2018-2023年中國人工智能技術應用行業深度分析及投資風險預測報告
與早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息環境、海量數據基礎和持續演進、不斷豐富的戰略目標的引領下，依托于云計算、大數據兩大基礎平臺和機器學習、模式識別和人機交互三大通用技術，...
一邊是人工智能產業界最大巨頭谷歌，一邊是人工智能學術研究皇冠上的明珠斯坦福大學，李飛飛數度進出，完成了學術界和產業界的串聯。
人工智能產業進入快速上升通道，這一切既有賴于過去六十年學術界的知識沉淀，更得益于近些年學術界和工業界互動效率空前。
一邊是人工智能產業界最大巨頭谷歌，一邊是人工智能學術研究皇冠上的明珠斯坦福大學，李飛飛數度進出，完成了學術界和產業界的串聯。
2016年11月，谷歌云CEO Diane Greene向外界宣布，斯坦福大學終身教授，斯坦福大學人工智能實驗室主任李飛飛加入谷歌，任谷歌云機器學習負責人。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進行學術研究，她的谷歌職位接任者，是來自另一個AI頂尖學府的卡內基梅隆大學的計算機科學院院長Andrew Moore教授。
9月，在北京參加斯坦福大學的一個學術會議期間，李飛飛接受了《財經》記者專訪。她向《財經》記者確認，隨著斯坦福新學年的開學，兩年學術假將滿，當初加入谷歌和如今回歸斯坦福，均在預計日程表上。今后，她不會完全離開谷歌，還將繼續擔任谷歌云的AI/ML(Machine Learning)顧問。
在全球人工智能學術界中，由于是女性、華人，李飛飛是一位在中國認知度較高的研究學者。
她的主要研究方向為機器學習、計算機視覺、認知計算神經學。最著名的項目是 ImageNet，可以被理解為一個極大程度上方便了計算機對海量圖像進行快速和準確識別的“數據庫”，被幾乎所有主流大小公司的機器視覺研究所采用，成為了學界和業界的標準。改變了人工智能的發展歷史，促進了深度學習的崛起。
盡管ImageNet 項目備受產業界歡迎，但在加盟谷歌之前的長達18年時間，直到近幾年，她才和谷歌等產業公司有實質性的交集。
在谷歌近兩年，李飛飛干了兩件事。
第一件事情，推動成立 Google AI 中國中心。全程參與 Google AI 中國中心的規劃和建設，推動將這一中心的成立定義為公司級的戰略。李飛飛的光環，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務決策。
第二件事情，在谷歌推行“AI平民化”理論，兩年來，谷歌云結合既定戰略，確實在推動 AI 平民化、降低 AI 使用門檻上有不小進展。
在谷歌云期間，李飛飛主持了一項名為Cloud AutoML的項目。這個項目被業內稱為“Google Cloud發展的戰略轉型”，這意味著一直以來面向開發者的Google Cloud，這次將服務對象轉向了普羅大眾。
今年1月，AutoML Vision上線，這是 Cloud AutoML大項目推出的第一項服務，提供自定義圖像識別系統自動開發服務。據谷歌介紹，即使是沒有機器學習專業知識的小白，只需了解模型基本概念，就能輕松搭建定制化的圖像識別模型。
到了今年7月，AutoML Vision產品線已經從圖像拓展到翻譯、和自然語言處理領域。
如近期谷歌博客對外公布的信息，接下來，李飛飛將按照原定計劃回到斯坦福大學，繼續AI方面的研究工作。
得益于深度學習技術的突破，人工智能產業在這幾年進入快速上升通道，這一切有賴于過去六十年學術界的沉淀和堅持，更得益于近些年學術界和工業界互動效率空前。李飛飛作為學術研究者，過去兩年的兩棲經歷是一個縮影。
李飛飛認為，下一階段人工智能產業的良性發展的趨勢，除了AI學術界，包括人類學、社會學、法律學、倫理學、生物學等更大范圍的學術界也需參與進來，和產業界形成新的互動模式。
谷歌的“炮火” VS 斯坦福的“燈塔”
《財經》：在谷歌和在斯坦福做研究區別一定很大?
李飛飛：是的，區別很大，也相當必要。直到2017年，AutoML還是一個基礎科學，論文剛剛出來，谷歌的研究環境讓我們意識到，這不僅是學術的問題，可以直接解決產業界痛點。谷歌兩年，時刻被產業需求和場景所觸動，很多問題學術界此前并沒有關注。
《財經》：所以很多人說，這一輪人工智能熱潮是產業界推動的，在產業界能夠更好的聽到前方的炮火，從應用反推了研究。
李飛飛：科學家有兩個不同的“前方”，一個是產業界的“前方”，是需求、應用和產品，這個“前方”，通常是有需求聲音的，更像一種反饋;另一個是學術界的“前方”，是高瞻遠矚的思想，思想要走在需求之前。60年前提出AI的時候，誰需要AI?那個時候連個人電腦都還沒有，那就是思想的前方。
我們6年前開始做AI醫療相關科研時，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走到了一個歷史性的時刻，既有產業界大量需求，需要普世、通用的AI，研發出更好的產品，這既包括給產業賦能，也包括給消費者帶來更驚喜的產品。同時，在思想界、學術界，也需要新的AI研究，點亮未來道路。
人類科技發展，就像在大海航行，每一次探索，都是走進黑暗的海域，你并不知道這艘船開往哪個方向，思想界、學術界的使命是造一座燈塔，照亮前方，讓產業界得以繼續進行。
《財經》：如果出現多座燈塔，產業界應該看什么?
李飛飛：出現多個燈塔是正常現象，不止是斯坦福大學在做基礎科研，歷史會告訴我們，哪一個燈塔是正確的。
《財經》：今天AI的燈塔，應該照亮哪幾個方向?
李飛飛：其一，深度學習絕對不是AI的終極。深度學習依然很重要，在AI商業化落地方面還有很強的生命力。AI作為一門科學，還有很多沒有解決的難題，比如無監督學習(unsupervised learning)、遷移學習(transfer learning)等，都是AI技術前沿。我們下一步需要把腦科學、認知科學、生命科學的精髓和AI工程學結合起來。
今天的深度學習，是五六十年前神經生物學的一個火花，這么小小的一個火花，今天給人類帶來了第四次工業革命，人類需要更多火花。
其二，說起AI，很多人會擔心人類被AI取代，我認為不是取代，而是輔助、強化(enhance)，是助力。
其三，學術界有責任和使命，去結合經濟學、倫理學、法律學，甚至政治學等，去了解AI會對人類產生的文化、倫理的影響。
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