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李飛飛，斯坦福大學(xué)教授，斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室的主任 本文選自資深傳媒人楊瀾對(duì)李飛飛的采訪。 斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室 從地球上第一個(gè)長(zhǎng)出眼睛的生物——三葉蟲算起，到今天，人類視覺的進(jìn)化經(jīng)歷了5億4000萬年的漫長(zhǎng)旅程。人類能獲得今天的視覺能力，是大自然長(zhǎng)期訓(xùn)練的結(jié)果。大自然還將人們的大腦訓(xùn)練成最聰明的經(jīng)濟(jì)學(xué)家，知道如何高效地利用空間和能源。人們大腦皮層的三分之一是視覺層，這意味著，視覺是一個(gè)對(duì)生存來講最重要的感知系統(tǒng)，同時(shí)，它也是最難的。什么是視覺？難道就是眼睛嗎？眼睛僅僅是窗口，主機(jī)其實(shí)是我們的大腦。視覺是人類獲取信息最重要的渠道，人們的眼睛好比相機(jī)鏡頭，用來采集圖像，而負(fù)責(zé)識(shí)別和理解的則是我們的大腦。 如今，人們已經(jīng)能制造出高精度的計(jì)算機(jī)眼睛，科學(xué)家需要找到方法來建造計(jì)算機(jī)大腦。該如何讓機(jī)器理解龐大的視覺信息，學(xué)會(huì)看懂這個(gè)世界？對(duì)機(jī)器來說這是一件很難的事情。 李飛飛2005年進(jìn)入加州理工學(xué)院攻讀博士，后來領(lǐng)導(dǎo)斯坦福大學(xué)的視覺實(shí)驗(yàn)室，這位在科學(xué)圈里屈指可數(shù)的女科學(xué)家，和她的導(dǎo)師、合作者，還有學(xué)生，一直致力于教機(jī)器如何去“看”，她的研究方向?yàn)椤坝?jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)”，這是人工智能最重要的分支之一。李飛飛希望能夠教會(huì)計(jì)算機(jī)像人一樣去“看見”事物，可以識(shí)別出物體，可以辨別你是誰，可以推斷物體的立體形狀，還可以理解事物之間的關(guān)聯(lián)，人的情緒、動(dòng)作及意圖。 理想豐滿，現(xiàn)實(shí)骨感。李飛飛和她的同事們可以算作第一代計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的學(xué)者，他們最開始用數(shù)學(xué)的語言告訴計(jì)算機(jī)：貓有著圓臉、胖身子、兩只尖尖的耳朵，還有一條尾巴，這樣的算法乍一看沒有問題，但如果機(jī)器遇到一只蜷縮著身體的貓呢？或者一只傻傻的貓呢？機(jī)器就不一定能認(rèn)出貓來了。李飛飛意識(shí)到，曾經(jīng)普遍采用的統(tǒng)計(jì)和概率方法，數(shù)據(jù)集太小，存在瓶頸。 但是，同樣的事情如果發(fā)生在一個(gè)兩三歲的小孩子身上，不管這只貓站著、躺著、趴著、聰明著、犯傻著，他都能夠認(rèn)出來?？瓷先ィ瑱C(jī)器的智力連一個(gè)兩三歲的孩子都不如。究其原因：別看一個(gè)孩子兩歲的時(shí)候就能識(shí)別物體，但是，從出生到兩歲，他已經(jīng)看過成千上萬乃至上億張圖片，因?yàn)樗难劬﹄S時(shí)都在觀察自然環(huán)境。人們的眼球轉(zhuǎn)動(dòng)一次的平均時(shí)間大約是200毫秒，如果把每一次轉(zhuǎn)動(dòng)比作按下一次相機(jī)快門的話，一個(gè)兩三歲大的孩子已經(jīng)看過了上億張現(xiàn)實(shí)世界的圖片——這是一個(gè)海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 所以，與其孤立地關(guān)注于算法的優(yōu)化、再優(yōu)化，倒不如把關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到給算法提供數(shù)據(jù)上來。李飛飛從嬰兒的身上找到了靈感，她決定收集大量數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)集必須比之前有過的任何數(shù)據(jù)庫(kù)都要豐富，甚至豐富數(shù)千倍。這意味著李飛飛和她的團(tuán)隊(duì)要開始一段艱難的研究。 通過與普林斯頓大學(xué)李凱教授合作，李飛飛在2007年發(fā)起了ImageNet計(jì)劃。她告訴自己的博士生鄧嘉：“你要是自己不吃不喝不睡，每天都坐在那里標(biāo)注圖片，大概20年后可以畢業(yè)吧！”這個(gè)同樣來自中國(guó)的年輕學(xué)者并沒有被即將開始的漫長(zhǎng)的苦行僧般的研究嚇到。他們從互聯(lián)網(wǎng)上下載了上億幅圖片。在三年的時(shí)間里，通過亞馬遜的平臺(tái)，來自167個(gè)國(guó)家的五萬個(gè)工作者，參與了在線圖片的篩選、排序、標(biāo)注工作。這五萬個(gè)工作者，他們不知道，雖然他們這么多人加在一起投入的精力，只是去捕捉一個(gè)小嬰兒在他早期發(fā)育階段可能獲取的很小一部分圖像，但是這項(xiàng)工作卻是人工智能領(lǐng)域里里程碑的項(xiàng)目。 2009年ImageNet誕生了，1500萬張標(biāo)注的圖片，設(shè)計(jì)22000個(gè)類別。這是一個(gè)規(guī)?？涨暗木逕o霸似的數(shù)據(jù)庫(kù)?？嘈猩愕慕?jīng)歷換來了前所未有的興奮，李飛飛和她的團(tuán)隊(duì)公開了整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，免費(fèi)提供給全世界的研究團(tuán)體，他們希望整個(gè)研究界能夠從中獲益。有了這個(gè)用來培育計(jì)算機(jī)大腦的數(shù)據(jù)庫(kù)，科研者們又可以回到“算法”本身了。 2010年，李飛飛推出計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別圖像的ImageNet國(guó)際挑戰(zhàn)賽，來自頂級(jí)高校和研究機(jī)構(gòu)的參賽者們，為了降低百分之零點(diǎn)幾的錯(cuò)誤率，展開了激烈的競(jìng)爭(zhēng)。 2012年的ImageNet國(guó)際挑戰(zhàn)賽上，杰弗里?辛頓（Geoffrey Hinton）團(tuán)隊(duì)送來的參賽模型大獲全勝，讓揚(yáng)?樂昆（Yann LeCun）提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeural Network，CNN）大放異彩。杰弗里?辛頓團(tuán)隊(duì)很快寫了一篇論文，名為《分類標(biāo)識(shí)法》（ImageNet Classification），將“深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”理論做了詳細(xì)的闡述。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種，在隨后的日子里，它以難以想象的方式蓬勃發(fā)展，在圖像識(shí)別領(lǐng)域，產(chǎn)生了各種激動(dòng)人心的新成果。 先教會(huì)計(jì)算機(jī)識(shí)別出物體，然后再教它如何識(shí)別簡(jiǎn)單背景，接著是識(shí)別復(fù)雜的背景，再下一步可能背景比較混亂。但如果一個(gè)畫面里有一只貓追一只狗，或者在追另外一只貓，它們之間的關(guān)系是怎樣？狗在害怕嗎？貓是什么表情？在這方面的研究還處于起步階段。 人類兒童在認(rèn)知世界時(shí)不僅僅是通過一張張定格的圖片，而是在實(shí)踐中不斷地認(rèn)知它的變化，并通過自己的感官，去看、去嗅、去摸、去聽，從而完善對(duì)它的認(rèn)知。而人工智能目前的視覺識(shí)別方式，與之相比，還相當(dāng)初級(jí)。 不僅要教會(huì)計(jì)算機(jī)會(huì)“看”，還要教它能生成句子。這樣一來，計(jì)算機(jī)就需要從圖片和人類創(chuàng)造的自然語句中同時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，就像我們的大腦，能把視覺現(xiàn)象和語言融合在一起。為此，一個(gè)可以把一部分視覺信息（如視覺片段）與語句中的文字、短語聯(lián)系起來的“計(jì)算機(jī)視覺模型”在李飛飛和她的伙伴們手中誕生。計(jì)算機(jī)在看到圖片的第一時(shí)間，就有能力生成類似人類語言的句子，但是計(jì)算機(jī)還有很多要學(xué)的知識(shí)，它還會(huì)犯很多錯(cuò)誤，它依然不能像人類一樣，欣賞大自然的美景，并給予豐富的表達(dá)——雖然已經(jīng)取得了難以置信的成就。 科研就是一個(gè)翻山越嶺的過程，你去征服一座高山，再去征服下一座峻嶺。同時(shí)還是兩個(gè)孩子母親的李飛飛，對(duì)待機(jī)器就像培養(yǎng)她的另一個(gè)孩子?？粗约旱暮⒆樱幸惶焱蝗粫?huì)爬了，會(huì)走了，會(huì)叫人了，再多的汗水和等待都會(huì)換來驚喜。只是，這個(gè)孩子的母親，她還有一個(gè)身份——科學(xué)家。看著一步一步學(xué)會(huì)更多的機(jī)器，李飛飛更多的是一種“我終于做出來了，還好我沒有放棄”的情感，站在科學(xué)家的角度，她一直向著一個(gè)明確的方向砥礪前行。 李飛飛經(jīng)常穿著一件T恤，上面印著“AI改變世界，誰來改變AI”的英文。她說，特別想讓笛卡兒生活在今天，笛卡兒當(dāng)年說“我思故我在”，她很想知道笛卡兒會(huì)怎么看待現(xiàn)在的機(jī)器能夠思考了。人文主義的AI，也就是Humanistic AI，這是李飛飛一個(gè)明確的思考角度。 李飛飛從小就很喜歡數(shù)學(xué)和科學(xué)，本科選擇了普林斯頓大學(xué)物理系，當(dāng)時(shí)懷著成為愛因斯旦的夢(mèng)想。在接觸物理的過程中，她發(fā)現(xiàn)，其實(shí)在20世紀(jì)初期，最偉大的物理學(xué)家開始思考的問題已經(jīng)從物理轉(zhuǎn)向了生物。物理學(xué)家們?cè)谒伎肌叭藦哪睦飦怼薄叭说闹悄軓哪睦飦怼边@樣回歸到人本身的問題，她的偶像愛因斯坦也是如此，所以她也關(guān)注這些問題。有意思的是，人們印象中，愛讀小說的多是女孩子，小說中的虛構(gòu)世界會(huì)給愛做夢(mèng)的女孩子無限遐想，指導(dǎo)李飛飛這位女性科學(xué)家走上科研探索之路的確實(shí)實(shí)實(shí)在在存在于現(xiàn)實(shí)中的科學(xué)大咖。李飛飛后來開始關(guān)注神經(jīng)生物學(xué)，大學(xué)時(shí)有幾份實(shí)習(xí)都與神經(jīng)生物學(xué)有關(guān)，于是，博士期間她選擇了認(rèn)知神經(jīng)生物學(xué)方向。 就這樣，李飛飛走上了研究人工智能的道路，成了科技領(lǐng)域屈指可數(shù)并且碩果累累的女性。在斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室，她是唯一的女性教授。整個(gè)人工智能研究領(lǐng)域中，女性可能不會(huì)超過10%。李飛飛希望有更多的女性可以加入到科技的大家庭，為此，除了科研本身，李飛飛做了一件在她看起來整個(gè)斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室都非常驕傲的事情，他們創(chuàng)建了世界上唯一一個(gè)人工智能夏令營(yíng)，也是唯一一個(gè)只面對(duì)女學(xué)生的人工智能夏令營(yíng)。 李飛飛將參加夏令營(yíng)學(xué)生的年齡段選擇在高中，這個(gè)年齡的孩子開始思考一些大的問題：他們是誰？他們的興趣在哪里？大學(xué)生應(yīng)該學(xué)什么？他們想從事什么樣的工作？從這個(gè)年齡段的孩子身上，李飛飛看到了機(jī)會(huì)，她邀請(qǐng)這個(gè)年齡段的女孩，讓她們接觸一些人工智能領(lǐng)域最領(lǐng)先、最頂尖的科技。 在加入斯坦福大學(xué)之前，李飛飛曾在普林斯頓大學(xué)任教過，她發(fā)現(xiàn)，這些大學(xué)里的孩子不管是男孩女孩，都非常全面，文筆好，數(shù)學(xué)也好，他們可以做很多事情。男孩在選擇人生方向的時(shí)候，會(huì)很想改變世界，很想對(duì)人類有所貢獻(xiàn)，硅谷、極客文化、是男孩們的心之所向。很多女孩卻說：“我不Care極客文化，但是我會(huì)Care‘無人車改變了老齡化’這個(gè)人類社會(huì)間問題?！被蛘邥?huì)說：“我Care精準(zhǔn)醫(yī)療是否可以治愈癌癥。” 這是一個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)，李飛飛說：“你如果讓一個(gè)男孩學(xué)人工智能，你只要告訴他說這個(gè)事很酷就可以了；但是如果你讓一個(gè)女孩來的話，你就要告訴她，人工智能能夠讓你的祖父母生活得更有尊嚴(yán)?！痹诶铒w飛看來，有更多的領(lǐng)域進(jìn)入到科技研究領(lǐng)域，不僅是性別平等，同時(shí)也是讓女性把對(duì)人文的關(guān)懷帶入到科技的發(fā)展中，給科技以靈魂，給科技以一顆有溫度的心?；诖?，這個(gè)夏令營(yíng)特別重視的不僅是讓這些女孩子享受科技，更重要的是能看到科技最終是有人文關(guān)懷的。李飛飛舉了一個(gè)例子：她的姥姥95歲了，離她很遠(yuǎn)，不能盡孝是她的一大遺憾。因?yàn)槔牙?，李飛飛關(guān)注人工智能在陪護(hù)、醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，她希望姥姥可以用上自己的科研成果。 如果把人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家比作一個(gè)大的理科班的話，李飛飛是這個(gè)班上屈指可數(shù)的女生，也是這個(gè)班上讓男同學(xué)們佩服得翹起大拇指的“女神”。她夠聰明，搭建出巨無霸的數(shù)據(jù)庫(kù)ImageNet，讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重獲新生，這足以讓世界感慨科學(xué)世界中的“她力量”；她夠勵(lì)志，通過搜索引擎搜索“李飛飛”三個(gè)字，就能出現(xiàn)“中國(guó)女孩美國(guó)求學(xué)，開洗衣店掙學(xué)費(fèi)”的故事。不僅如此，她可以在一次國(guó)家經(jīng)費(fèi)都申請(qǐng)不下來的情況下，做好“大不了開洗衣店補(bǔ)貼費(fèi)用”也要把ImageNet做下去的打算，終于“守得云開見月明”；她可以在好心同事勸告她“飛飛，你別做這個(gè)工作了，不然連評(píng)終身教授可能都是個(gè)問題”的時(shí)候，不為所動(dòng)，自己選擇的路跪也要跪到終點(diǎn)；她可以在看到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)?/span>ImageNet的幫助獲得再次運(yùn)用時(shí)，即使當(dāng)時(shí)剛生下老大沒有幾個(gè)月，卻專門連夜買機(jī)票飛到意大利與相關(guān)專家進(jìn)行頭腦風(fēng)暴。 記得李飛飛曾經(jīng)站在TED的講臺(tái)上，深情地說到：“在我探索視覺智能的道路上，我不斷地想到Leo（她的兒子）和他未來生活的那個(gè)世界。我所追求的是，賦予計(jì)算機(jī)視覺以智能，并未Leo和這世界上，創(chuàng)造更美好的未來?！?/span> 李飛飛一家 |
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