对话李飞飞:在谷歌听得见炮火回斯坦福建下一座灯塔

（原标题：对话李飞飞：在谷歌听得见炮火，回斯坦福建下一座灯塔）

人工智能产业进入快速上升通道，这一切既有赖于过去六十年学术界的知识沉淀，更得益于近些年学术界和工业界互动效率空前

一边是人工智能产业界最大巨头谷歌，一边是人工智能学术研究皇冠上的明珠斯坦福大学，李飞飞数度进出，完成了学术界和产业界的串联。

2016年11月，谷歌云CEO Diane Greene向外界宣布，斯坦福大学终身教授，斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞加入谷歌，任谷歌云机器学习负责人。今年9月11日，在外界传言“李飞飞将离职谷歌”一事逾两月后，Diane Greene再次向外界宣布，李飞飞将回归斯坦福大学进行学术研究，她的谷歌职位接任者，是来自另一个AI顶尖学府的卡内基梅隆大学的计算机科学院院长Andrew Moore教授。

9月，在北京参加斯坦福大学的一个学术会议期间，李飞飞接受了《财经》记者专访。她向《财经》记者确认，随着斯坦福新学年的开学，两年学术假将满，当初加入谷歌和如今回归斯坦福，均在预计日程表上。今后，她不会完全离开谷歌，还将继续担任谷歌云的AI/ML（Machine Learning）顾问。

在全球人工智能学术界中，由于是女性、华人，李飞飞是一位在中国认知度较高的研究学者。

她的主要研究方向为机器学习、计算机视觉、认知计算神经学。最著名的项目是ImageNet，可以被理解为一个极大程度上方便了计算机对海量图像进行快速和准确识别的“数据库”，被几乎所有主流大小公司的机器视觉研究所采用，成为了学界和业界的标准。改变了人工智能的发展历史，促进了深度学习的崛起。

尽管ImageNet项目备受产业界欢迎，但在加盟谷歌之前的长达18年时间，直到近几年，她才和谷歌等产业公司有实质性的交集。

在谷歌近两年，李飞飞干了两件事。

第一件事情，推动成立Google AI中国中心。全程参与 Google AI 中国中心的规划和建设，推动将这一中心的成立定义为公司级的战略。李飞飞的光环，吸引不少中国AI人才加入。除此之外，李飞飞还参与了谷歌云的日常业务决策。

第二件事情，在谷歌推行“AI平民化”理论，两年来，谷歌云结合既定战略，确实在推动 AI 平民化、降低 AI 使用门槛上有不小进展。

在谷歌云期间，李飞飞主持了一项名为Cloud AutoML的项目。这个项目被业内称为“Google Cloud发展的战略转型”，这意味着一直以来面向开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。

今年1月，AutoML Vision上线，这是 Cloud AutoML大项目推出的第一项服务，提供自定义图像识别系统自动开发服务。据谷歌介绍，即使是没有机器学习专业知识的小白，只需了解模型基本概念，就能轻松搭建定制化的图像识别模型。

到了今年7月，AutoML Vision产品线已经从图像拓展到翻译、和自然语言处理领域。

如近期谷歌博客对外公布的信息，接下来，李飞飞将按照原定计划回到斯坦福大学，继续AI方面的研究工作。

得益于深度学习技术的突破，人工智能产业在这几年进入快速上升通道，这一切有赖于过去六十年学术界的沉淀和坚持，更得益于近些年学术界和工业界互动效率空前。李飞飞作为学术研究者，过去两年的两栖经历是一个缩影。

李飞飞认为，下一阶段人工智能产业的良性发展的趋势，除了AI学术界，包括人类学、社会学、法律学、伦理学、生物学等更大范围的学术界也需参与进来，和产业界形成新的互动模式。

谷歌的“炮火” VS 斯坦福的“灯塔”

《财经》：在谷歌和在斯坦福做研究区别一定很大？

李飞飞：是的，区别很大，也相当必要。直到2017年，AutoML还是一个基础科学，论文刚刚出来，谷歌的研究环境让我们意识到，这不仅是学术的问题，可以直接解决产业界痛点。谷歌两年，时刻被产业需求和场景所触动，很多问题学术界此前并没有关注。

《财经》：所以很多人说，这一轮人工智能热潮是产业界推动的，在产业界能够更好的听到前方的炮火，从应用反推了研究。

李飞飞：科学家有两个不同的“前方”，一个是产业界的“前方”，是需求、应用和产品，这个“前方”，通常是有需求声音的，更像一种反馈；另一个是学术界的“前方”，是高瞻远瞩的思想，思想要走在需求之前。60年前提出AI的时候，谁需要AI？那个时候连个人电脑都还没有，那就是思想的前方。

我们6年前开始做AI医疗相关科研时，可能前方有需求，但是听不到声音的，这也是思想的前方，要做吗？一定要做。

今天的AI走到了一个历史性的时刻，既有产业界大量需求，需要普世、通用的AI，研发出更好的产品，这既包括给产业赋能，也包括给消费者带来更惊喜的产品。同时，在思想界、学术界，也需要新的AI研究，点亮未来道路。

人类科技发展，就像在大海航行，每一次探索，都是走进黑暗的海域，你并不知道这艘船开往哪个方向，思想界、学术界的使命是造一座灯塔，照亮前方，让产业界得以继续进行。

《财经》：如果出现多座灯塔，产业界应该看什么？

李飞飞：出现多个灯塔是正常现象，不止是斯坦福大学在做基础科研，历史会告诉我们，哪一个灯塔是正确的。

《财经》：今天AI的灯塔，应该照亮哪几个方向？

李飞飞：其一，深度学习绝对不是AI的终极。深度学习依然很重要，在AI商业化落地方面还有很强的生命力。AI作为一门科学，还有很多没有解决的难题，比如无监督学习(unsupervised learning)、迁移学习（transfer learning）等，都是AI技术前沿。我们下一步需要把脑科学、认知科学、生命科学的精髓和AI工程学结合起来。

今天的深度学习，是五六十年前神经生物学的一个火花，这么小小的一个火花，今天给人类带来了第四次工业革命，人类需要更多火花。

其二，说起AI，很多人会担心人类被AI取代，我认为不是取代，而是辅助、强化（enhance），是助力。

其三，学术界有责任和使命，去结合经济学、伦理学、法律学，甚至政治学等，去了解AI会对人类产生的文化、伦理的影响。

《财经》：中国一些科技公司开始试图探索基础科学研究的无人区，比如华为、阿里，大型商业公司有能力建立自己的灯塔吗？

（编辑：核心网）

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