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autor丨winnie

editor丨guan ju

li feifei é raroativista de plataforma social, pode ser chamada de “grande pessoa viva no mundo da ia”, e seu twitter é atualizado quase todos os dias.

um dos conteúdos mais recentes é uma republicação dos últimos avanços em pesquisas sobre robôs do laboratório de ia da universidade de stanford:

no vídeo, as duas mãos robóticas trabalham juntas suavemente para dobrar roupas, servir chá e embalar sapatos, com perfeita suavidade.

esses movimentos fluidos são alcançados através de um processo chamadorestrições de pontos-chave relacionais (rekep)realizado pelas novas tecnologias.

esta tecnologia é uma boa solução para a complexa simulação de restrições de robôs interagindo com o mundo.inteligência espacialhá um grande potencial neste aspecto, e esta é a direção do mais recente empreendimento de li feifei.

li feifei legendou a repostagem:

novo trabalho do nosso laboratório demonstra uma integração mais profunda entre visão e aprendizado de máquina!

no final háolhos estrelados e felicidadesícone pequeno, uma sensação de orgulho transborda a tela.

o perfil de li feifei no twitter é uma série de hashtags sem um único adjetivo:

professor de ciência da computação em stanford, codiretor do stanford human-centered artificial intelligence institute (hai), cofundador e presidente da ai4all e pesquisador (ia, visão computacional, aprendizado de máquina, ia em saúde).

embora tenha recebido o título de professora associada titular em stanford aos 33 anos, ela foi a primeira mulher diretora do laboratório de inteligência artificial de stanford e a primeira professora da sequoia chair na universidade de stanford. academias dos eua e criou o conjunto de dados imagenet, um catalisador chave para a inteligência artificial moderna... …

estas conquistas pioneiras são sem dúvida deslumbrantes no mundo global da ciência e da tecnologia que é quase dominado por homens, mas ela nunca as exibiu, como se fossem apenas pequenas notas de rodapé no caminho para perseguir os seus sonhos científicos.

além dos últimos progressos da ia ​​​​e de algumas postagens sobre supervisão de ia, li feifei também está twittando para promover sua mais recente autobiografia.《os mundos que vejo》, a versão chinesa foi publicada em abril deste ano, intitulada"autobiografia de li feifei: o mundo que vi"。

diferente do destaque mostrado na ia, li feifei demonstrou grande entusiasmo ao promover seu novo livro.humildeeperfil discreto。

esse contraste também permeia todo o livro “o mundo que vejo”:li feifei passou muito tempo descrevendo a vasta história do desenvolvimento da inteligência artificial e a busca de seus sonhos pessoais, enquanto mencionava apenas brevemente suas próprias conquistas para aqueles que deram pelo menos uma pequena ajuda em sua vida.

mas quem, como ela, pode escrever sua história pessoal em uma história magnífica e de altos e baixos do desenvolvimento da inteligência artificial?

“migrante”“fêmea“a superposição de rótulos duplos fracos aumenta ainda mais a dificuldade de passar no teste.

de chengdu a nova jersey, por que li feifei, obcecado por física, recorreu à ia? o que ilumina sua estrela do norte? como ela conseguiu uma vida contrária no mundo da tecnologia? por que ela criou o ai4all? como é a inteligência artificial aos olhos dela? que tipo de problemas ela está resolvendo agora?

as respostas estão todas no livro.

“feifei” e curiosidade

a origem do nome de li feifei é bastante dramática.

em 1976, no dia em que li feifei nasceu, seu pai se atrasou. não foi por causa de engarrafamentos ou outros acidentes, mas porque foi ao parque observar pássaros por capricho e perdeu a noção do tempo.

nome"feifei", também no que penso quando estou observando pássaros.

minha mãe ficou furiosa, mas achou que era um bom nome.

a curiosidade do seu pai foi transmitida a li feifei quando ela era criança, o seu pai costumava levá-la ao parque para observar pássaros, aos campos para ver búfalos ou para apanhar insectos, o que lhe inspirou um forte desejo de explorar o mundo.

exposto ao ensino médiofísicamais tarde, esse se tornou seu assunto mais obcecado, e ela até pensou nas mudanças na aceleração e no momento angular ao virar uma bicicleta.

ela também está interessada nas grandes figuras da história da física e tem pensamentos imaginativos sobre eventos como a descoberta da lei da flutuabilidade por arquimedes enquanto tomava banho e o esconderijo de newton em sua cidade natal para escrever "princípios matemáticos da filosofia natural". quando a peste estava no auge.

para realizar o sonho científico de li feifei, seus pais decidiram ir para os estados unidos com a família.

quando ela estava no ensino médio nos estados unidos, ela ficou particularmente obcecada com a teoria da relatividade por um tempo, mas não conseguia entendê-la e achou-a muito difícil. mas, de repente, um dia, pareceu-me compreender a teoria da relatividade enquanto sonhava. ela estava tão animada que acordou no meio da noite e escreveu lá.

seguindo sua curiosidade pela física, li feifei encontrou sua estrela do norte.

no segundo ano, ela começou a ler alguns livros de físicos. invariavelmente, os físicos que ela mais admirava, incluindo einstein, passavam a segunda metade de suas vidas não pensando apenas em problemas físicos, como fótons, átomos ou a fonte do. universo, mas começou a pensar sobre o problema da vida.

li feifei também começou a ficar curiosa sobre a vida. o que a deixou mais curiosa foi a história da vida, que é a inteligência. por que a vida é inteligente?

a partir desses pensamentos, li feifei encontrou a ia quando estava estudando para um doutorado. naquela época, ninguém sabia sobre ia e ainda era o inverno da ia.

a curiosidade é como um holofote. quando você acende a sua curiosidade, essa luz pode brilhar em lugares diferentes. talvez o primeiro e o segundo lugar onde ela brilha não sejam o que você gosta, mas você continua pesquisando através dessa curiosidade, e continua pesquisando. para isso e você verá algo que o deixará particularmente animado e interessante. ——li feifei

“bilhetes de loteria vencedores desperdiçados” e a estrela do norte

os dias em que cheguei aos estados unidos foram difíceis. uma família de três pessoas morava em um apartamento de um quarto com móveis retirados do lixo abandonado na beira da estrada.

o pai de li feifei encontrou um emprego consertando câmeras em uma loja chinesa e saía do trabalho muito tarde todos os dias. minha mãe conseguiu emprego como caixa em uma loja, fazendo operações repetitivas e mecânicas, longe da literatura que adorava.

para sustentar sua família, li feifei fazia biscates todos os dias quando não estava na escola.

o trabalho mais comum é trabalhar em um restaurante chinês, começando emtrabalhe das 11h às 23h, 12 horas no total, e ganhe us$ 2 por hora.

enquanto trabalhava como ajudante de garçom em um restaurante, no turno da tarde, li feifei aproveitava a rara oportunidade de ler clássicos da literatura compartilhados com ela por sua mãe, que o gerente do restaurante dispensou. “ele achava que, para pessoas como nós, a imaginação é supérflua na vida”, lembrou li feifei.

para esses imigrantes chineses que nem sabem falar inglês, o salto de classe é um sonho inatingível.

os estudos dos quais antes me orgulhava tornaram-se um fardo. li feifei mal fala inglês. todos os dias, quando vai para casa fazer o dever de casa, ela tem que preparar dois dicionários, um para tradução de inglês para chinês e outro para tradução de chinês para inglês, caso contrário ela não conseguirá fazê-lo. seu dever de casa.

embora tivesse muito pouco tempo para estudar, li feifei ainda passou no examesat1250, pontuação perfeita em matemáticaresultados.

ela se inscreveu em três universidades, mit, princeton e rutgers state university of new jersey.

no final, todas as três escolas enviaram avisos de admissão e a universidade de princeton até ofereceu uma bolsa de estudos quase integral.

a notícia de que li feifei iria estudar em princeton causou sensação em toda a comunidade e até apareceu no jornal local.

mas é um pouco lamentável que li feifei não tenha escolhido a medicina ou as finanças, que são trampolins para a classe rica, mas tenha escolhido a física, pela qual é obcecado.

“é um bilhete de loteria tão bom, mas é um desperdício.” os vizinhos não conseguiam entender.

em 1999, a carreira universitária de li feifei na universidade de princeton estava chegando ao fim e ela mais uma vez enfrentou a escolha entre as ambições científicas e a vida real.

ela estava dividida entre a tentação da pós-graduação e a pressão para iniciar uma carreira.

ela foi abordada por grandes nomes, incluindo goldman sachs e merrill lynch, que lhe ofereceram tudo: benefícios, oportunidades de progresso, um salário inicial invejável e, claro, seguro saúde. eles prometeram perdoar dívidas, acabar com a rotina da lavanderia e sustentar a família de sua mãe enquanto sua saúde se deteriorava.

a única exigência era que ela desistisse da ciência.

depois de pensar nisso por mais de meia semana, li feifei teve a seguinte conversa com sua mãe na lavanderia (a seguir está um trecho do artigo original):

"mãe, estou considerando algumas opções. entrevistei várias 'empresas'. chama-se 'empresa' em chinês, certo? são gigantes de wall street. devo admitir que as condições que oferecem são muito atrativas."

"gigante de wall street?"

percebi que ela não estava familiarizada com esses termos culturais americanos.

"são ações, negociações, etc. investimentos. claro, ainda há muitas coisas para aprender, mas se eu realmente me decidir, acho que ainda posso aprender."

"sim." ela respondeu categoricamente: "é isso que você quer?"

"quero dizer... só o contracheque é suficiente para mudar nossas vidas, e-"

“feifei, é isso que você quer?”

"você sabe o que eu quero, mãe. quero ser cientista."

"então o que mais há para dizer?"

li feifei optou por continuar seus estudos.

ao final de sua carreira de doutorado na caltech, li feifei estava mais uma vez em uma encruzilhada em sua vida.

sócios da empresa de consultoria de gestão de renome mundial mckinsey vieram recrutar. eles procuravam um analista de nível estagiário.

li feifei se candidatou para uma entrevista e até comprou um terno que ultrapassou em muito o orçamento.esconda cuidadosamente a etiqueta sob o colarinho, para que você possa devolvê-lo imediatamente após usá-lo.

a entrevista correu incrivelmente bem.

a mckinsey & company imediatamente fez um convite positivo e decidiu transferir a li feifeios estágios passam para cargos permanentes e permanentes.

o trabalho parecia uma forma de aliviá-la de um fardo há muito pesado e um atalho para o tipo de carreira que toda família de imigrantes desejava para seus filhos.

mas o custo foi desistir da sua estrela norte, a ciência.

li feifei voltou para casa e compartilhou a “boa notícia”, contando-lhe o salário inicial e benefícios generosos (a seguir está um trecho do texto original):

"nós realmente queremos discutir isso de novo?"

"mãe, eu sei, mas me escute..."

"eu conheço minha filha. ela não é consultora administrativa nem nada. ela é uma cientista."

"pense no seu corpo, mãe! pense nas nossas despesas. o que a academia nos ganha?"

“feifei, chegamos até aqui, não é para você desistir agora.”

"isso não é desistir! este é o emprego dos meus sonhos, uma carreira que pode nos tirar da situação atual. veja como estão nossas vidas agora! três adultos morando em um dormitório!"

a mãe parou por um momento, talvez pensando nessas palavras, e então respondeu: “feifei, você fica dizendo que o caminho que está seguindo é ‘egoísta’, como se estivesse buscando a ciência às nossas custas”.

"como eu poderia não me sentir assim? eu poderia estar apoiando nossa família agora e..."

"você não me entende. este nunca foi o seu caminho sozinho. este tem sido o caminho da nossa família desde o início. quer você esteja destinado a ser um cientista, um pesquisador ou alguma outra carreira que não consigo imaginar, é não importa. você pode ganhar dinheiro com isso? desde o momento em que nosso avião saiu de xangai, nossa família tem trabalhado duro para esse objetivo.

eu não sei o que dizer.

"vou dizer uma última vez: chegamos até aqui, não é para você desistir agora."

ela está sempre certa. desta vez, por alguma razão desconhecida, finalmente ouvi suas palavras. nunca mais questionarei meu caminho.

“já ouvi dissuasão suficiente para durar a vida toda” com imagenet

em 2006, a pesquisa em visão computacional ainda era um assunto que carecia de financiamento e recebia pouca atenção externa.

muitos pesquisadores se concentram na construção de algoritmos melhores.

eles acreditam firmemente que os algoritmos são o centro da visão computacional. se compararmos a inteligência da máquina com a inteligência biológica, os algoritmos são equivalentes às sinapses da máquina, ou aos intrincados circuitos neurais do cérebro.

mas li feifei não pensa assim. durante seus estudos de doutorado, li feifei percebeu as limitações desta ideia de pesquisa:

mesmo o melhor algoritmo não fará bem o seu trabalho se os dados nos quais for treinado não refletirem bem o mundo real.

a ideia de li feifei é construir um conjunto de dados que possa refletir totalmente o mundo real.

ensinar máquinas a reconhecer objetos em imagens como os humanos é um grande problema que o campo da pesquisa em inteligência artificial sempre esperou superar.

e esta é também a contribuição mais importante de li feifei - a criação da base de dados imagenet, com comentários de profissionais da área de inteligência artificial."sem imagenet, não haveria revolução de aprendizagem profunda hoje."

o ambicioso objetivo da imagenet é coletar 1.000 imagens exclusivas para cada categoria, abrangendo 22.000 categorias, de violinos a pastores alemães e travesseiros, totalizando cerca de 20 milhões de imagens.

mas no início, a ideia de imagenet de li feifei foi unanimemente contestada por quase todos.“já ouvi dissuasão suficiente para durar uma vida inteira (e provavelmente a próxima).”li feifei disse.

finalmente ela conheceu seu primeiro apoiador, o professor kai li, líder na área de arquitetura de microprocessadores.

a arquitetura de microprocessadores é a arte de organizar milhões de transistores em nanoescala nos dispositivos mais complexos do mundo, para que ele entenda o poder do pensamento exponencial melhor do que a maioria. ele acreditava que li feifei estava indo na direção certa.

professor li kai

ele não hesitou em doar um conjunto de estações de trabalho para a pesquisa de li feifei, o que resolveu o problema de poder computacional de que o projeto necessitava com urgência.

ao mesmo tempo, por estar prestes a deixar o cargo, também recomendou seu aluno deng jia a li feifei.

li feifei e deng jia formaram uma equipe de duas pessoas e iniciaram este difícil projeto.

no início, a estratégia de li feifei era pagar us$ 10 por hora aos alunos de graduação para pesquisar e adicionar imagens manualmente ao banco de dados.

“posso entender teoricamente, mas a carga de trabalho é muito grande. é uma quantidade astronômica e não pode ser concluída com apenas algumas pesquisas no google.

no ritmo estabelecido, serão necessários 19 anos para concluir o imagenet.

por sugestão de um estudante de pós-graduação chamado sun min, li feifei aprendeu sobre o projeto mechanical turk desenvolvido pela amazon, que usa crowdsourcing humano para concluir tarefas inteligentes detalhadas e precisas que os computadores não conseguem realizar.

foi esse robô que transformou a equipe de anotadores de estudantes universitários da imagenet em uma equipe internacional de dezenas, centenas ou milhares de pessoas.

à medida que o apoio recebido continuou a expandir-se, o tempo estimado de conclusão dado por deng jia diminuiu drasticamente, primeiro para 15 anos, depois para 10 anos, depois para 5 anos, para 2 anos e, finalmente, para menos de 1 ano.

no entanto, a demanda por fundos também estava se aproximando do limite que a equipe poderia pagar. em 2009, li feifei mudou de emprego para stanford, que forneceu novos fundos para sua pesquisa.

em junho de 2009, a versão inicial do imagenet foi finalmente concluída: uma coleção de 15 milhões de imagens abrangendo 22 mil categorias diferentes. as imagens foram selecionadas de quase 1 bilhão de imagens candidatas e anotadas por mais de 48 mil colaboradores globais de 167 países.

o imagenet não apenas atinge os níveis de escala e diversidade com os quais li feifei sonha há anos, mas também mantém uma precisão consistente: cada imagem é anotada à mão, organizada em uma hierarquia e validada triplamente.

do ponto de vista quantitativo, li feifei atingiu o objetivo estabelecido e estabeleceu o maior conjunto de dados editados manualmente na história da inteligência artificial da época.

"nossa pesquisa é ousada e voltada para o futuro. embora não esteja completa, pode estimular o pensamento. muitas delas são conceitualmente simples. mas foi somente com o surgimento do imagenet que tudo se tornou viável."

pela primeira vez na história, máquinas com a capacidade de “ver” como os humanos tornaram-se uma realidade.

mais importante ainda, sua ideia de usar big data para treinar redes neurais multicamadas expandiu-se de imagens para outros campos, como voz, texto, vídeo, etc., desencadeando a revolução da ia ​​que continua até hoje.

ai4all (ai for all), elimine preconceitos

o flickr do yahoo tem sido problemático desde seu lançamento em 2015, com uma série de erros, incluindo a descrição de um retrato monocromático de um homem negro de 56 anos como um “macaco”, rotulando uma foto do portão do campo de concentração de dachau como um trepa-trepa, e rotular um homem com o rosto pintado de mulher branca com pó colorido rotulado como "macaco".

o google se envolveu em uma controvérsia semelhante depois que seu serviço de fotos rotulou erroneamente dois adolescentes negros como “gorilas”.

a inteligência artificial é um “mar de homens”. a falta de diversidade nos conjuntos de dados, incluindo o imagenet, faz com que os algoritmos sejam inadvertidamente tendenciosos e tenham um desempenho ruim em usuários não-brancos e não-homens, algoritmos insuficientemente testados e tomadas de decisão questionáveis; exacerbou ainda mais o impacto negativo.

quando a internet apresenta uma imagem da vida quotidiana predominantemente branca, ocidental e masculina, torna-se difícil para a tecnologia compreender outros grupos de pessoas.

além do conjunto de dados desequilibrado, há algum problema com o próprio modelo? existem pontos fracos ocultos e não descobertos na arquitetura algorítmica que depende de todos esses dados? há algo de errado com as tecnologias de aprendizagem que podem facilitar o processo de formação?

para eliminar o preconceito, li feifei e sua aluna olga abriram o curso do laboratório de inteligência artificial de stanford para meninas do nono e décimo ano.

a ideia de convidar um pequeno grupo de pessoas para fazer um curso de ia era tão popular que seu projeto rapidamente se transformou em uma organização sem fins lucrativos nacional com campi em toda a américa do norte e uma missão em constante expansão.

logo, eles também começaram a oferecer programas semelhantes para grupos marginalizados, como estudantes negros e estudantes economicamente desfavorecidos.

poucos anos depois, o projeto foi oficialmente denominado ai4all,melinda portões franceses(melinda french gates) pivotal ventures efundador da nvidia, jensen huanguma rodada de financiamento foi fornecida.

ai4all continua a impactar o mundo.

ele se concentra em estudantes que atualmente representam uma pequena proporção do campo da ia, como meninas, afro-americanos, estudantes latinos ou crianças de baixa renda. o objetivo é inspirar mais jovens a buscar empregos em ia para aumentar. a diversidade da ia, para neutralizar as evidências de preconceito e discriminação incorporadas em algoritmos de aprendizado de máquina.

quando a indústria persegue o futuro da inteligência artificial, muitas vezes age de forma imprudente e carece de auto-exame. no entanto, os esforços da ai4all mostram que pelo menos um pequeno número de pessoas está a ir na direcção oposta.

“inteligência artificial centrada no ser humano”

em 2018, após o retorno de li feifei à universidade de stanford, ela anunciou oficialmente o lançamento do projeto de inteligência artificial centrada no ser humano e criou o stanford human-centered ai institute (hai), com o objetivo de colocar a natureza humana no centro da inteligência artificial. .

codiretores da hai: john etchemendy e li feifei

ela mencionou em sua proposta que a “ia centrada no ser humano” deriva de três ideias simples, mas poderosas:

1. para que a ia sirva melhor as nossas necessidades, deve abranger a diversidade, as nuances e a profundidade da inteligência humana.

3. o objetivo final da inteligência artificial deveria ser melhorar a nossa humanidade, e não enfraquecê-la ou substituí-la.

isto significa que a ia terá de trabalhar com a neurociência, a psicologia e outras disciplinas para criar algoritmos que sejam mais sensíveis ao ser humano e garantir que a ia ajuda as pessoas a realizarem o seu trabalho, em vez de as substituir.

li feifei colaborou com arnie milstein, professor da faculdade de medicina da universidade de stanford“inteligência ambiental“a tecnologia é uma boa personificação da orientação para as pessoas.

este é um estudo que parte da pequena questão de “lavar as mãos”.

a lavagem das mãos é o meio mais importante de prevenir a propagação da infecção, mas até hoje, a falta de lavagem das mãos ou a lavagem inadequada das mãos pelo pessoal médico continua a ser um factor importante na propagação de doenças em ambientes médicos.

li feifei e ani imaginaram uma tecnologia projetada para preencher o espaço com uma percepção inteligente e confiável que seria discreta.

ao contrário dos monitores humanos, a sua tecnologia irá misturar-se com o fundo, observando silenciosamente e apenas soando o alarme quando o perigo for detectado.

“seja abordando o preconceito nos dados ou protegendo os pacientes nos hospitais, o denominador comum em tudo isso é como a nossa tecnologia trata as pessoas e, especialmente, como protege a dignidade individual. ‘dignidade’, essa é a palavra-chave que continuo enfatizando. é: como a inteligência artificial pode respeitar a dignidade humana? esta questão é o ponto de partida de todo o trabalho de investigação.”

“inteligência artificial centrada no ser humano.” pensei nesta palavra durante vários meses e agora finalmente a disse: “sempre expressei a minha filosofia desta forma. espero que esta palavra possa explicar adequadamente a minha carreira futura. nos próximos anos, a 'inteligência artificial centrada no ser humano' terá um certo significado para todos vocês." - li feifei.