3月8日，在美国加利福尼亚州旧金山，李飞飞出席谷歌举行的Google Cloud Next大会。图/CFP

2007年，李飞飞和她的同事共同创建了ImageNet——包含超过1500万张带有内容标记的图片的数据库。从那时起，ImageNet每年都会举行一次比赛，这项赛事牵动着谷歌、微软、百度等知名IT公司的心，他们都希望通过这个数据库来测试并展现各自在计算机自动识别图像内容方面的能力。如今，ImageNet平台上图像识别功能已大大提高，出错率仅为5％左右，这一数字比人眼出错率还低。

在过去15年中，作为世界顶尖的计算机视觉专家之一，李飞飞来一直在“教计算机看东西”。从一名博士生成长为斯坦福大学计算机视觉实验室主任，她希望能够让机器看懂世界，更重要的是，能够了解自己所处的环境。“当机器能够‘看到’的时候， 医生和护士会获得一双额外的、不知疲倦的眼睛，帮他们诊断病情、照顾病人；汽车可以在道路上行驶得更智能、更安全。”

作为斯坦福大学的终身教授，李飞飞攒足了学术休假期，希望去产业界了解一下人工智能的前沿应用，这样的改变让她感到兴奋。2017年初，李飞飞正式加盟谷歌云团队，管理和领导谷歌云计算全新的机器学习部门。她一直坚信，人工智能并不只属于从事这项工作的科学家，也不只属于那些能把它转化成资源的人，而是属于每一个人。“云平台是我能想到的最大化地把人工智能的普世价值体现出来的计算平台。我们打算试一试。”在接受《中国新闻周刊》采访时，这位被媒体形容为“击碎学术界玻璃天花板”的华裔女科学家，一直用十分温和的语气说话，在她坚定的目光背后，有一种邻家姐姐般的随和与亲切。  

中国新闻周刊：人工智能眼下成为一个非常热门的大众话题，那么，人工智能究竟会在哪些领域影响人们的生活呢？

李飞飞：人工智能是一门有着60多年历史的科学与技术，它主要是让机器和电脑变得更加智能化。在最近这一波人工智能的热潮里，我们看到的是数据和计算算法带来的全新的人工智能计算能力的飞跃。我认为，人工智能对未来的影响会体现在生活的方方面面。大多数情况下，它并不会以一个实体的形式出现，而是以更加方便的产品形态改变人们的生活。

比如在医疗领域，医生需要一些辅助工作，包括诊断、医疗数据的管理、慢性病的管理、远程医疗等，在这些方面我们都会慢慢看到更多用数据和算法驱动的人工智能的帮助；再比如在交通方面，不论是无人驾驶，还是大数据的计算优化，甚至是供需的匹配等，人工智能已经开始改变人们的出行方式。我相信，未来人工智能会继续影响各个垂直行业，从生产制造、农业、金融、医疗，到人们日常起居、娱乐、购物……我们都将看到人工智能的影子。

中国新闻周刊：当人工智能有一天真的深入到生活的方方面面的时候，设想一下，它会以什么样的形式出现在我们面前？

李飞飞：我一直相信一句话，最好的技术不一定让你感受得到它。就像电，如今我们已经不太会去想是因为有电，所以我们才看到灯光；因为有电，电梯可以把我们带到高楼上；因为有电，我们的电脑才可以工作。这是因为电已经完全融入到我们的生活，你已经不会特别地去想到它的存在了。未来，人工智能也是一样，它会改变我们生活的方方面面，但是就像电一样，你不一定感受得到它。

其实，我们能不能感受得到人工智能并不重要，重要的是，通过人工智能实现的创新科技，给我们的衣食住行以及生活的其他方面带来更多的方便，让世界变得更好。

中国新闻周刊：一提到人工智能，大家的讨论总绕不开这样一个话题：人类是否有一天会被人工智能所取代？比如有人就预言，未来20年会有一些职业被人工智能取代，其中就包括记者。这是否意味着当有一天人工智能发展到一定程度的时候，像我们今天这样的对话就不存在了，而是由机器取而代之？

李飞飞：我觉得“取代”这个词要用得非常小心。如果回头看20世纪的科技发展或者人类近代和现代的工业革命，你会发现，其实在很大程度上，科技一定是帮助人们把原来的工作做得更好。无论是记者、教师还是医生，技术的进步都提高了这些职业的专业化水平。

比如你所从事的记者这个职业，现在有很多机器学习的方法可以把新闻稿很快地做出自动化的初稿处理，但是这也给了记者更多的空间和时间去做更加深度的分析和报道。所以，我不认为“取代”是一个很好的词，我更愿意说，人工智能和人类的关系很多时候是合作性的或辅助性的。医生更是一个很好的例子，我们很难相信人工智能将来真的会取代医生，因为医生的作用不只是简单的诊断、开药，我希望看到的是，人工智能的算法能够帮助医生更有效地给病人带来更好的诊断和治疗。

中国新闻周刊：你个人最期待看到的，是人工智能在哪个垂直领域发挥作用？

李飞飞：我最期待人工智能给医疗健康行业带来更多的工具和推动力，毕竟医疗健康是对人类生活影响非常广泛、非常重要的一个领域。我不仅希望看到人工智能帮助提高医疗水平，也希望看到它让医疗健康的资源更加普世化，而不是只有一小部分人得到过多的、最好的资源。如今，世界上还有很多人连基本的医疗健康资源都无法得到，所以我希望通过人工智能这种普世化的技术给大家带来更多的医疗健康的资源和帮助。

这方面已经有很多例子了。谷歌大脑（Google Brain）最近发表了有关如何运用人工智能的算法实现辅助性诊断的论文，比如通过眼球来检测糖尿病，或者通过人工智能来进行乳腺癌的诊断等等。你可以想象，医生每天都要看一定数量的医学影像资料，那么这个过程我们就可以运用人工智能产品来进行辅助诊断，帮助医生看得更快、更准确，或者帮助医疗诊断秩序更加优化，例如，在诊断过程中把那些急需进行医治的病人先挑选出来，让这些人尽早接受治疗，这将帮助拯救很多人的生命。

另外，人工智能还可以帮助实现远程医疗，并进一步提高远程医疗的水平。比如在一些医疗水平欠发达地区，很多病人无法得到专科医生的及时医治，我们就可以通过人工智能进行医学影像学诊断，然后结合人工智能做出的早期诊断，找到合适的远程医疗资源对病人进行医治。

此外，人工智能还将改善人类对慢性病的管理。慢性病患者回家以后需要坚持服药、进行理疗，那么就可以通过人工智能产品帮助病人、医生、护士甚至家人，一起更好地监督和管理慢性病病人的生活。现在，人口老龄化问题在许多国家逐步显现出来，帮助老人管理健康成为医疗健康一个重要课题，无论是在养老院还是家里，安置一些感应器或者其他形式的产品，我们就可以通过人工智能来更好地照顾老人，这都是人工智能为我们提供的各种可能性。

中国新闻周刊：从学术界到产业界，对人工智能的研究与探索一直在继续，在这两个不同的领域，对人工智能的研究有何不同？ 

李飞飞：在科学研发过程中，学术界和产业界分别扮演着十分重要的角色，尤其像人工智能这样前沿的科学和技术。其实在很多情况下，学术界和产业界的合作是非常紧密的。如果要说区别的话，首先一个很大的区别就是学术界最重要的目的是培养学生，是以教育为本——不管是对本科生还是研究生的教育。作为一名教授，我更重视的不光是我们研究的创新，而是一代一代的薪火相传，这是学术界一个重要的价值所在。

另外一点就是，学术界更重视基础研究，基础研究面向的是一门学科的各种可能性。人工智能发展的可能性的空间比较大，有时候它转化成产品非常快，比如我们看到，深度学习在最近几年从基础研究到产品的转化就是这样的；但也有时候，这个转化的过程会很慢，比如深度学习的早期研究是神经网络，科学家们大概经历了20多年的时间，才逐渐发展出今天的机器学习算法。

所以说，学术界在基础研究上要有足够的耐心和远见，要能容忍研究本身需要的一个积累过程。而产业界的研究不同，它肯定更重视产品的创新以及产品化的过程，事实上，这也是产业界应该做的。这就是做学术和做产业两者之间比较大的区别。

中国新闻周刊：作为一门顶尖的技术学科，人工智能让学术界和产业界都十分兴奋，学术界和产业界如何结合，才能更好地促进人工智能的发展？这次你个人从学术界转移到产业界的探索，为什么最终选择了谷歌云这个平台？

李飞飞：人工智能是对第四次工业革命的一个巨大的生产推动力，所以我觉得学术界和产业界能有很好的互动是一件好事，至于怎么结合、结合的具体方式是什么，需要非常冷静的看待和思考。

我选择谷歌作为进入产业界的尝试，是考虑到人工智能的普世价值。云能够对应各个垂直领域，比如金融、商业、医疗、制造、农业、教育、娱乐、传媒……这是特别重要的一点。既然要涉足工业界、产业界，我自己最想学习的是如何真正把人工智能应用到大家需要的地方，而不光是去画一个饼。

谷歌云之所以会存在，就是因为计算有普世的需求，当你进入每一个垂直领域去思考的时候就会发现，不管是计算机视觉也好，还是语音识别、语义理解、文本处理，都有巨大的应用场景。

中国新闻周刊：许多创业者追赶人工智能这个风口，把自己贴上人工智能的标签，你是如何看待人工智能创业热的？

李飞飞：创业者当然可以自己决定给自己贴什么标签。我给创业者的分享是，这是一个锤子和钉子的关系，最重要的是找到你想做的产品，找到要解决的问题。无论你是通过人工智能还是其他技术路径，创业的根本，是要做出好的产品，去解决问题，这才是最重要的；也只有这样，做出来的东西才会有市场，才会受消费者的欢迎。人工智能只是一个工具，我们的目标是通过很好地使用这个工具，去解决需要解决的问题。

中国新闻周刊：你所缔造的ImageNet已经成为全球最大的图像识别数据库，一年一度的ImageNet大型视觉识别挑战赛还会继续吗？你和斯坦福的同事一起开启的视觉基因组（Visual Genome）计划和ImageNet又有何不同？

李飞飞：ImageNet是一个开源的图像识别数据库，不论官方比赛是否进行，它永远会在那里，大家依然可以继续利用这个数据库去尝试各种可能性。

ImageNet能够帮助我们对图像进行分类、识别、定位和物体探测，但是对图形、图片的理解则不仅仅是这些方面，还有对物体间关系的理解、整体事物的理解以及如何将图像和语义结合起来。因而，我们后来又建立了视觉基因组。视觉基因组中案例训练的算法将不仅能完成识别物体的任务，还拥有一定的分析更复杂视觉场景的能力。我们一直在进一步推进更深度的对视觉世界的理解，这也是我作为基础研究者所关注的发展方向。

中国新闻周刊：你如何看待中国人工智能的发展？

李飞飞：人工智能是一门工程学，但同时也是一门科学，因此首先学术水平非常主要。中国有许多优秀的科技工作者在从事这方面的工作，比如在计算机视觉方面，中国对国际上最新发展的跟进做得很好，但还没有达到引领方向的水平。我想，看一个国家、一个团体的科学发展程度，最高的境界就是它能够引领整个领域未来的发展方向。

当然，中国的机会是非常好的，因为举国上下对人工智能这个领域有很高的热情和投入，而且政府的支持力度也非常大。中国的学术界和学生有非常好的数学和工程学基础，可以说，无论是中国的学术界还是产业界，都为学生创造了非常好的发展土壤。我已经看到，在人工智能领域中国有非常多的优秀学生和专家，我也期待中国在人工智能领域的研究能够厚积薄发，不光是解决工程问题，还可以在未来引领这个领域在大方向上的发展。★