这五位女性，正在改变 AI 行业

文章来源： 极客公园

作者 | Li Yuan

编辑 | 郑玄

图片来源：由无界AI生成

如果你和我一样，看到 Transformer 八子这种表述，就默认他们都是男性，今天是重新检查自己的 bias 的时候了。

很遗憾，这个世界的媒体资源并不总是按照重要性平均分配的。
同样在推进科技前沿，在大众认知中，开发出击败人类棋手的 AlphaGo 和或许能让人类潜在受益无穷的 AlphaFold 的 DeepMind 的领导者 Demis Hassabis，就不如上演了一场宫斗大戏的 OpenAI 领导者 Sam Altman 出名。
而他们两个加在一起，可能也没有尝试投资他们两个公司失败的马斯克出名。
马斯克无疑是杰出的。不过，他得到的媒体资源，要远远超过与他同等杰出的人，而与他相关的新闻，即使重要性不高，往往也能获得新闻头条——在马斯克接手推特之前，我真的不记得曾在科技新闻中频频看到「推特可能要增加一个小功能了！」而且只是可能哦！

马斯克敢做，也敢说。每有一个像马斯克这样的网红企业家，总会有十个 Demis Hassabis 这样低调做事的推进者，只在业界享有名望，而在大众领域不被熟知。
而如果谈到女性，这样的情形往往更加严重。女性科技工作者往往背着双重 debuff，一方面，女性科技工作者往往个性低调，而另一方面，女性面临着来自社会的结构性的不利因素。
在做同样的事情的时候，女性的科学成就，往往被人们忽视，而被归功于与她们同时工作的男性同事——这件事早已被人们发现，并被命名为马蒂尔达效应。
比如，想到编程与人工智能，有多少人能马上意识到，人类历史上最早的计算机程序是由 Ada Lovelace，一位女性撰写的，而 AI 方向的第一本教科书，来自 Elaine Rich，一位女性呢？长期关注 AI 领域的人，又有多少人能脱口而出几位 AI 领域的杰出女性呢？
没有关系，在做这个选题之前，我也无法马上讲出很多个这样的杰出女性，但这并不代表没有杰出的女性科技工作者正在从事 AI 行业。这正是国际妇女节的意义。
在 3 月 8 日这一天，让我们花几分钟，了解五位杰出的女性 AI 研究者和创业者。

01李飞飞，创建 ImageNet，
引发图像 AI 大爆发

AI 领域的大爆炸，在学界有着连贯的历史，而在产业界，几乎可以追溯到一个时刻：2012 年，深度学习网络 AlexNet，在图片识别上达到了极高的成功率。
人工智能从此逐渐进入深度学习主导的时代，十年内，人工智能也因此变成了我们每个人生活中的热词。
而 AlexNet 的提出，往前推导，归根结底，要来到李飞飞在 2009 年建立的 ImageNet。
李飞飞 1976 年出生在北京，在成都长大。12 岁那年，李飞飞搬去了美国生活。当时，她几乎不会讲英语，在两年内，她迅速达到了极强的英语水平，同时展现出了很强的数学能力。1995 年，她靠奖学金进入普林斯顿大学，当时她几乎每个周末都要回家，帮助家人打理借钱开张的干洗店。
2007 年，李飞飞成为普林斯顿大学的助理教授。在那个时候，计算机视觉领域的科研人员，通常需要专门编写一套算法来辨识狗，再编写另一套算法来辨识猫。
李飞飞的直觉是：模型能力可能是足够的，问题在于数据。

李飞飞 ｜ 图片来源：Youtube 频道 National Geographic Society

她想要创建一个巨大的数据库，为每个图片中的每个可能物体，都加上标签。当时，这样的项目，几乎无人问津。
她先是让普林斯顿的学生做兼职来建立 ImageNet，但进展缓慢，后期她使用众包平台，让世界各地的兼职共同来做数据标注。
「在线工人，他们的目标是用最简单的方法赚钱，对吧？」她在 Wired 对她的采访中说。如果你让他们从 100 张图片中选择熊猫，怎样才能阻止他们乱点一气呢？因此，她嵌入并跟踪了一些图像，例如已经正确识别为狗的金毛猎犬的照片，作为对照组。如果众包的工人可以正确标记这些图像，那就可以认为他们在诚实地工作。
她开启的 ImageNet 项目，最初收集了 320 万张图片，后来增加到 1500 万张。正是在这样的数据库上，科研人员可以有一个比较谁的算法更加厉害的机会。而 2012 年的 AlexNet，也正是在 ImageNet 挑战赛中，一举成名。
可以说，ImageNet 为深度学习的进步铺平了道路，自动驾驶汽车、面部识别、物体识别等等领域，都是从 ImageNet 开始的。
直到今天，当人们提到人工智能某领域的数据突破，还常常会用，「这是它的 ImageNet 时刻吗？」来形容。
近年来，除了仍在推进科研工作外，李飞飞还在关注增加人工智能的多样性和包容性，为人工智能学界争取资源，而不使学界落后于工业界。
2023 年，她的著作《我眼中的世界：AI 时代黎明时刻的好奇心、探索和发现》出版，书里讲述了她亲身经历的科学故事，以及她对本世纪的 AI 重大历史时刻的解读。

02Niki Parmar，Transformer 
架构的八位作者之一