。
未來確實光明璀璨，但不是靠運氣，而是必須一起透過努力、付出心血才能得到的——只不過我們還不清楚要怎么做。
這一定程度上解釋了為何在大模型浪潮飽受熱議時，李飛飛選擇開啟首次創(chuàng)業(yè)。
當然，這可能與這位成都女生身上始終的愛智求真追求息息相關。
在她今年出版的第一本自傳《我看見的世界》中，她完完整整講述了自己從一個成都七中女生輾轉美國，一度需要在洗衣店打工補貼家用，最后站上AI時代浪潮之巔的過程，解釋了始終指引她前行的“北極星”。
這本傳記成為了外界更了解她的一扇窗，同時也看到了更多AI復興前后的趣聞往事，以及，李飛飛背后了不起的中國父親母親。
如果你想了解更多，不妨直接通過《我看見的世界》認識李飛飛。
