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對(duì)話李飛飛：在谷歌聽得見炮火，回斯坦福建下一座燈塔

一邊是人工智能產(chǎn)業(yè)界最大巨頭谷歌，一邊是人工智能學(xué)術(shù)研究皇冠上的明珠斯坦福大學(xué)，李飛飛數(shù)度進(jìn)出，完成了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的串聯(lián)。

2016年11月，谷歌云CEO Diane Greene向外界宣布，斯坦福大學(xué)終身教授，斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室主任李飛飛加入谷歌，任谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人。今年9月11日，在外界傳言“李飛飛將離職谷歌”一事逾兩月后，Diane Greene再次向外界宣布，李飛飛將回歸斯坦福大學(xué)進(jìn)行學(xué)術(shù)研究，她的谷歌職位接任者，是來自另一個(gè)AI頂尖學(xué)府的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)院院長Andrew Moore教授。

9月，在北京參加斯坦福大學(xué)的一個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議期間，李飛飛接受了《財(cái)經(jīng)》記者專訪。她向《財(cái)經(jīng)》記者確認(rèn)，隨著斯坦福新學(xué)年的開學(xué)，兩年學(xué)術(shù)假將滿，當(dāng)初加入谷歌和如今回歸斯坦福，均在預(yù)計(jì)日程表上。今后，她不會(huì)完全離開谷歌，還將繼續(xù)擔(dān)任谷歌云的AI/ML(Machine Learning)顧問。

在全球人工智能學(xué)術(shù)界中，由于是女性、華人，李飛飛是一位在中國認(rèn)知度較高的研究學(xué)者。

她的主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、認(rèn)知計(jì)算神經(jīng)學(xué)。最著名的項(xiàng)目是 ImageNet，可以被理解為一個(gè)極大程度上方便了計(jì)算機(jī)對(duì)海量圖像進(jìn)行快速和準(zhǔn)確識(shí)別的“數(shù)據(jù)庫”，被幾乎所有主流大小公司的機(jī)器視覺研究所采用，成為了學(xué)界和業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)。改變了人工智能的發(fā)展歷史，促進(jìn)了深度學(xué)習(xí)的崛起。

盡管ImageNet 項(xiàng)目備受產(chǎn)業(yè)界歡迎，但在加盟谷歌之前的長達(dá)18年時(shí)間，直到近幾年，她才和谷歌等產(chǎn)業(yè)公司有實(shí)質(zhì)性的交集。

在谷歌近兩年，李飛飛干了兩件事。

第一件事情，推動(dòng)成立 Google AI 中國中心。全程參與 Google AI 中國中心的規(guī)劃和建設(shè)，推動(dòng)將這一中心的成立定義為公司級(jí)的戰(zhàn)略。李飛飛的光環(huán)，吸引不少中國AI人才加入。除此之外，李飛飛還參與了谷歌云的日常業(yè)務(wù)決策。

第二件事情，在谷歌推行“AI平民化”理論，兩年來，谷歌云結(jié)合既定戰(zhàn)略，確實(shí)在推動(dòng) AI 平民化、降低 AI 使用門檻上有不小進(jìn)展。

在谷歌云期間，李飛飛主持了一項(xiàng)名為Cloud AutoML的項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目被業(yè)內(nèi)稱為“Google Cloud發(fā)展的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型”，這意味著一直以來面向開發(fā)者的Google Cloud，這次將服務(wù)對(duì)象轉(zhuǎn)向了普羅大眾。

今年1月，AutoML Vision上線，這 是 Cloud AutoML 大項(xiàng)目推出的第一項(xiàng)服務(wù)，提供自定義圖像識(shí)別系統(tǒng)自動(dòng)開發(fā)服務(wù)。據(jù)谷歌介紹，即使是沒有機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)的小白，只需了解模型基本概念，就能輕松搭建定制化的圖像識(shí)別模型。

到了今年7月，AutoML Vision產(chǎn)品線已經(jīng)從圖像拓展到翻譯、和自然語言處理領(lǐng)域。

如近期谷歌博客對(duì)外公布的信息，接下來，李飛飛將按照原定計(jì)劃回到斯坦福大學(xué)，繼續(xù)AI方面的研究工作。

得益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，人工智能產(chǎn)業(yè)在這幾年進(jìn)入快速上升通道，這一切有賴于過去六十年學(xué)術(shù)界的沉淀和堅(jiān)持，更得益于近些年學(xué)術(shù)界和工業(yè)界互動(dòng)效率空前。李飛飛作為學(xué)術(shù)研究者，過去兩年的兩棲經(jīng)歷是一個(gè)縮影。

李飛飛認(rèn)為，下一階段人工智能產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展的趨勢，除了AI學(xué)術(shù)界，包括人類學(xué)、社會(huì)學(xué)、法律學(xué)、倫理學(xué)、生物學(xué)等更大范圍的學(xué)術(shù)界也需參與進(jìn)來，和產(chǎn)業(yè)界形成新的互動(dòng)模式。

谷歌的“炮火” VS 斯坦福的“燈塔”

《財(cái)經(jīng)》：在谷歌和在斯坦福做研究區(qū)別一定很大?

李飛飛：是的，區(qū)別很大，也相當(dāng)必要。直到2017年，AutoML還是一個(gè)基礎(chǔ)科學(xué)，論文剛剛出來，谷歌的研究環(huán)境讓我們意識(shí)到，這不僅是學(xué)術(shù)的問題，可以直接解決產(chǎn)業(yè)界痛點(diǎn)。谷歌兩年，時(shí)刻被產(chǎn)業(yè)需求和場景所觸動(dòng)，很多問題學(xué)術(shù)界此前并沒有關(guān)注。

《財(cái)經(jīng)》：所以很多人說，這一輪人工智能熱潮是產(chǎn)業(yè)界推動(dòng)的，在產(chǎn)業(yè)界能夠更好的聽到前方的炮火，從應(yīng)用反推了研究。

李飛飛：科學(xué)家有兩個(gè)不同的“前方”，一個(gè)是產(chǎn)業(yè)界的“前方”，是需求、應(yīng)用和產(chǎn)品，這個(gè)“前方”，通常是有需求聲音的，更像一種反饋;另一個(gè)是學(xué)術(shù)界的“前方”，是高瞻遠(yuǎn)矚的思想，思想要走在需求之前。60年前提出AI的時(shí)候，誰需要AI?那個(gè)時(shí)候連個(gè)人電腦都還沒有，那就是思想的前方。

我們6年前開始做AI醫(yī)療相關(guān)科研時(shí)，可能前方有需求，但是聽不到聲音的，這也是思想的前方，要做嗎?一定要做。

今天的AI走到了一個(gè)歷史性的時(shí)刻，既有產(chǎn)業(yè)界大量需求，需要普世、通用的AI，研發(fā)出更好的產(chǎn)品，這既包括給產(chǎn)業(yè)賦能，也包括給消費(fèi)者帶來更驚喜的產(chǎn)品。同時(shí)，在思想界、學(xué)術(shù)界，也需要新的AI研究，點(diǎn)亮未來道路。

人類科技發(fā)展，就像在大海航行，每一次探索，都是走進(jìn)黑暗的海域，你并不知道這艘船開往哪個(gè)方向，思想界、學(xué)術(shù)界的使命是造一座燈塔，照亮前方，讓產(chǎn)業(yè)界得以繼續(xù)進(jìn)行。

《財(cái)經(jīng)》：如果出現(xiàn)多座燈塔，產(chǎn)業(yè)界應(yīng)該看什么?

李飛飛：出現(xiàn)多個(gè)燈塔是正常現(xiàn)象，不止是斯坦福大學(xué)在做基礎(chǔ)科研，歷史會(huì)告訴我們，哪一個(gè)燈塔是正確的。

《財(cái)經(jīng)》：今天AI的燈塔，應(yīng)該照亮哪幾個(gè)方向?

李飛飛：其一，深度學(xué)習(xí)絕對(duì)不是AI的終極。深度學(xué)習(xí)依然很重要，在AI商業(yè)化落地方面還有很強(qiáng)的生命力。AI作為一門科學(xué)，還有很多沒有解決的難題，比如 無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)、遷移學(xué)習(xí)(transfer learning)等，都是AI技術(shù)前沿。我們下一步需要把腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、生命科學(xué)的精髓和AI工程學(xué)結(jié)合起來。

今天的深度學(xué)習(xí)，是五六十年前神經(jīng)生物學(xué)的一個(gè)火花，這么小小的一個(gè)火花，今天給人類帶來了第四次工業(yè)革命，人類需要更多火花。

其二，說起AI，很多人會(huì)擔(dān)心人類被AI取代，我認(rèn)為不是取代，而是輔助、強(qiáng)化(enhance)，是助力。

其三，學(xué)術(shù)界有責(zé)任和使命，去結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)、倫理學(xué)、法律學(xué)，甚至政治學(xué)等，去了解AI會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生的文化、倫理的影響。

《財(cái)經(jīng)》：中國一些科技公司開始試圖探索基礎(chǔ)科學(xué)研究的無人區(qū)，比如華為、阿里，大型商業(yè)公司有能力建立自己的燈塔嗎?

李飛飛：企業(yè)替代不了高校，美國的科技公司有基礎(chǔ)研究的傳統(tǒng)，最著名的經(jīng)典案例是貝爾實(shí)驗(yàn)室，拿了那么多諾貝爾獎(jiǎng)，今天，IBM、微軟、谷歌、臉書、亞馬遜都在做基礎(chǔ)研究。商業(yè)公司加大了基礎(chǔ)研究的力度，最大的作用是搭建了一座橋——可以更好地與學(xué)術(shù)界互動(dòng)，雙方可以盡可能近地交流、合作。如果學(xué)術(shù)界只做技術(shù)研究，產(chǎn)業(yè)界只做產(chǎn)品開發(fā)，雙方很可能連話都說不上。比如，我作為斯坦福的研究者，我想和谷歌對(duì)話，我可以通過谷歌AI的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，這是一個(gè)橋梁。

我很鼓勵(lì)產(chǎn)業(yè)界有一部分基礎(chǔ)研究，但產(chǎn)業(yè)界的DNA會(huì)讓基礎(chǔ)研究更重視應(yīng)用，他們也需要和學(xué)術(shù)界有更多互動(dòng)。

這個(gè)時(shí)代，基礎(chǔ)研究越來越重要，但這需要耐心和定力，60年前學(xué)術(shù)界點(diǎn)燃的火花，今天才看到成果。

《財(cái)經(jīng)》：作為斯坦福的教授，您可以休長達(dá)兩年的學(xué)術(shù)假到谷歌任職，有人說斯坦福是硅谷的沃土，也有人說硅谷帶給斯坦福靈感，您是如何看待的?

李飛飛：這是硅谷的文化，非常鼓勵(lì)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的互動(dòng)，包括方方面面：作為教授，我們學(xué)術(shù)上的合作者，既來自產(chǎn)業(yè)界，也來自學(xué)術(shù)界;我們可以休學(xué)術(shù)假，可以像我一樣去谷歌，也鼓勵(lì)學(xué)生們創(chuàng)業(yè)，既可以和教授合作，也可以在工業(yè)界自己打拼。

《財(cái)經(jīng)》：像一個(gè)成熟運(yùn)轉(zhuǎn)的機(jī)器體系?

李飛飛：硅谷很自由，機(jī)器是嚴(yán)絲合縫，設(shè)計(jì)好了就不會(huì)改變的，我更愿意說它是一個(gè)“生態(tài)”。硅谷不斷推陳出新，是一個(gè)自由、有機(jī)的生態(tài)。這套生態(tài)體系下，我很幸運(yùn)，短短兩年在谷歌，幾乎從零建立了一個(gè)幾百人的團(tuán)隊(duì)，產(chǎn)品線體系也基本搭建起來了，既做了基礎(chǔ)研究，也推出了很多重要的產(chǎn)品。

硅谷的產(chǎn)業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)這些點(diǎn)自由、開放地連接起來，才能形成一個(gè)良好的生態(tài)。

《財(cái)經(jīng)》：回到斯坦福大學(xué)會(huì)做什么?

李飛飛：一部分精力繼續(xù)AI醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域和AI基礎(chǔ)科學(xué)的研究。同時(shí)，斯坦福大學(xué)在籌備一個(gè)新的校級(jí)AI項(xiàng)目，將在不久的將來公諸于眾，我是這個(gè)項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人。這個(gè)項(xiàng)目我們已經(jīng)籌備了一年，接下來，這個(gè)項(xiàng)目和產(chǎn)業(yè)界包括谷歌也會(huì)有密切的合作。

深度研究 VS 落地前景

《財(cái)經(jīng)》：我們事先找了很多人聊最想你談的話題，大家最關(guān)心AI的實(shí)際落地和應(yīng)用。

李飛飛：這是國內(nèi)外都關(guān)心的問題，我在谷歌最大的收獲，就是接觸了很多傳統(tǒng)行業(yè)，真正要讓AI滲透到生活的衣食住行，就要通過不同的垂直領(lǐng)域來進(jìn)行

我目前最看好的是醫(yī)療健康的AI落地。我給你舉一個(gè)例子。有一個(gè)數(shù)字大家不能忽略，在美國，GDP的15-16%花在醫(yī)療上，1%花在重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)，ICU的整個(gè)工作流程中，AI其實(shí)可以做很多事情。現(xiàn)在，大家在AI醫(yī)療的實(shí)踐上，主要集中在醫(yī)療影像和數(shù)據(jù)分析上，這是很基礎(chǔ)的應(yīng)用。

比如人工智能在ICU領(lǐng)域可以做的一個(gè)項(xiàng)目，是減少院內(nèi)感染。

醫(yī)療是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，每一個(gè)環(huán)節(jié)都跟人命相關(guān)，稍微出一個(gè)錯(cuò)，就是生與死。美國每年因?yàn)獒t(yī)院感染死亡的人數(shù)是9萬，遠(yuǎn)高于每年車禍死亡人數(shù)的3.3萬，看似小小的醫(yī)院感染這一個(gè)程序，不僅造成大量醫(yī)療事故，還導(dǎo)致大量醫(yī)療資源的浪費(fèi)。

醫(yī)院感染的主要原因之一，是醫(yī)護(hù)人員手部消毒不規(guī)范。美國醫(yī)療系統(tǒng)如此發(fā)達(dá)，但依然沒有好的方式來實(shí)時(shí)監(jiān)控手部消毒的問題，你可能完全不能相信，美國醫(yī)院要做院感的監(jiān)控，很多情況下還是只能派一個(gè)人站在走廊里拿一個(gè)板子計(jì)數(shù)，這簡直是中世紀(jì)的方式。這是AI很快就可以做的一件事情。通過智能感應(yīng)器和深度學(xué)習(xí)的算法，可以做到實(shí)時(shí)自動(dòng)提醒醫(yī)護(hù)人員。

另一個(gè)人工智能可以切入的場景是健康，尤其是養(yǎng)老健康和醫(yī)療。

老齡化是很多國家都在面臨的社會(huì)問題，老人最關(guān)切的訴求是能在家自理生活，延續(xù)生活高質(zhì)量。目前，老人日常生活的行為數(shù)據(jù)，醫(yī)護(hù)人員和家屬很難去全面了解，很多時(shí)候你不并知道老人在做什么，一不小心就出事了。

我看到有公司做了可穿戴式的設(shè)備，但是老人不愛戴，原因很簡單，這些可穿戴設(shè)備通常只能監(jiān)控一兩個(gè)指標(biāo)，有的是專門針對(duì)糖尿病人的，有的是報(bào)警器，那么問題來了，你要保證一個(gè)老人的安全，他(她)需要同時(shí)穿戴多少個(gè)設(shè)備?

我們在斯坦福大學(xué)正在做的一個(gè)研究，是把智能傳感器背后的算法加進(jìn)來，對(duì)整個(gè)家庭生活場景進(jìn)行全面聯(lián)網(wǎng)分析，打破一個(gè)設(shè)備一個(gè)功能的狀態(tài)。

不過，這個(gè)項(xiàng)目目前還在實(shí)驗(yàn)室階段。目前的合作對(duì)象是舊金山的一個(gè)養(yǎng)老院，也有斯坦福大學(xué)。但是你可以想象，不久的將來，假設(shè)有老人的家庭有了這樣的一個(gè)裝備，會(huì)是另一個(gè)場景。我還要強(qiáng)調(diào)一下，這項(xiàng)目研究包括老人，但不僅限于老人，也包括慢性病的長期康復(fù)等。

《財(cái)經(jīng)》：醫(yī)療健康之外的其他領(lǐng)域有沒有很快就落地的機(jī)會(huì)?

李飛飛：AI在其他領(lǐng)域也會(huì)有機(jī)會(huì)，比如無人車、金融業(yè)、制造業(yè)等。金融行業(yè)的數(shù)據(jù)量非常大，天然適合AI。

谷歌云已經(jīng)與保險(xiǎn)公司展開合作，用戶自己通過拍照就可以自動(dòng)評(píng)估、車輛定損。這在美國已經(jīng)相對(duì)成熟，整個(gè)流程變得輕了很多，金融還有很多應(yīng)用的場景，比如金融反欺詐等。

不過還有一個(gè)方向讓我覺得很興奮，但是我目前還沒開始做，是農(nóng)業(yè)。

AI會(huì)是人類公敵嗎?

《財(cái)經(jīng)》：很多人在討論，人工智能技術(shù)發(fā)展的終極，是逐步取代人類。

李飛飛：說起AI，很多人聯(lián)想到第一個(gè)英文單詞就是Replace，我認(rèn)為不是取代，而是助力(Enhance)。不管醫(yī)療、教育、制造業(yè)，協(xié)助工具至關(guān)重要。我們希望讓大家看到，做AI醫(yī)療是為了幫助人類，不是取代人類。

《財(cái)經(jīng)》：但人們會(huì)簡單粗暴地認(rèn)為，AI取代人力，本來醫(yī)院需要200個(gè)醫(yī)生，AI技術(shù)成熟后，就只需要100個(gè)了。

李飛飛：確實(shí)太簡單粗暴了。這個(gè)問題需要經(jīng)濟(jì)學(xué)家和技術(shù)人士一起來討論，舉個(gè)例子，銀行的自動(dòng)取款機(jī)出現(xiàn)之后，很多人說銀行會(huì)減少很多前臺(tái)工作人員，但是數(shù)據(jù)表示，ATM機(jī)增加的同時(shí)，前臺(tái)的工作人員也增加了，為什么呢?機(jī)器把簡單重復(fù)的工作減少之后，銀行可以把金融的產(chǎn)品做的更豐富了。

作為一個(gè)科學(xué)者，我特別不喜歡把一件事情說得很夸張，無限放大優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，我們需要準(zhǔn)確、理性地去傳遞。

《財(cái)經(jīng)》：我們看到很多科幻作品里，有機(jī)器人傷害、取代人類的場面。

李飛飛：這里有一個(gè)例子。我有一個(gè)人類學(xué)家朋友曾經(jīng)跟我分享，現(xiàn)在的美國青少年，會(huì)經(jīng)常嘲笑自己的父母，因?yàn)樗麄兊母改冈诟悄芤粝淞奶斓臅r(shí)候，總是習(xí)慣性說“謝謝”。她很想跟我探討：AI會(huì)給人類的文化帶來什么影響?我們會(huì)不會(huì)教出一群不懂禮貌的孩子，反正AI不需要禮貌。

這是一個(gè)很小的點(diǎn)，甚至很多人不會(huì)在意。但是我的那位人類學(xué)家朋友提醒我：我們確實(shí)還不清楚AI會(huì)給人類社會(huì)帶來什么，會(huì)不會(huì)下一代的孩子都沒有禮貌了?

學(xué)術(shù)界有責(zé)任和使命，去結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)、倫理學(xué)、法律學(xué)，甚至政治學(xué)等等，去了解AI會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生的文化、倫理的影響。這個(gè)非常重要，就業(yè)是一個(gè)問題，還有AI的透明性，公平性，可解釋性，安全性等。

相比機(jī)器人會(huì)不會(huì)殺死人類，我們目前更應(yīng)該注意到，AI技術(shù)是時(shí)候需要開始與其他領(lǐng)域的專業(yè)人士深度合作統(tǒng)籌研究了，他們包括但不僅限于社會(huì)科學(xué)家、人文主義者、律師、藝術(shù)家和政策制定者。

《財(cái)經(jīng)》：提到公平性，有人提出，AI只會(huì)成為一小部分人的工具，而非全人類。

李飛飛：這個(gè)問題很好。這也是為什么我之前一直在強(qiáng)調(diào)AI的普世性。AI的普世性，也是人類的燈塔之一。我們需要重視怎么讓AI的可解釋性更好，這些都會(huì)促進(jìn)它往更好的方向發(fā)展。如果你把技術(shù)做到完全可解釋，就很難把它做得不公平。

《財(cái)經(jīng)》：現(xiàn)在全世界都在加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)，這對(duì)AI的發(fā)展是好是壞?

李飛飛：AI是人類的一個(gè)工具，工具需要被良性、正面地應(yīng)用，需要尊重人的需求，人的價(jià)值觀，現(xiàn)在歐盟出臺(tái)的GDPR也好，其他國家打擊數(shù)據(jù)隱私泛濫也好，都是短痛。短痛之后，是秩序。機(jī)器沒有獨(dú)立的價(jià)值觀，機(jī)器的價(jià)值觀是人類的價(jià)值觀。只有以人為本的科技才能真正地造福人類。【責(zé)任編輯/李小可】

(原標(biāo)題：對(duì)話李飛飛：在谷歌聽得見炮火，回斯坦福建下一座燈塔)

來源：財(cái)經(jīng)雜志

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