소식

작가丨winnie

편집자丨관주

리페이페이는 드물다소셜 플랫폼 활동가, "ai 세계의 살아있는 큰 인물"이라고 할 수 있으며 그녀의 트위터는 거의 매일 업데이트됩니다.

최신 콘텐츠 중 하나는 스탠포드 대학 ai 연구소의 로봇에 대한 최신 연구 혁신을 다시 게시한 것입니다.

영상에서 두 로봇 손은 옷 개기, 차 따르기, 신발 싸기 등을 완벽하게 매끄럽게 함께 수행합니다.

이러한 유체 움직임은 다음과 같은 과정을 통해 달성됩니다.관계형 핵심 포인트 제약 조건(rekep)새로운 기술로 실현됩니다.

이 기술은 세계와 상호 작용하는 로봇의 복잡한 제약 시뮬레이션에 대한 좋은 솔루션입니다.공간 지능이 측면에는 큰 잠재력이 있으며 이것이 li feifei의 최신 벤처의 방향입니다.

li feifei는 재게시물에 다음과 같은 캡션을 달았습니다.

우리 연구실의 새로운 연구는 비전과 기계 학습의 더 깊은 통합을 보여줍니다!

마지막에는별빛 눈빛과 환호작은 아이콘, 자부심이 화면에 넘쳐납니다.

li feifei의 트위터 프로필은 형용사가 하나도 없는 일련의 해시태그입니다.

스탠포드 컴퓨터 과학 교수, 스탠포드 인간 중심 인공 지능 연구소(hai) 공동 소장, ai4all 공동 창립자 겸 회장, 연구원(ai, 컴퓨터 비전, 머신 러닝, ai 헬스케어).

그녀는 33세에 스탠포드 종신 부교수 직함을 받았지만 스탠포드 인공지능연구소의 첫 여성 소장이자 스탠포드 대학교 최초의 세쿼이아 석좌교수이기도 했다. 미국 아카데미와 현대 인공 지능의 핵심 촉매제인 imagenet 데이터 세트를 만들었습니다.

이러한 선구적인 업적은 남성 중심의 세계 과학기술계에서 눈부시게 빛나지만, 그녀는 그것을 결코 자신의 과학적 꿈을 향한 길의 작은 각주에 불과한 것처럼 과시한 적이 없다.

최신 ai 진행 상황과 ai 감독에 대한 일부 게시물 외에도 li feifei는 자신의 최신 자서전을 홍보하기 위해 트윗을 올리고 있습니다.《내가 보는 세상》, 중국어 버전은 올해 4월에 출판되었습니다."리비페이의 자서전: 내가 본 세계"。

ai에서 보여준 세간의 이목과 달리 이비비는 새 책 홍보에 큰 열정을 보였다.겸손한그리고로우 프로파일。

이 대조는 책 "내가 보는 세계" 전체에도 적용됩니다.리페이페이는 인공지능 발전의 광대한 역사와 자신의 개인적인 꿈 추구에 대해 설명하는 데 많은 시간을 할애한 반면, 자신의 삶에 작은 도움이라도 준 사람들에게 자신의 업적에 대해서는 간략하게만 언급했다.

하지만 그녀처럼 누가 자신의 개인사를 인공지능 발전의 웅장하고 부침없는 역사로 기록할 수 있을까요?

“이주자”“여성"이중 약한 라벨의 중첩은 테스트 통과의 어려움을 더욱 증가시킵니다.

청두에서 뉴저지까지, 물리학에 푹 빠진 리페이페이는 왜 ai로 눈을 돌렸을까? 그녀의 북극성을 밝히는 것은 무엇입니까? 그녀는 어떻게 기술 세계에서 반대적인 삶을 살 수 있었나요? 그녀는 왜 ai4all을 만들었나요? 그녀의 눈에는 인공지능이 어떻게 보일까요? 그녀는 지금 어떤 문제를 해결하고 있나요?

답은 모두 책에 있습니다.

'페이페이'와 호기심

li feifei의 이름의 유래는 매우 극적입니다.

1976년 리페이페이(li feifei)가 태어난 날, 그의 아버지는 교통 체증이나 기타 사고 때문이 아니라 변덕스럽게 새를 관찰하러 공원에 갔다가 시간 가는 줄 모르고 지각했습니다.

이름"페이페이", 그리고 제가 조류 관찰을 할 때 생각하는 것이기도 합니다.

어머니는 화가 나셨지만 좋은 이름이라고 생각하셨어요.

그녀의 아버지의 호기심은 li feifei에게 전해졌습니다. 그녀가 어렸을 때 그녀의 아버지는 종종 그녀를 공원에 데리고 가서 새를 관찰하고, 들판에 가서 물소를 보거나 곤충을 잡았으며, 이는 그녀가 세계를 탐험하려는 강한 열망을 불러일으켰습니다.

중학교에 노출물리학나중에는 이것이 그녀의 가장 집착하는 주제가 되었고, 자전거를 돌릴 때의 가속도와 각운동량의 변화에 ​​대해서도 생각하게 되었습니다.

물리학사의 위대한 인물들에게도 관심을 갖고 있으며, 아르키메데스가 목욕을 하다가 부력의 법칙을 발견한 일, 뉴턴이 고향에 숨어 『자연철학의 수학적 원리』를 집필한 일 등의 사건에 대해서도 상상력이 풍부하다. 전염병이 창궐하던 때.

li feifei의 과학적 꿈을 추구하기 위해 그녀의 부모님은 가족과 함께 미국으로 가기로 결정했습니다.

그녀는 미국에서 고등학교를 다닐 때 한동안 상대성 이론에 특히 푹 빠져 있었지만 이해하지 못하고 매우 어려워했습니다. 그런데 어느 날 문득 꿈을 꾸면서 상대성이론을 이해하게 된 것 같았다. 그녀는 너무 신이 나서 한밤중에 일어나 거기에 글을 썼습니다.

물리학에 대한 호기심을 따라 li feifei는 북극성을 발견했습니다.

2학년 때부터 그녀는 물리학자들의 책을 읽기 시작했고, 아인슈타인을 비롯해 그녀가 가장 존경하는 물리학자들은 어김없이 인생의 후반기를 광자, 원자, 우주의 근원과 같은 물리적인 문제에 대해서만 생각하는 데서 보내지 않았다. 우주이지만 생명의 문제에 대해 생각하기 시작했습니다.

li feifei도 생명에 대해 궁금해하기 시작했습니다. 그녀를 가장 궁금하게 만든 것은 생명, 즉 지능에 관한 이야기였습니다. 생명만이 지능을 가질 수 있다는 것이 사실입니까?

이러한 생각 속에서 li feifei는 박사 과정을 공부할 때 ai를 발견했습니다. 당시에는 ai에 대해 아는 사람이 없었고 여전히 ai의 겨울이었습니다.

호기심은 탐조등과 같습니다. 호기심을 켜면 이 빛이 다른 곳에서 빛날 수 있습니다. 어쩌면 그것이 비추는 첫 번째와 두 번째 장소가 당신이 좋아하는 것이 아닐 수도 있지만, 당신은 이 호기심을 통해 계속 찾고 있습니다. 그것을 위해 당신은 당신을 특히 흥미롭고 흥미롭게 만드는 것을 보게 될 것입니다. ——리 페이페이

'낭비된 복권'과 북극성

처음 미국에 도착했을 때 세 식구가 길가에 버려진 쓰레기에서 가구를 줍고 원룸 아파트에 살았습니다.

li feifei의 아버지는 중국인 소유의 상점에서 카메라 수리 일을 찾았고 매일 매우 늦게 퇴근했습니다. 어머니는 자신이 좋아하는 문학에서 벗어나 반복적이고 기계적인 작업을 하면서 상점에서 계산원이라는 직업을 찾았습니다.

가족을 부양하기 위해 li feifei는 학교에 가지 않는 동안 매일 이상한 일을 했습니다.

가장 흔한 직업은 중국집에서 일하는 것부터 시작해서오전 11시부터 오후 11시까지 총 12시간 일하고 시간당 2달러를 받습니다.

레스토랑에서 버스 보이로 일하는 동안 li feifei는 오후 근무 시간에 어머니가 공유한 고전 문학 작품을 읽을 수 있는 드문 기회를 이용했지만 레스토랑 매니저는 이를 거부했습니다. li feifei는 이렇게 회상했습니다. “그는 우리 같은 사람들의 삶에서 상상력이 불필요하다고 느꼈습니다.

영어도 못하는 중국 이민자들에게 계급 도약은 이룰 수 없는 꿈이다.

한때 자랑스러웠던 공부가 부담이 됐다. li feifei는 매일 숙제를 하러 집에 갈 때 영어를 거의 할 수 없습니다. 그녀는 영어-중국어 번역용 사전과 중국어-영어 번역용 사전 두 개를 준비해야 합니다. 그녀의 숙제.

공부할 시간이 거의 없었지만 li feifei는 시험에 합격했습니다.sat1250, 수학 만점결과.

그녀는 mit, 프린스턴, 뉴저지 러트거스 주립대학교 등 3개 대학에 지원했습니다.

결국 세 학교 ​​모두 입학 통지서를 보냈고, 프린스턴 대학교는 거의 전액 장학금을 주기도 했습니다.

리페이페이(li feifei)가 프린스턴에서 공부할 것이라는 소식은 지역 사회 전체에 큰 반향을 불러일으켰고 지역 신문에도 등장했습니다.

하지만 리페이페이가 부유층의 디딤돌인 의학이나 금융을 선택하지 않고, 자신이 관심을 갖고 있는 물리학을 선택했다는 점은 조금 아쉽다.

"너무 좋은 복권인데 너무 아까워요." 이웃들은 이해할 수 없었습니다.

1999년, 리페이페이는 프린스턴 대학에서의 대학 생활이 끝나갈 무렵, 그녀는 다시 한번 과학적 야망과 현실 생활 사이의 선택에 직면했습니다.

그녀는 대학원에 대한 유혹과 직업을 시작해야 한다는 압박감 사이에서 갈등을 겪었습니다.

그녀는 골드만 삭스(goldman sachs)와 메릴 린치(merrill lynch)를 포함한 유명 인사들로부터 접근을 받았고 그녀는 혜택, 승진 기회, 부러워할 만한 초봉, 건강 보험 등 모든 것을 제공했습니다. 그들은 빚을 탕감하고, 세탁소의 힘든 일을 끝내고, 어머니의 건강이 악화되자 가족을 부양하겠다고 약속했습니다.

유일한 요구 사항은 그녀가 과학을 포기하는 것이었습니다.

일주일 넘게 고민한 끝에 리페이페이는 세탁소에서 어머니와 다음과 같은 대화를 나누었습니다. (다음은 원문에서 발췌한 것입니다.)

"엄마, 몇 가지 선택지를 고려하고 있어요. 여러 '회사'를 인터뷰해 봤어요. 중국어로 '회사'라고 하죠? 그 회사들은 월스트리트의 거대 기업들이죠. 그들이 제시한 조건이 매우 매력적이라는 점은 인정합니다."

"월스트리트 거인?"

나는 그녀가 이러한 미국 문화 용어에 익숙하지 않다는 것을 깨달았습니다.

"주식, 트레이딩 등 투자죠. 물론 아직 배울 게 많지만, 마음먹으면 아직 배울 수 있을 것 같아요."

"그렇습니다." 그녀는 "이것이 당신이 원하는 것인가요?"라고 단호하게 대답했습니다.

"내 말은... 월급 하나만으로도 우리 인생을 바꿀 수 있다는 거야, 그리고-"

"페이페이, 이게 네가 원하는 거야?"

"제가 뭘 원하는지 아시죠, 엄마. 저는 과학자가 되고 싶어요."

"그럼 더 할 말은 없나요?"

li feifei는 공부를 계속하기로 결정했습니다.

caltech에서 박사 과정을 마친 후 li feifei는 다시 한 번 인생의 기로에 섰습니다.

세계적으로 유명한 경영 컨설팅 회사인 mckinsey의 파트너들이 인턴급 분석가를 찾고 있었습니다.

리페이페이는 인터뷰에 지원했고 심지어 예산을 훨씬 초과하는 양복을 구입하기도 했다.태그를 칼라 아래에 조심스럽게 숨기세요, 착용 후 바로 반품이 가능합니다.

인터뷰는 엄청나게 잘 진행되었습니다.

mckinsey & company는 즉시 긍정적인 제안을 했고 li feifei의 회사를 이전하기로 결정했습니다.인턴십은 영구, 영구 직위로 전환됩니다.

그 일은 그녀가 오랜 부담을 덜어주는 방법이자 모든 이민자 가족이 자녀에게 원하는 직업에 대한 지름길처럼 보였습니다.

그러나 그 대가는 그녀의 북극성인 과학을 포기하는 것이었습니다.

li feifei는 집으로 돌아와 "좋은 소식"을 전하고 그녀에게 초봉과 넉넉한 혜택을 알려주었습니다. (다음은 원문에서 발췌한 것입니다.)

"정말 이 문제를 다시 논의하고 싶은가요?"

"엄마, 알아요. 하지만 내 말 좀 들어보세요."

"저는 제 딸을 압니다. 그 아이는 경영 컨설턴트도 아니고 과학자입니다."

"엄마, 몸을 생각하세요! 우리 비용을 생각해보세요. 학계가 우리에게 무엇을 얻나요?"

"페이페이, 우리가 여기까지 온 것은 네가 지금 포기하라고 하려는 게 아니야."

"이것은 포기가 아닙니다! 이것이 바로 제가 꿈꾸는 직업입니다. 현재의 곤경에서 우리를 구해줄 수 있는 직업입니다. 지금 우리의 삶이 어떤지 보세요! 기숙사에 사는 세 명의 성인!"

어머니는 잠시 말을 멈추고 이 말을 생각한 뒤 이렇게 대답했습니다. "페이페이, 당신은 마치 우리를 희생시키면서 과학을 추구하는 것처럼 당신이 가고 있는 길이 '이기적'이라고 계속 말하고 있습니다."

"내가 어떻게 이런 기분을 느끼지 않을 수 있겠는가? 나는 지금 우리 가족을 부양하고 있을 수도 있고, 그리고—"

"당신은 나를 이해하지 못합니다. 이것은 결코 당신 혼자의 길이 아니었습니다. 이것은 처음부터 우리 가족의 길이었습니다. 당신이 과학자, 연구원 또는 내가 상상할 수 없는 다른 직업이 될 운명이든, 그것은 상관없습니다. 비행기가 상하이를 떠난 순간부터 우리 가족은 이 목표를 위해 열심히 노력해 왔습니다.”

무슨 말을 해야할지 모르겠습니다.

"마지막으로 말씀드리지만, 우리는 지금까지 포기하지 않고 여기까지 왔습니다."

그녀는 항상 옳습니다. 이번에는 알 수 없는 이유로 마침내 그녀의 말을 듣게 되었다. 나는 다시는 내 길을 의심하지 않을 것입니다.

imagenet을 통해 “평생 지속될 만큼 충분한 설득을 들었습니다”

2006년에도 컴퓨터 비전 연구는 여전히 자금이 부족하고 외부의 관심을 거의 받지 못한 주제였습니다.

많은 연구자들은 더 나은 알고리즘을 구축하는 데 중점을 둡니다.

그들은 알고리즘이 컴퓨터 비전의 중심이라고 굳게 믿고 있습니다. 기계 지능을 생물학적 지능과 비교하면 알고리즘은 기계의 시냅스, 즉 뇌의 복잡한 신경 회로와 동일합니다.

그러나 li feifei는 그렇게 생각하지 않습니다. li feifei는 박사 과정 중에 이 연구 아이디어의 한계를 깨달았습니다.

최고의 알고리즘이라도 훈련된 데이터가 실제 세계를 잘 반영하지 않으면 제대로 작동하지 않습니다.

li feifei의 아이디어는 현실 세계를 완전히 반영할 수 있는 데이터 세트를 구축하는 것입니다.

인간처럼 그림 속의 사물을 인식하도록 기계를 가르치는 것은 인공지능 연구 분야가 항상 극복하고자 했던 주요 문제입니다.

그리고 이것은 또한 li feifei의 가장 중요한 공헌입니다. 즉, 인공 지능 분야 실무자의 의견을 바탕으로 imagenet 데이터베이스를 만든 것입니다."imagenet이 없었다면 오늘날 딥러닝 혁명도 없었을 것입니다."

imagenet의 야심 찬 목표는 바이올린부터 독일 셰퍼드, 베개까지 22,000개 카테고리를 포괄하는 각 카테고리별로 1,000개의 고유한 이미지, 총 약 2천만 개의 이미지를 수집하는 것입니다.

그러나 처음에는 li feifei의 imagenet 아이디어에 거의 모든 사람들이 만장일치로 반대했습니다."저는 평생(아마도 다음 세대에도) 지속될 만큼 충분한 설득력을 들었습니다."리 페이페이(li feifei)가 말했습니다.

마침내 그녀는 그녀의 첫 번째 후원자이자 마이크로프로세서 아키텍처 분야의 리더인 kai li 교수를 만났습니다.

마이크로프로세서 아키텍처는 수백만 개의 나노 크기 트랜지스터를 세계에서 가장 복잡한 장치로 배열하는 기술이므로 그는 기하급수적 사고의 힘을 누구보다 잘 이해하고 있습니다. 그는 li feifei가 올바른 방향으로 가고 있다고 믿었습니다.

리 카이 교수

그는 프로젝트에 시급히 필요한 컴퓨팅 성능 문제를 해결한 li feifei의 연구에 주저하지 않고 워크스테이션 세트를 기증했습니다.

동시에 그는 직위를 곧 떠날 예정이었기 때문에 그의 제자인 deng jia를 li feifei에게 추천했습니다.

li feifei와 deng jia는 2인조 팀을 구성하여 이 어려운 프로젝트를 시작했습니다.

처음에 li feifei의 전략은 학부생들에게 시간당 10달러를 지불하고 수동으로 이미지를 검색하고 데이터베이스에 추가하는 것이었습니다.

"이론적으로는 이해할 수 있지만 작업량이 너무 큽니다. 천문학적인 양이고 google 검색 몇 번만으로는 완료할 수 없습니다." deng jia는 의심스러워 보였습니다.

설정된 속도로 imagenet을 완성하는 데는 19년이 걸릴 것입니다.

li feifei는 sun min이라는 대학원생의 제안으로 amazon이 개발한 mechanical turk 프로젝트에 대해 배웠습니다. 이 프로젝트는 인간 크라우드소싱을 사용하여 컴퓨터가 처리할 수 없는 상세하고 정밀한 지능 작업을 완료합니다.

imagenet의 대학생 주석 작성자 팀을 수십, 수백 또는 수천 명의 국제적인 팀으로 변화시킨 것은 바로 이 로봇입니다.

받은 지원이 계속 확대됨에 따라 deng jia가 제시한 예상 완료 시간은 처음에는 15년, 그 다음에는 10년, 그 다음에는 5년, 2년, 최종적으로는 1년 미만으로 단축되었습니다.

그러나 자금 수요도 팀이 감당할 수 있는 한계에 가까워지고 있었습니다. 2009년에 li feifei는 연구를 위한 새로운 연구 자금을 제공하는 스탠포드로 직장을 옮겼습니다.

2009년 6월, imagenet의 초기 버전이 마침내 완성되었습니다. 즉, 22,000개의 다양한 카테고리를 포괄하는 1,500만 개의 이미지 컬렉션입니다. 이미지는 거의 10억 개의 후보 이미지에서 추출되었으며 167개국에서 온 48,000명 이상의 글로벌 기여자가 주석을 달았습니다.

imagenet은 li feifei가 수년간 꿈꿔왔던 규모와 다양성 수준에 도달할 뿐만 아니라 일관된 정확성도 유지합니다. 모든 이미지는 손으로 주석을 달고 계층 구조로 구성되며 3중 검증을 거칩니다.

정량적인 관점에서 볼 때 li feifei는 설정된 목표를 달성했으며 당시 인공 지능 역사상 가장 큰 수동 편집 데이터 세트를 구축했습니다.

"우리의 연구는 대담하고 미래지향적입니다. 비록 완전하지는 않지만 사고를 자극할 수 있습니다. 대부분은 개념적으로 단순합니다. 그러나 모든 것이 가능해진 것은 imagenet이 등장한 이후였습니다."

역사상 처음으로 인간처럼 '볼' 수 있는 능력을 갖춘 기계가 현실이 되었습니다.

더 중요한 것은 빅데이터를 활용하여 다층 신경망을 훈련시키려는 그녀의 아이디어가 이미지에서 음성, 텍스트, 영상 등 다른 분야로 확장되어 오늘날까지 계속되는 ai 혁명에 불을 붙였다는 점입니다.

ai4all(ai for all), 편견을 없애다

야후의 플리커는 2015년 출시 이후 56세 흑인 남성의 흑백 초상화를 '원숭이'로 묘사한 것, 다하우 강제수용소 정문 사진을 정글짐으로 표시한 것, 그리고 얼굴이 그려진 남자에게 라벨을 붙였습니다. "유인원"이라는 라벨이 붙은 유색 분말을 입은 백인 여성.

구글은 자사의 사진 서비스에서 두 명의 흑인 십대를 '고릴라'로 잘못 분류한 후 비슷한 논란에 휩싸였습니다.

인공 지능은 "남자들의 바다"입니다. imagenet을 포함한 데이터 세트의 다양성 부족으로 인해 백인이 아닌 사용자와 남성이 아닌 사용자에 대한 알고리즘의 성능이 저하되고 의심스러운 의사 결정이 발생합니다. 부정적인 영향을 더욱 가중시켰습니다.

인터넷이 백인, 서양인, 남성이 주를 이루는 일상생활의 모습을 보여주면 기술이 다른 집단의 사람들을 이해하는 것이 어려워집니다.

불균형한 데이터 세트 외에 모델 자체에도 문제가 있나요? 모든 데이터에 의존하는 알고리즘 아키텍처에 숨겨진, 발견되지 않은 약점이 있습니까? 훈련 과정을 촉진할 수 있는 학습 기술에 문제가 있습니까?

편견을 없애기 위해 li feifei와 그녀의 학생 olga는 9학년과 10학년 여학생들을 대상으로 stanford artificial intelligence laboratory 과정을 개설했습니다.

소수의 사람들을 ai 강좌에 초대한다는 아이디어는 매우 인기가 높아서 그들의 프로젝트는 북미 전역에 캠퍼스를 두고 계속 확장되는 임무를 갖춘 전국 비영리 단체로 빠르게 눈덩이처럼 불어났습니다.

곧 그들은 유색인종 학생, 경제적으로 불리한 학생과 같은 소외된 집단에게도 유사한 프로그램을 제공하기 시작했습니다.

불과 몇 년 후, 이 프로젝트는 공식적으로 ai4all로 명명되었습니다.멜린다 프렌치 게이츠(멜린다 프렌치 게이트) 중추적 벤처스와엔비디아 창업자 젠슨 황라운드 자금이 제공되었습니다.

ai4all은 계속해서 세계에 영향을 미치고 있습니다.

여학생, 아프리카계 미국인, 라틴계 학생, 저소득층 어린이 등 현재 ai 분야에서 작은 비중을 차지하는 학생들에 초점을 맞춰 더 많은 젊은이들이 ai 직업을 추구하도록 장려하는 것이 목표입니다. ai의 다양성, 기계 학습 알고리즘에 내장된 편견과 차별의 증거에 대응합니다.

업계가 인공지능의 미래를 쫓다 보면 무분별하게 행동하고 자기 성찰이 부족한 경우가 많다. 그러나 ai4all의 노력은 적어도 소수의 사람들이 반대 방향으로 가고 있음을 보여준다.

"인간 중심의 인공지능"

2018년 리페이페이(li feifei)는 스탠포드 대학으로 돌아온 후 인간 중심 인공 지능 프로젝트의 시작을 공식적으로 발표하고 인간 본성을 인공 지능의 중심에 두는 것을 목표로 스탠포드 인간 중심 ai 연구소(hai)를 설립했습니다. .

hai 공동 디렉터: john etchemendy 및 li feifei

그녀는 자신의 제안에서 "인간 중심 ai"가 세 가지 단순하지만 강력한 아이디어에서 파생된다고 언급했습니다.

1. ai가 우리의 요구 사항을 더 잘 충족하려면 인간 지능의 다양성, 뉘앙스 및 깊이를 수용해야 합니다.

3. 인공지능의 궁극적인 목표는 인류를 약화시키거나 대체하는 것이 아니라 인류를 향상시키는 것이어야 합니다.

이는 ai가 신경과학, 심리학 및 기타 분야와 협력하여 인간에게 더욱 민감한 알고리즘을 만들고 ai가 사람들이 업무를 대체하는 것이 아니라 업무를 완수하는 데 도움이 되도록 해야 한다는 것을 의미합니다.

li feifei는 스탠포드 대학교 의과대학 교수인 arnie milstein과 협력했습니다."주변지능“기술은 사람 중심의 좋은 구현입니다.

이것은 '손 씻기'라는 작은 문제에서 시작된 연구이다.

손씻기는 감염 확산을 예방하는 가장 중요한 수단이지만, 오늘날까지도 의료 현장에서 손을 씻지 않거나 의료진의 부적절한 손 씻기는 질병 확산의 중요한 요인으로 남아 있습니다.

li feifei와 ani는 눈에 띄지 않는 지능적이고 안정적인 인식으로 공간을 채우도록 설계된 기술을 구상했습니다.

인간 모니터와 달리 그들의 기술은 배경에 섞여 조용히 지켜보고 위험이 감지될 때만 경보를 울립니다.

“데이터의 편견을 해결하는 일이든, 병원의 환자를 보호하는 일이든, 모든 공통분모는 우리 기술이 사람을 대하는 방식, 특히 개인의 존엄성을 어떻게 보호하는가입니다. 그것이 제가 계속 강조하는 핵심 단어입니다. 즉, 인공지능이 어떻게 인간의 존엄성을 존중할 수 있는가? 이 질문이 모든 연구의 출발점이다.”

"인간 중심의 인공지능." 이 단어를 몇 달 동안 고민하다가 이제서야 말하게 됐다. 앞으로 몇 년 안에 '인간 중심의 인공지능'은 여러분 모두에게 어떤 의미를 갖게 될 것입니다." - 리 페이페이(li feifei)