李飛飛さんは稀有なソーシャルプラットフォーム活動家であり、「ai界の大御所」とも言える彼女のtwitterはほぼ毎日更新されています。最新コンテンツの 1 つは、スタンフォード大学 ai 研究所からのロボットに関する最新の研究成果の再投稿です。動画では、2 つのロボットハンドがスムーズに連携して、衣服をたたみ、お茶を注ぎ、靴を詰めています。そのスムーズさは完璧です。これらのスムーズな動きは、relational keypoint constraints (rekep) と呼ばれる新しいテクノロジーによって実現されます。このテクノロジーは、世界と対話するロボットの複雑な制約シミュレーションに対する優れたソリューションです。空間知性この分野には大きな可能性があり、これがリー・フェイフェイの最新事業の方向性です。リー・フェイフェイは再投稿に次のようにキャプションを付けた。私たちの研究室からの新しい研究は、ビジョンと機械学習のより深い統合を実証しています。最後にあります星空のような目と歓声小さなアイコン、誇りの感覚が画面に溢れます。リー・フェイフェイの twitter プロフィールは、形容詞が 1 つも含まれていない一連のハッシュタグです。スタンフォード大学のコンピューター サイエンスの教授、スタンフォード人間中心人工知能研究所 (hai) の共同所長、ai4all の共同創設者兼会長、研究者 (ai、コンピューター ビジョン、機械学習、ai ヘルスケア)。彼女は 33 歳でスタンフォード大学の終身准教授の称号を授与されましたが、スタンフォード人工知能研究所の初の女性所長であり、スタンフォード大学初の sequoia 教授でもありました。彼女は 3 人の学者のうちの 1 人にも選出されました。米国のアカデミーと協力して、現代の人工知能の重要な触媒となる imagenet データセットを作成しました。これらの先駆的な成果は、ほぼ男性が支配する世界の科学技術の世界で間違いなく輝かしいものですが、彼女はそれを誇示することは決してなく、あたかも科学の夢を追求する途中の単なる小さな脚注であるかのように感じました。最新の ai の進歩や ai の監督に関するいくつかの投稿に加えて、リー・フェイフェイは最新の自伝を宣伝するためにツイートもしています。《私が見る世界》というタイトルで今年4月に中国語版が出版された。『李飛飛自伝：私が見た世界』。ai で示された高い知名度とは異なり、李飛飛は新しい本の宣伝に大きな熱意を示しました。謙虚で控えめな。この対比は、『the world i see』という本全体にも貫かれています。李飛飛は、人工知能の発展の膨大な歴史と個人の夢の追求の歴史について多くの時間を費やし、自分の人生に少しでも助けてくれた人たちについて説明しましたが、自分自身の功績については軽く言及しただけでした。。しかし、彼女のように、自分の個人史を人工知能の発展の壮大で波瀾万丈の歴史に書き込むことができる人がいるだろうか？「移民」「女性」二重の弱いラベルが重なると、レベルを通過する難易度がさらに高まります。成都からニュージャージーまで、物理学に夢中のリー・フェイフェイはなぜ ai に目を向けたのでしょうか?彼女の北極星を照らすものは何でしょうか？彼女はどのようにしてテクノロジーの世界で逆張りの人生を達成したのでしょうか?彼女はなぜ ai4all を作成したのでしょうか?彼女の目には人工知能はどのように映るのでしょうか？彼女は今、どんな問題を解決しているのでしょうか？
「フェイフェイ」と好奇心リー・フェイフェイの名前の由来は非常にドラマチックです。1976年、李飛飛が生まれた日、父親は交通渋滞や事故のせいではなく、気まぐれに公園に鳥を観察しに行って時間を忘れたために遅刻した。名前「フェイフェイ」、バードウォッチングをしているときに考えていることも。父親の好奇心は、彼女が子供の頃、リー・フェイフェイにも受け継がれました。父親は彼女をよく公園に連れて行って鳥を観察したり、野原に水牛を観察したり、昆虫を捕まえたりしました。それが彼女の世界を探検したいという強い願望を引き起こしました。中学生に暴露された物理その後、これが彼女の最も夢中になったテーマとなり、自転車を回転させるときの加速度と角運動量の変化についても考えました。物理学の歴史の偉人にも興味があり、アルキメデスが入浴中に浮力の法則を発見したことや、ニュートンが故郷に隠れて『自然哲学の数学的原理』を書いたことなどの出来事について想像力豊かな考えを持っている。ペストが猛威を振るっていた頃。リー・フェイフェイさんの科学の夢を追求するため、両親は家族とともに米国へ行くことにした。アメリカの高校生の頃、一時期相対性理論に特に夢中になったが、理解できず、非常に難しいと感じた。しかしある日突然、夢を見ているうちに相対性理論が理解できたみたいです。彼女はとても興奮したので、真夜中に起きて、そこで手紙を書きました。物理学への好奇心に従って、リー・フェイフェイは自分の北極星を見つけました。2 年生のとき、彼女は物理学者の本を何冊か読み始めました。アインシュタインを含め、彼女が最も尊敬する物理学者は、光子、原子、または宇宙の根源などの物理的な問題についてだけ考えているわけではありませんでした。宇宙について考え始めましたが、生命の問題について考え始めました。リー・フェイフェイさんも生命について興味を持ち始めたのは、生命についての話でした。なぜ生命は知性があるのでしょうか?こうした考えから、李飛飛氏は博士課程の勉強中に ai に出会いました。当時はまだ ai について誰も知らなかったし、ai の冬でもありました。好奇心はサーチライトのようなものです。あなたが好奇心を燃やすと、その光がさまざまな場所に光るかもしれません。しかし、あなたはこの好奇心を通して探し続けます。そうすれば、特に興奮して興味深いものが見つかるでしょう。
——リー・フェイフェイ
「当たりくじの無駄遣い」と北極星私がアメリカに来たばかりの頃は、家族３人で、道端に捨てられたゴミから拾った家具を使ったワンベッドルームのアパートに住んでいました。リー・フェイフェイさんの父親は中国人経営の店でカメラの修理の仕事を見つけ、毎日とても遅くまで仕事を終えた。母は、大好きだった文学から離れ、店のレジ係として、反復的で機械的な作業をする仕事を見つけました。家族を養うために、リー・フェイフェイさんは学校に行っていないときは毎日雑務をしていました。最も一般的な仕事は中華料理店で働くことです。毎日午前11時から午後11時まで合計12時間働き、時給は2ドルです。。リー・フェイフェイさんはレストランでバスボーイとして働きながら、午後の勤務中に母親から教えてもらった古典文学を読む貴重な機会を利用していましたが、レストランのマネージャーはそれを却下しました。 「彼は、私たちのような人間にとって、人生において想像力は不必要だと感じていました」とリー・フェイフェイさんは思い起こす。英語も話せない中国人移民にとって、階級飛びは見果てぬ夢だ。かつては誇りに思っていた勉強が重荷になってしまった。リー・フェイフェイさんは英語をほとんど話せません。毎日宿題をするために家に帰ると、英語から中国語への翻訳用と中国語から英語への翻訳用の辞書を 2 冊準備しなければなりません。そうでないと彼女はできません。彼女の宿題。勉強する時間がほとんどなかったにもかかわらず、リー・フェイフェイは試験に合格した1250 ...，数学で満点結果。彼女は、mit、プリンストン、ニュージャージー州ラトガース大学の 3 つの大学に出願しました。最終的には３校とも入学通知書を発送した。プリンストン大学ほぼ全額の奨学金が提供されました。リー・フェイフェイがプリンストン大学に留学するというニュースはコミュニティ全体にセンセーションを巻き起こし、地元の新聞にも掲載されました。ただ、李飛飛が富裕層への登竜門である医学や金融を選ばず、夢中になっている物理学を選んだのは少し残念だ。「とても良い宝くじなのに、とてももったいないです。近所の人たちは理解できませんでした。」1999 年、リー フェイフェイさんはプリンストン大学での大学生活に終止符を打ち、科学的野心と実生活の間の選択を再び迫られました。彼女は大学院への誘惑とキャリアを始めなければならないというプレッシャーの間で引き裂かれていました。含むゴールドマン・サックス彼女はメリルリンチを含む多くの有名企業からアプローチを受け、福利厚生、昇進の機会、羨ましい初任給、そしてもちろん健康保険など、あらゆるものを彼女に提供してくれました。彼らは借金を免除し、クリーニング店での苦労をやめ、健康状態が悪化した母親の家族を養うことを約束した。李飛菲さんは半週間以上考えた後、クリーニング店で母親と次のような会話をした（以下、原文より抜粋）。「お母さん、私はいくつかの選択肢を考えているんです。いくつかの『会社』と面接しました。中国語では『会社』って言いますよね？彼らはウォール街の巨人です。彼らが提示した条件はとても魅力的だと認めざるを得ません。」
「ウォール街の巨人？」
私は、彼女がこれらのアメリカの文化用語に慣れていないことに気づきました。
「株やトレードなどの投資です。もちろん、まだまだ学ぶべきことはたくさんありますが、本気でやろうと思えば、まだ学べると思います。」
「そうですか？」彼女はきっぱりと答えた、「これがあなたが望むものですか？」
「つまり...給料だけで私たちの生活を変えるのに十分です、そして-」
「フェイフェイ、これがあなたの望みですか？」
「お母さん、私が何を望んでいるのか知っているでしょう。私は科学者になりたいのです。」
「それでは他に何を言いますか？」
リー・フェイフェイさんは勉強を続けることを選択しました。カリフォルニア工科大学での博士課程の終わりに、リー・フェイフェイさんは再び人生の岐路に立たされました。世界的に有名な経営コンサルティング会社マッキンゼーのパートナーがインターンレベルのアナリストを探しに来ました。李飛飛さんは面接に応募し、予算をはるかに超えたスーツも購入し、着たらすぐに返品できるようにラベルを丁寧に襟の下に隠しました。マッキンゼー・アンド・カンパニーはすぐに積極的な誘いを出し、リー・フェイフェイ氏の移籍を決定した。インターンシップの機会が恒久的な常用職に転換されました。この仕事は、彼女を長年背負ってきた重荷から解放する方法であり、すべての移民家族が子供たちに望むような職業への近道であるように思えた。しかしその代償は、彼女の北極星である科学を諦めることでした。李飛飛さんは帰国して「良いニュース」を伝え、初任給と手厚い手当を伝えた（以下は元記事からの抜粋）。「本当にこのことについてもう一度話し合ってもいいですか？」
「お母さん、わかってるよ、でも聞いてよ――」
「私は娘を知っています。彼女は経営コンサルタントでも何でもありません。彼女は科学者です。」
「お母さん、自分の体のことを考えてください。私たちの出費のことを考えてください。学問は私たちに何をもたらしてくれるのですか？」
「フェイフェイ、私たちはここまでやって来ました、あなたが今諦めるわけにはいきません。」
「これは諦めません！これは私の夢の仕事であり、現在の苦境から抜け出すことができるキャリアです。今の私たちの生活がどのようなものであるかを見てください！大人3人で寮に住んでいます！」
母親はおそらくこれらの言葉について考えていたのか、しばらく立ち止まってからこう答えました。「フェイフェイ、あなたは自分の進んでいる道が『利己的』だと言い続けています。あたかも私たちを犠牲にして科学を追求しているかのようです。」
「どうしてこんな気持ちにならなかったのでしょう？私は今、家族を養えるのに――」
「あなたは私のことを理解していません。これはあなただけの道ではありませんでした。これは最初から私たち家族の道でした。あなたが科学者、研究者、または私が想像できない他の職業になる運命にあるとしても、それは私たちの飛行機が上海を出発した瞬間から、私たちの家族はこの目標のために一生懸命働いてきました。
なんと言っていいかわかりません。
「最後にもう一度言います。私たちはここまで来たのです。あなたが今諦めるわけではありません。」
彼女はいつも正しい。今回、どういうわけか、私はついに彼女の言葉に耳を傾けました。私は二度と自分の道に疑問を抱くことはありません。
十分な思いとどまりを聞きました。
2006 年、コンピューター ビジョンの研究はまだ資金が不足しており、外部からの注目もほとんど受けていないテーマでした。多くの研究者は、より優れたアルゴリズムの構築に重点を置いています。彼らは、アルゴリズムがコンピューター ビジョンの中心であると強く信じています。機械知能を生物学的知能に喩えると、アルゴリズムは機械のシナプス、または脳内の複雑な神経回路に相当します。しかし、リー・フェイフェイさんはそうは思わない。博士課程の研究中に、リー・フェイフェイはこの研究アイデアの限界に気づきました。たとえ最高のアルゴリズムであっても、トレーニングに使用されたデータが現実世界をよく反映していなければ、その機能は十分に発揮されません。li feifei のアイデアは、現実世界を完全に反映できるデータセットを構築することです。機械に人間と同じように写真の中の物体を認識させることは、人工知能研究分野が常に克服したいと願ってきた大きな問題です。そして、これはリー・フェイフェイの最も重要な貢献でもあります。それは、人工知能分野の専門家からのコメントを含むデータベース imagenet の作成です。「imagenet がなければ、今日のディープラーニング革命は存在しなかったでしょう。」。imagenet の野心的な目標は、バイオリンからジャーマン シェパード、枕に至るまで 22,000 のカテゴリをカバーし、カテゴリごとに 1,000 枚の固有の画像を収集し、合計約 2,000 万枚の画像を収集することです。しかし当初、li feifei 氏の imagenet のアイデアは、ほぼ全員が満場一致で反対しました。「私は一生（おそらく次の人生も）耐えられるほどの説得を聞いてきました。」リー・フェイフェイ説明する。最後に、彼女は最初の支援者であるマイクロプロセッサ アーキテクチャの分野のリーダーであるリー カイ教授に会いました。マイクロプロセッサ アーキテクチャは、数百万のナノスケール トランジスタを世界で最も複雑なデバイスに配置する技術であるため、彼は指数関数的思考の力を他の人よりよく理解しています。彼は李飛飛が正しい方向に進んでいると信じていた。
|李凱教授彼は、リー・フェイフェイの研究にワークステーションのセットを寄付することを躊躇しませんでした。これにより、プロジェクトが緊急に必要としていたコンピューティング能力の問題が解決されました。同時に、職を離れることになったため、弟子の鄧佳を李飛飛に推薦した。li feifei と deng jia は 2 人チームを結成し、この困難なプロジェクトを開始しました。当初、li feifei の戦略は、手動で画像を検索してデータベースに追加するために学部生に 1 時間あたり 10 ドルを支払うというものでした。「理論的には理解できますが、作業量が膨大すぎます。天文学的な量であり、google で数回検索しただけでは完了できません。」鄧佳さんは怪訝そうな顔をしていました。確立されたペースで行けば、imagenet が完成するまでに丸 19 年かかります。sun min という大学院生の勧めで、li feifei さんは、amazon が開発した mechanical turk プロジェクトについて知りました。このプロジェクトは、人間のクラウドソーシングを利用して、コンピューターでは処理できない詳細かつ正確なインテリジェントなタスクを完了します。imagenet の大学生アノテーター チームを数十人、数百人、あるいは数千人からなる国際的なチームに変えたのは、このロボットでした。受けた支援が拡大し続けるにつれて、鄧佳氏が示した完了推定期間は急激に短縮され、最初は15年、次に10年、次に5年、2年、そして最終的には1年未満となった。しかし、資金需要もチームが賄える限界に近づき、2009 年にリー・フェイフェイさんはスタンフォード大学に転職し、スタンフォード大学が彼女の研究に新たな研究資金を提供してくれました。2009 年 6 月、imagenet の初期バージョンがついに完成しました。これは、22,000 の異なるカテゴリをカバーする 1,500 万枚の画像のコレクションです。画像は約 10 億枚の候補画像から選ばれ、167 か国からの 48,000 人を超える世界的な貢献者によって注釈が付けられました。imagenet は、li feifei が長年夢見てきた規模と多様性のレベルに達するだけでなく、一貫した精度も維持します。つまり、すべての画像に手作業で注釈が付けられ、階層的に整理され、三重検証されます。定量的な観点から見ると、李飛飛は設定された目標を達成し、当時の人工知能の歴史の中で最大の手動編集されたデータセットを確立しました。「私たちの研究は大胆かつ先進的で、完全ではありませんでしたが示唆に富むものであり、その多くは概念的には単純でしたが、すべてが実用的なものになったのは imagenet の登場でした。」リー・フェイフェイ氏は語った。歴史上初めて、人間と同じように「見る」能力を備えた機械が現実になりました。さらに重要なことは、ビッグデータを使用して多層ニューラル ネットワークをトレーニングするという彼女のアイデアが、画像から音声、テキスト、ビデオなどの他の分野に拡張され、今日まで続く ai 革命の火付け役となったことです。
偏見を排除するyahooのflickrは2015年のサービス開始以来、56歳の黒人男性のモノクロ肖像画を「猿」と表現したり、ダッハウ強制収容所の門の写真をジャングルジムとラベル付けしたりするなど、一連の失策で問題を抱えてきた。そして、色粉で白人女性の顔を描いた男性に「猿」とラベルを付ける。googleも、同社の写真サービスが2人の黒人ティーンエイジャーを「ゴリラ」と誤ってラベル付けしたことで、同様の論争に巻き込まれている。人工知能は「男性の海」です。imagenet を含むデータセットに多様性がないため、アルゴリズムが不注意に偏り、非白人および男性以外のユーザーに対してパフォーマンスが低下し、意思決定が不十分になります。悪影響をさらに悪化させた。インターネットが主に白人、西洋人、男性の日常生活の写真を提示すると、テクノロジーが他のグループの人々を理解することが難しくなります。データセットの不均衡に加えて、モデル自体にも問題があるのでしょうか?そのすべてのデータに依存するアルゴリズム アーキテクチャに、隠れた未発見の弱点はあるのでしょうか?トレーニングプロセスを促進する学習テクノロジーに何か問題があるのでしょうか?偏見をなくすために、リー・フェイフェイさんとその生徒のオルジャさんは、このプログラムを 9 年生と 10 年生の女子たちに公開しました。スタンフォード大学人工知能実験コース。少人数のグループを ai コースに招待するというアイデアは非常に人気があり、彼らのプロジェクトはすぐに雪だるま式に成長し、北米全土にキャンパスを持ち、その使命は拡大し続ける全国的な非営利団体に成長しました。すぐに、有色人種の学生や経済的に恵まれない学生など、疎外されたグループにも同様のプログラムを提供し始めた。わずか数年後、メリンダ フレンチ ゲイツ氏の pivotal ventures と nvidia 創設者のジェンスン ファンから資金提供を受け、このプロジェクトは正式に ai4all と名付けられました。女子、アフリカ系アメリカ人、ラテン系の学生、低所得層の子供たちなど、現在ai分野で占める割合が少ない学生に焦点を当てており、より多くの若者にaiの仕事を求めるきっかけを与えることが目標だ。 ai の多様性、機械学習アルゴリズムに埋め込まれた偏見と差別の証拠を打ち消すため。業界が人工知能の未来を追いかけているとき、しばしば無謀な行動をとり、自己吟味が欠けています。しかし、ai4all の取り組みは、少なくとも少数の人々が逆の方向に進んでいることを示しています。
「人間中心の人工知能」2018年、リー・フェイフェイはスタンフォード大学に戻った後、人間中心の人工知能プロジェクトの立ち上げを正式に発表し、人間性を人工知能の中心に据えることを目的としたスタンフォード人間中心ai研究所（hai）を設立した。 。
｜hai 共同ディレクター: ジョン・エッチメンディ、リー・フェイフェイ彼女は提案の中で、「人間中心の ai」は 3 つのシンプルだが強力なアイデアから導き出されていると述べました。1. ai が私たちのニーズにさらに応えるためには、人間の知性の多様性、ニュアンス、深さを受け入れる必要があります。
2. 人工知能の開発は、人間社会への影響に関する長期的な研究と組み合わせて、それに応じて指導される必要があります。
3. 人工知能の最終目標は、私たちの人間性を弱めたり置き換えたりすることではなく、強化することであるべきです。
これは、aiが神経科学、心理学、その他の分野と連携して、より人間の感性に配慮したアルゴリズムを作成し、aiが人間に取って代わるのではなく、人間の仕事の遂行を確実に支援できるようにする必要があることを意味します。リー・フェイフェイがスタンフォード大学医学部のアーニー・ミルスタイン教授と共同開発した「環境知能」テクノロジーは、人間中心主義の好例だ。手洗いは感染拡大を防ぐ最も重要な手段ですが、今日に至るまで、医療従事者の手洗いの怠りや不適切な手洗いが医療現場における病気の蔓延の重要な要因となっています。li feifei と ani は、目立たず、インテリジェントで信頼性の高い知覚で空間を満たすように設計されたテクノロジーを構想しました。人間のモニターとは異なり、そのテクノロジーは背景に溶け込み、静かに監視し、危険を感知した場合にのみ警報を鳴らします。「データの偏りに対処する場合でも、病院の患者を保護する場合でも、すべてに共通するのは、私たちのテクノロジーが人々をどのように扱うか、特に個人の尊厳をどのように保護するかということです。これが私が強調し続ける最も重要なキーワードです。人工知能はどのようにして人間の尊厳を尊重できるのか、この問いがすべての研究活動の出発点となるのです。」
「人間中心の人工知能」 私はこの言葉を数か月間考え続け、今やっと言いました。「私は常にこの言葉で私の哲学を表現してきました。この言葉が私の将来のキャリアを適切に説明できることを願っています。長年にわたり、『人間中心の人工知能』は皆さんにとって何らかの意味を持つようになりました。」
——リー・フェイフェイ
/// 終わり ///
