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　　【新智元导读】李飞飞教授刚履新谷歌，她说自己是利用休学术假到谷歌去实践 AI 的普世价值，此前已经有 3 年多没回中国了。谦逊、睿智、富有洞察力，她的确是我们这个时代的AI 智慧之花，难能多得的学术瑰宝。感谢飞飞教授担任新智元智库专家，接受新智元团队的专访，给新智元的书做评。李飞飞今天即将启程回美国，我们用这篇专访为她送行。

　　“我是来学习的”，李飞飞在采访过程中不止一次这么说。她说自己实际上并不太了解中国的人工智能。“中国的文化我是懂的，我是中国人，”李飞飞说：“但中国的公司我就不太了解了。”时隔三年多回到中国，短短一周的时间里，她见了很多公司，与中国学术界的朋友也谈了很多。“我这次回来，就是想了解现在国内各个行业的情况，了解国内学术界对人工智能的想法。”

　　这次匆忙的中国之行，李飞飞表示她完全没有想到国内人对人工智能的热情，也没有料到自己竟意外地身处这股风潮的正中心。“新智元作为一个平台，看到很多东西，接触到很多人，我还很感兴趣你们有哪些想法呢。”

　　除了学习，李飞飞还多次提到“传承”，她反复强调了解过去的重要。做研究而言，她一直鼓励学生要独立思考。“我个人的心得是，眼睛看到的前方应该是比较空旷的。”她说：“如果你眼睛看到的前方是热闹的，那这个方向就不是最好的研究方向。而空旷的地方一般都不是热点，因此你必须找准自自己的焦点。”

　　李飞飞坦承，她不是一个特别关注热点的人。“如果我关注热点，就没有今天的ImageNet。”现在，她带头创建的 ImageNet 已经成为全球最大的图像识别数据库，每年一度的 ImageNet 竞赛牵动着业界无数人的心。2016 年初，李飞飞和她在斯坦福的同事一起，开启了 Visual Genome（视觉基因组）计划。Visual Genome 是一个数据集和知识库，致力于将结构化的图像概念和语言连接起来。教会计算机解析视觉图像是人工智能非常重要的任务，这能带来更多有用的视觉算法，也能训练计算机更为高效的沟通——毕竟，在表达真实世界的时候，语言总是受到很大的限制。

　　“我们专注在计算机视觉领域的一些最艰难的问题，给感知和认知建立一个桥梁，”李飞飞说：“不仅仅是处理像素的数据、知道它的颜色、阴影，而且把它们转变成 3D 形式进行更全面的理解，带来语义视觉的世界。”

　　Visual Genome 的图像要比 ImageNet 的图像标签更为丰富，包括名字、图片的不同细节，以及在对象和动作信息之间的关系。Visual Genome 数据集包含十几万张图片，每一张图片都包含了平均 21 个对象、18 种属性和 18 种物体之间的关系。规范化了从对象、属性、关系、区域描述里的名词和短语和问答对到 WordNet 同义词集的关系。Visual Genome 的注释代表了图像描述、属性、关系和问答里最密集、规模最大的数据集。

　　就在一个月前，李飞飞等人发表了一篇论文，这是她的实验室最近和 Facebook 的一项合作。他们联合推出了一个视觉问题的基准 CLEVR，结合语义和推理，测试机器的语言视觉（Language Vision）在语义（Syntax）和推理（Inference）方面的能力。CLEVR 包含 10 万张经过渲染的图像和大约 100 万个自动生成的问题，其中有 85.3 万个问题是互不相同的，包含了测试计数、比较、逻辑推理和在记忆中存储信息等视觉推理能力的图像和问题。

　　李飞飞说：“建立所有数据集的初衷，都是想通过汇集高质量的、标准化的、可衡量的、很准确的数据，推动领域里算法的进步。”

　　从 ImageNet、Visual Genome 到 CLEVR，她一直是这样一步一步，踏实地走着。进入谷歌云让她成了公众人物，其实李飞飞表示，她并不喜欢在媒体上露面太多。但是，她还是强迫自己站出来，因为她充分意识到，已经成为人工智能代表的自己有责任出来说一些话，做一些事情。