一個中國女孩的美國夢
李飛飛的童年并沒有太多光環(huán)，16歲跟隨父母遠赴美國，在語言生活各處屢屢碰壁。在這個年級進入到一個完全陌生的語言環(huán)境里，對任何人都是一種極大的挑戰(zhàn)。她曾說，對于她和其他移民家庭的孩子來說，每個人都處于“survival mood"。她在中學時代打過各種各樣的工，但她并不覺得辛苦，因為”全家人都在為生存奮斗。”
最終，她憑借著一股堅韌不拔的勁頭，一邊工作一邊學習英語，以全校第六名的成績畢業(yè)，并申請到了普林斯頓大學的全額獎學金。
即便是上了大學，生活也并非一帆風順。母親罹患癌癥、生活拮據，她不得不在舉目無親的美國四處籌集資金在家附近開了一家洗衣店。周一到周五她在普林斯頓學習，周末匆忙趕回家打理洗衣店的業(yè)務。她笑稱這是屬于她自己的“雙城記”。
生活雖然拮據，但她十分清楚自己想要的不是富足安逸的生活。在1999年畢業(yè)于普林斯頓大學物理系之后，她放棄了高薪的投行工作，轉而遠赴西藏研究藏醫(yī)。她對物理學前沿動向的觀察細致入微，并發(fā)現20世紀的頂尖物理學家們都多多少少涉足了生物領域。于是，從西藏回到美國，她在加州理工大學攻讀當時很冷門的人工智能和神經生物科學的博士學位，主攻視覺計算和機器學習分支。
她說過這樣一句話：
“你需要充分發(fā)揮自己的潛力并且兼顧自己所肩負的責任，但也不能忘記自己的初心。”
“The real existential challenge is to live up to your fullest potential, live up to your sense of responsibility and to be honest to yourself about your dreams while doing it.”
當身邊的所有人對一件事趨之若鶩的時候，普通人很難堅持自我，可是她做到了。因為她懷有更崇高的理想—用科技造福人類。
一步一步地，她選擇了AI領域。
AI之路
如何能讓機器思考和表達？
李飛飛用一個孩子從牙牙學語到能進行簡單溝通的過程來描述ImageNet的成長。
ImageNet項目開始與2007年，李飛飛和她的團隊最開始做的，就是教會機器設置程序識別圖片?？墒怯捎谕皇挛镉懈鞣N各樣的變化，只有擁有海量圖片庫才能支撐起精準識別。
為了給海量圖片分類，最頂峰時期曾有來自167個國家的48940位員工加入了這項浩大的工程。
到2009年，ImageNet已經積累了兩萬兩千個類別的一千五百萬照片。
隨著數據的積累，機器已經形成了識別圖片的程序，正如一個孩子已經學會說基本的名詞。于是，李飛飛團隊開始研究 “如何讓機器表達完整的句子”。
2015年，ImageNet成功完成了圖像之間的連接，達成了“由詞至句的突破”。至此，在對一個機器人輸入一張圖片時，它已經可以對圖片進行準確的整體描述。
在耗費了巨大精力和財力完成了ImageNet的框架后，李飛飛做出了一個出人意料的決定—向全世界免費開放ImageNet。這真再次印證了她投身科技造福人類的偉大夢想。
最有潛力的地方，恰恰不是最熱鬧的地方。當初選擇一條不被看好的路，必然意味著承受更多的壓力：科研經費不足，學界的不看好，終身任期的要求......當被問及她是如何處理生活中的這些壓力的時候，她是這么回答的：
“我是一個想到什么就去做的人，花費大量時間來抱怨反而會浪費經歷。
“ I am a go-getter. It's in my DNA. If I spend a lot of time lamenting on the difficulties, then it could be distracting."
她專心致志地做了十年，成就了ImageNet, 也成為了AI領域的領軍人物。
AI的未來意義
AI的發(fā)展是革命性的，李飛飛在TED演講中提到: “首先，我們教會機器去觀察，之后，他們會更好地幫助我們觀察。從此以后，人們的雙眼將不再是唯一一種探索世界的方式。我們不僅能利用機器，更能夠與他們達成前所未有的合作。”
“我的使命是：給予機器觀察力，并為下一代創(chuàng)造更好的世界。”
