《我看见的世界》作者：李飞飞
2018年6月26日，对很多人来说，不过是普通的一天，但是，在大洋彼岸的华盛顿特区，这一天，对一位华裔女科学家而言，是那么的不同寻常。
这天，她怀着紧张不安的心情，匆匆前往美国国会大厦，去参加一场庄严肃穆的听证会。她要在美国众议院科学、太空和技术委员会，就“人工智能”的话题做证，并阐明自己的观点。前一天，在从美国西海岸飞往华盛顿的红眼航班上，她几乎一夜未眠，一遍又一遍地演练着自己的发言。
到达会议现场，她进入证人席，在写有自己名字的席位前坐了下来。在一片沉寂中，她感到肾上腺素飙升，传遍了全身。她深深吸了几口气，努力让自己保持平静。作为人工智能领域的前沿专家，今天，在这样重要的场合中，她到底要阐明什么观点呢？
思来想去，她决定把焦虑抛到脑后，毫无保留地分享，自己在这个行业的希望与恐惧，信念和摇摆。她决定坦然告诉公众，人类文明正处在一场科技革命的风口浪尖。这场革命已经改变并将重塑着我们的生活方式。要想安全、公平且可持续地利用这场变革的力量，光靠科学本身还远远不够。如果仅仅追求颠覆却不考虑可能导致的后果，就会犯下不可弥补的错误。
简而言之，在即将开始的听证会上，她要告诉世人的是：人工智能必须明确以人为本，必须尊重全球社会的集体尊严。
这位令人尊敬的华裔女科学家，名叫李飞飞，早年随父母从成都移民美国。1995年，她以全额奖学金被普林斯顿大学物理学专业录取。求学10年后，她获得加州理工学院电气工程博士学位，确定了自己在计算机视觉领域的使命，创建了ImageNet项目，这是一个包含1500万张图片的大型图片数据库。项目做成后，起初没有被业内重视，但最终成为现代人工智能的关键催化剂。2020年到2021年，李飞飞当选美国国家工程院、国家医学院和艺术与科学院三院院士，并入选《时代》杂志“百大AI影响力人物”。
那么这位上世纪80年代成都出来的平民女孩，是怎么在异国他乡披荆斩棘，成长为世界顶尖科学家的呢？这一路的艰辛不易，李飞飞都浓缩在了她的自传《我看见的世界》这本书里。而且，值得一提的是，这本书不仅是李飞飞勇往直前，创造不凡人生的励志成长史。也是一部翔实壮阔的现代人工智能发展史。
那么，接下来，就让我们一起翻开这本书，来看看李飞飞这一路跌宕起伏的传奇经历，以及在这个过程中波澜壮阔的科技发展。
远赴重洋，困境中渐渐崛起
20世纪80年代，李飞飞的童年在成都度过，她的父亲在化工厂的计算机部门工作，母亲原是高中老师，后来成为办公室职员。家人自小教育李飞飞，要努力学习，充分发挥自己的潜力。
上初中后，李飞飞对物理学表现出了浓厚的兴趣。1992年，她跟随父母移居美国，在新泽西州一个叫帕西帕尼的郊区小镇安家，随后进入帕西帕尼高中读书。
初到异国，陌生的语言环境和截然不同的文化氛围，给十几岁的李飞飞带来了很大的内心冲击。即使是最简单的家庭作业，她也需要几个小时才能完成，几乎每一步都要求助词典，这让她感到很沮丧。
她的父母也很忙碌，父亲在一家台湾商人的店里找了份修理相机的工作，母亲在礼品店当收银员，两人下班都很晚，收入微薄，仅够维持生计。
为了补贴家用，课余时间的李飞飞也开始打工。她通过报纸上的分类广告，找各种兼职来做，有时去中餐馆当服务生，有时去给别人做家务，还帮人遛过狗。尽管兼职挣的钱很少，但也能适当改善一些家里的生活。渐渐的，家里终于可以每个月存下一点钱，去商店买东西时，也不用那么在意价格了。
这个新的移民家庭，为生计奔波劳苦的日子，才刚看到希望，李飞飞的母亲身体就出了状况。其实在出国前的几年里，母亲身体就不太好，到了美国，天天守在收银台旁，工作劳累，她的健康开始每况愈下。就在这个时候，李飞飞的父亲又不幸失业了，家里再度陷入困顿。
移民群体生存的不易，促使李飞飞加倍努力读书，她想通过学习来分散注意力，也渴望恢复在中国时曾经优异的学业水平，通过成绩来证明自己。只是，英语仍然是她前进道路上的最大障碍，几乎每句话都要借助词典才能理解，学习的速度非常慢，尤其是数学的学习，更令她泄气。
为了提高数学成绩，李飞飞开始像其他同学那样，放学后去数学老师萨贝拉先生的办公室，向他请教问题，并提前开始做作业。
萨贝拉先生是学校的首席数学教师，是个不折不扣的数学行家。在他每天的悉心辅导下，李飞飞开始渐渐克服语言的障碍和学习的障碍。她还发现，自己和老师之间有很多共同点，除了对数学的热爱之外，两人都喜欢读科幻小说和名著。萨贝拉先生推荐了很多好书给李飞飞，课余阅读这些书的过程，提高了李飞飞的整体思考能力，她开始走上了全面发展的道路，学习成绩自然而然地提高了。
萨贝拉先生的热忱和给予，获得了李飞飞的深深信任，她第一次向一个美国人敞开心扉，倾诉家庭的困难，和她作为一个十几岁的孩子，对父母的不满情绪，而萨贝拉先生亦师亦友，像指导顾问一样，总是耐心地倾听，化解她的情绪，两人建立了深厚的师生情谊。
高中毕业前夕，面临上大学的选择，因为家里负担不起常春藤盟校的学费，李飞飞的目标主要是州立大学和社区大学，但她内心一直对一所顶级高校念念不忘，那就是普林斯顿大学，所以即使知道没机会去，李飞飞也象征性地提交了申请。
那年12月的一个寒冷下午，李飞飞收到了普林斯顿大学的回信。如果是录取通知书，信封会非常厚实，因为里面会装满新生的入学材料和后续说明。然而，她的那封信却很薄。
李飞飞觉得已经知道结果了，但还是拆开了信。万万没想到，信里带来了让她不敢相信的惊喜：普林斯顿大学录取了她，并且告诉她，她的申请进入了提前录取周期，因此回复是用薄信封寄出来的。
不仅如此，信里还有一封名为“经济援助”的文件，上面写了很多法律细节，李飞飞没有完全看懂，便拿着信去学校，找萨贝拉先生看。萨贝拉先生又带着李飞飞去找校长确认。最后得知，普林斯顿大学不但录取了李飞飞，还为她提供了近乎全额的奖学金。
这是到美国这么久以来，李飞飞第一次有了类似自信的感觉。她说，在萨贝拉先生的指导下，自己重新找回了尊严。
沉迷科学，找到自己的北极星
普林斯顿大学的校园就像一个梦境，让李飞飞在兴奋之中觉得有些不真实，无论是精密的实验室那纯粹的科学魔力，还是规模恢宏的众多图书馆，或是校园里丰富的艺术收藏品，都让她感到自己置身于一个超凡的世界之中，呼吸着极其新鲜的空气。
当然，这背后也有很多纠结。作为移民，李飞飞始终觉得，自己似乎应该把学业作为毕业之后找到好工作的敲门砖，比如进入医学、金融或工程等有着丰厚报酬的领域，来承担奉养父母的家庭责任，让这个新移民之家摆脱社会边缘生活。
但与此同时，她的内心始终有个声音在唱反调，提醒她去追求自己从小就充满好奇心的物理学。当她把困惑告诉父母后，父母表现出的是毫不犹豫的支持，他们叮嘱女儿，不要忽视内心对科学的热情。
在李飞飞读大学期间，她的母亲因为心血管状况恶化，做了一次手术，之后，在萨贝拉先生的慷慨帮助下，李飞飞的父母开了一家干洗店来维持生计。随着业务渐渐稳定下来，父母的状态变得比之前给人打工要好很多。
家里的情况好转，李飞飞才能更加安心地读书。在普林斯顿大学这所现代物理学的殿堂里，她如饥似渴地学习着物理，与此同时，她还作为本科生去加州大学伯克利分校参与了一项实验，通过计算机研究大脑的奥秘。
尽管实验只持续了一周，但再次回到普林斯顿大学时，李飞飞觉得自己已经脱胎换骨，她开始意识到，自己所痴迷的物理学，其意义不在于方程式或者概念，而是对其象征意义的追寻和探索。每个科学家穷尽一生都会在苍穹之中寻找属于自己的北极星，不管是一个问题，一个假设，还是一个赌注，哪怕追到天涯海角，也毫不犹豫。
现在，李飞飞也要找到属于她自己的那颗北极星。
1999年，李飞飞在普林斯顿大学的学习生涯即将结束，她又一次面临科学抱负和现实生活之间的两难选择。当时，网络经济正在蓬勃发展，拥有数学背景和名校学位的人，在金融街炙手可热。许多华尔街的大公司纷纷向她抛出了橄榄枝，提供了令人艳羡的起薪、福利和晋升机会。只要点点头，她就能结束家里负担的债务，结束父母在干洗店日复一日的劳累，为母亲提供再次手术的经费保障。
此时此刻，自己应该何去何从呢？李飞飞考虑了好几天，终于跟母亲提起了这件事，她说自己面试了几家华尔街巨头，他们给的条件很诱人。
母亲平淡地问：“这是你想要的吗？”
李飞飞说：“光是薪水，就足以改变我们的生活了。”
母亲又问了一遍：“飞飞，这是你想要的吗？”
李飞飞说：“妈妈，你知道我想要什么，我想成为一名科学家。”
母亲简洁地回答：“那还有什么好说的呢？”
面对李飞飞的纠结，母亲的回应总是一针见血。
很快，李飞飞前往加州理工学院读研，兼修两个方向：神经科学和计算科学。因为神经科学能让她更加深入地了解大脑的能力，而计算科学可以利用工程学的原理来建模，甚至复制智能能力。她想找到自己的北极星，也就是通过视觉研究，解开智能之谜。
“视觉研究”探索的是人类认知中的一个核心现象，用五个字来简单概括就是“所见即所知”。李飞飞要搞清楚，人类是怎么看见世界的，人工智能又该怎么看到世界？
在加州理工学院的第二学年即将结束时，李飞飞已经阅读了大量文献，参加了很多研讨会和专题会，看到了足够的第一手资料，从而认识到了这样一个重要的事实：视觉知觉依赖于分类。
也就是说，我们的大脑会自然而然地把看到的细节进行归类，比如，当眼前出现蓝色天空下的一棵绿树时，我们的眼睛看到蓝色和绿色的图案，视觉里是光线、颜色和细节，而大脑会立刻把这些细节进行归类，归类为绿色的树木，蓝色的天空。正是这种分类的能力，带给了人类难以估量的能力。
既然人类是这样看到世界的，那么机器能不能做到呢？如果让电脑像人类一样去熟悉视觉世界，又会带来什么结果呢？
当然，这有一个前提，要想让电脑成功识别东西，首先要提供大量的示例材料，让计算机算法充分接触视觉世界里丰富繁杂的事物，获得感知体验，才能在面对新事物时，展现出卓越的识别能力。
从这个思路出发，李飞飞在导师的带领下，创建了一个大规模的图像数据集，他们策划了100个分类的图片，比如：手机、汽车、披萨、雨伞、停车标志，等等，每个类别里都有各种各样的例子。他们花了好几个月的时间，在图片搜索引擎里查询，挑选出同类物体最好的图片，然后裁剪和调整照片的尺寸，再贴上标签分类。
这个图像数据集合在2004年完工，包括101个类别，9000多个图像，成为有史以来为电脑学习配置的最大规模的图像集合，官方起名叫“加州理工学院101类图像数据集”。计算机算法通过学习这个数据集，性能大幅提升，这个成果让大家无比激动。
不懈努力，在视觉领域成就非凡
在通过视觉研究探索人工智能的道路上，“加州理工学院101类图像数据集”确实提高了算法的能力，但还远远不够，因为这个数据量对于算法的学习而言，并不能带来突破性进展。那么，究竟要多少类别才够用呢？
李飞飞一头扎进茫茫文献中，费了很多功夫，终于找到了线索，现代视觉研究成果的主要贡献者之一欧文·彼德曼在一篇论文中探讨了这个话题。世界上大约有多少独特的“事物”类别？彼德曼认为，有大约3万个。在数据领域，这是一个巨大的数字，并且完全没被开拓过。
从加州理工学院博士毕业后，李飞飞受邀回到母校普林斯顿大学任教，对视觉分类的研究依然是她世界的中心。她和研究生邓嘉组成团队，建立了ImageNet项目，我们这里为了方便大家理解，意译为“图像网”，该项目旨在建立一个超级图像数据库，用于人工智能算法的学习。
两人确定了一个目标：在2.2万个类别的物品下，为每个物品类别搜集1000张不同的照片，比如1000张不同的小提琴照片，1000张不同的牧羊犬照片等等。 这样算下来，大约需要搜集2000万张图片，还不是每张图片找到就能拿来用的，他们需要从几亿张照片中筛选，挑出合适的，然后下载整理，并打好标签，才能达到最终成品库2000万张图片的目标。
这个工作量显然属于天文数字，一开始，他们招募了一些本科生来帮忙，可即便有了帮手，按照当时的进展速度，项目预计需要19年才能完工。
两人又开始优化工作节奏，降低时间成本和金钱成本，他们编写了自动化下载图片的程序，以最快的速度日夜不停地从网上下载候选图片，先迅速填充资料库，再做进一步的整理，但这也仅仅只能缩短一年的时间。
如果想把预期完工时间缩得更短，就要增加10倍的人手，但这完全不现实，因为实验室的资金远远不够。
二人组没有被接踵而来的困难打垮，他们仍在不断寻找新的突破口。没多久，在一个研究生的建议下，他们发现了亚马逊提供的“土耳其机器人”服务，这是一种在线平台众包的工作模式，也就是通过在线平台，有效组织远程的临时工作团队，自动化分配工作任务，并收集工作结果，服务费用又很合理，可以节省很多人工成本。
借助这种众包服务，“图像网”项目由起初零零散散的大学生队伍，一下子变成了由几十人、几百人、甚至几千人组成的国际团队，大大提高了项目速度，整个项目进程急剧缩短到10年、5年、2年、最后不到1年就完成了。
2009年6月，图像网项目宣告初始版本完成，一共收集了1500万张图片，涵盖了2.2万个不同类别，在规模和多样性上达到了李飞飞等人多年来梦寐以求的水平，成为当时人工智能史上最大的人工编辑数据集，但这项工程一开始并没有在业界引发关注。
李飞飞团队没有气馁，他们每年举办一场基于视觉识别的挑战赛，允许参赛团队用“图像网”这个超级数据库训练自己的算法，评估每种算法识别图像的准确率，总错误率最低的算法获胜。
三年后的2012年，在第三届比赛中，一种神经网络算法获胜，图片识别准确率高达85%，创造了计算机视觉领域的世界记录。自此，人们终于见识到了“图像网”的力量。
之后，人工智能愈演愈热，一场深度学习的革命扑面而来。李飞飞在学术休假期间，受邀担任了谷歌副总裁、谷歌云人工智能及机器学习首席科学家。在此期间，她深深感受到了科技行业在技术、人才、数据等各方面深厚的资源和实力，也在人工智能领域开始了新的探索和反思。
2018年6月26日，李飞飞迎来她职业生涯新的里程碑，到美国众议院科学、太空和技术委员会，就“人工智能——威力越大，责任越大”这一主题作证。这就是开头的那一幕，作为人工智能发展的见证者和资深行业翘楚，李飞飞将自己的所见所感分享给世人，认为人工智能在给人类社会带来好处的同时，也会带来不可低估的风险和伤害。要想让人工智能帮助人类，就必须从人类自身开始思考。她强调，应该构建以人为本的人工智能，让这个领域变得更加多元、包容和开放。
好了，到这里，华裔科学家李飞飞的这本《我看见的世界》的精华部分，我们就讲的差不多了。
这本自传讲述了李飞飞凭借勇气、好奇心和脚踏实地地奋斗，一次次突破困境，从底层移民成为顶尖科学家的经历。人生如同大海，因无限可能而浩瀚，因不着方向而迷茫，只有具备坚定的理想和信仰，才能发现穿破黑暗的灯塔之光，找到此生的意义。借助榜样的力量，我们也该好好思考并耐心寻找自己人生的北极星，确立自己的使命，并为此孜孜以求，不懈攀登。
