《我看见的世界》：请永远保持好奇心和勇气
周末把李飞飞的自传收尾看完，通读全书之后最令我印象深刻的，是我震撼与感慨于李飞飞的方向直觉和积极求证的努力。 作为一位本科物理学的学生，机缘巧合与自我努力之后，开始研究计算机、研究人工智能，这本就是一件特别厉害的事情。 在开始研究人工智能之后，坚定找出：“深入理解视觉可能是解开智能之谜的关键” 这一理论想法，也是非常让我震撼的。因为处在当下的我们都知道，大量数据集与准确数据标注意味着什么。 这其中最让我震撼的是，她的导师的提问：“我们非常熟悉颜色，但似乎无法用语言来描述颜色，这不是很奇怪吗？我们只能说到颜色。当我说‘蓝色’或‘红色’时，你就知道我是什么意思，单着只是因为你已经见过这些颜色。我的话只是唤起了你的回忆，并没有传递新的信息。” 我无法描述出，我看到这句话时的震撼。 对分类的能量定义，分类是链接一切研究的核心思想，分类在理解视觉（甚至整个人类智能）方面起着至关重要的作用。 我其实特别喜欢书中的一句话，“想象一下，如果把所有这些照片都放在一起，我们会看到什么，我们会看到整个世界的缩影啊！那就是从世界一头到另一头的日常生活的全部。”讲道理，还挺浪漫的。 我觉得 李飞飞在探索人工智能的道路上，是非常具有前瞻性，或者说是超前的。从几个分类，到 100 个分类，再到以万计数的 ImageNet，超越周围人认知的前瞻性，和将方向付诸实践的踏实，让我觉得这是我们需要学习以及拥有的美好品德。 ImageNet 不仅代表了规模的扩大，还代表了分类逻辑的转变，当 ImageNet 所提供的 “语义空间” 在不断扩大的同时，也变得更加紧密，导致正确答案与错误答案之间的差距越来越小。坚定完成并给出标准，“相当于一个基准。” 完成 ImageNet 并开启比赛后的日子，在遵循图像的视觉特征时，也写出语法正确的内容。让我觉得李飞飞不仅把追求人工智能方向作为引导她方向的北极星，在某种程度上来讲，她对方向的认知也在引导更多伟大科学家在人工智能探索路上的北极星。 接着，我感慨于，人工智能的发展真的太快了。当高校团队做出了他们想要的成果，突然转身一看，谷歌已经领先于他们先发表了。是的，就算是 2025 年的现在，我们也可以清晰地感受到，人工智能的发展真的太快了。 我以为，在这里李飞飞会继续研究技术技能本身，但是母亲的问题转变了她未来的研究努力方向：”飞飞，人工智能还能做哪些事来帮助别人呢？“ 太震撼的一句话了。 我在本科期间的导师，是一位非常痴迷于人工智能的老师，她现在也是我们学校在人工智能方向的教授。当年和她表达我对翻译的兴趣时，她反复和我讲：翻译这些都会被人工智能取代，你不要去学这些事情。当年的我，还对她的话表示质疑：可是优秀的翻译家都会做到“信达雅”。我认为人工智能在某些程度上不会 站在 2025 年的当下，我认同她说的话，现在的 AI 大模型，确实都做到了信达雅的标准，又快又好。但是她的态度让我对人工智能的替代性排斥很久。 所以当我看到这位已经走在人工智能前沿的科学家，开始思考人本主义的问题时，我内心的震荡是无限的。 没错，“如果想让人工智能帮助人类，那么我们必须从人类自身开始思考。” 而这当中，也提到 “如果人工智能与其他领域相结合，并借助其他形式的专业知识进行推动，可能性是无限的。” 因为从我个人的从业经验和积累中，这是我逐渐加深的认知。人工智能不是一个行业、不是一个方向，他是一个通用领域工具，要与其他领域相结合，落地真实的行业和方向，才能拥有真正有价值的可能性和意义。 换句话说，我们现在要看的是聚焦在哪些场景，这些才是真正的行业。 映射到更上层的意识就是李飞飞的这句话：个体的尊严是至高无上的。 在看关于对抗攻击的内容时，让我无限起鸡皮疙瘩。对啊，如果技术仅仅是无法辨认野生动物照片，不能好好地算出简单问题，这只是好笑的情况；那真的放在智能驾驶中，导致无法识别停车标志、对人行道上的人错误识别分类，就绝对不能用好笑来形容了。 这是超越技术的更深刻的人文问题。 就我个人观感而言，铺天盖地的尖端企业宣传一个又一个突破，舆论营销造成了 “迟早替代人类” 的恐慌，普罗大众很难不去思考的一个问题是：真的这么厉害吗？那如果真的这么厉害，以后人类要怎么办呢？人工智能时代，我们应该如何相信人与技能。 就像书中所说：它是如此宏伟，如此强大，如此反复无常，既能轻易激发灵感，也很容易摧毁一切。要让人工智能值得信任，需要的远不止商业公司空洞的陈词滥调。 所以在我看到李飞飞提出：以人为本的人工智能。我惊叹于她的前瞻性与方向性。所以我们可以看到现在的大模型、人工智能好像逐渐地 “更有人味” 一些。人工智能看起来在逐渐 “尊重” 人的尊严。 就像杨澜在导读中写的那样：在机器智能的时代，人的情感、人与人之间的连接和共情，依然是人工智能不可取代之处。科技让我们知道奔跑的速度，而爱让我们知道奔跑的方向。 我没有办法切身地体验到 一位华人女性在异国他乡开启学习、生活会面临的所有困难与挑战。但我看到了李飞飞努力的成果，这就证明 她成功了，她克服掉了非常非常多的艰难险阻，她终于追寻到了她想要的阶段性目标，然后再继续努力。这是非常值得学习的。 而能力积累到一定程度之后，会自然而然地反馈在她的正确判断与方向思考。真的非常令人感到钦佩。 最后我想说，从这本自传中让我更坚定的就是，我会永远保持好奇心和勇气，会更脚踏实地地去积累自己。我不是一名科学家，但我相信当我找到我想要做的事情，我发现了一种新的追求时，我会报以最大诚意的勇气、热情与脚踏实地。 就像书中最后说的那样：每一种新的追求，每一个新的痴迷，都悬挂在黑暗的地平线上，闪烁着耀眼的光芒，向不懈追寻的人们招手致意。这就是为什么我最大的快乐在于知道旅程永远不会结束，我也永远不会停歇。总会有新的事物等着我去追逐探索。对科学家而言，想象力就如同布满北极星的璀璨天空。 # 笔记记录 ### **《我看见的世界：李飞飞自传》** [美]李飞飞 165个笔记 ### **01 如坐针毡的华盛顿之行** - 虽然这些人工智能发展的必要条件用了半个多世纪才得以融合，但它们释放的能力在不到五年的时间里就将整个世界改头换面 ### **02 逐梦之旅** - 我的努力只是为了自己。 - 他们深知，历史性的变革即将到来，他们愿意耐心等待。 - 直到长大后，我才意识到，原来我们家门口以外的世界可能更加纷繁复杂。 - 无论周围有什么障碍，都要奋力超越现实，构想出更加广阔的未来。现在我不仅想看得更远，还想走得更远。如果说数学和科学这类领域是属于男生的游戏，那又怎样，学习毕竟不是球赛，他们无法阻止我在这里上场参赛，我暗下决心，一定要赢。 - “可能我把你教得太好了，飞飞。”她无奈地说，“你和我一样，都不属于这里。” ### **03 鸿沟渐窄** - 但人类思想的深度和多变却无法简单归纳为一套规则或标准，至少在实际操作中是不可行的。 - 在任何情况下，哪怕再平淡无奇，都可以发现幸福和快乐 ### **04 心智探索** - 永远保持好奇心和勇气，永远愿意追问那些看似不可能的问题。‘哈勃深场’的镜面曝光，让我们看到了答案有多么美妙。” - “她这辈子都不能再工作了，飞飞。”两周后，母亲回归了她的全职工作。 - 好事多阻、前景未卜 - 这么多年，我们疲于被动地应对问题，给别人打工，现在很渴望站起来，自己把握主动 - 但此时此刻，我不知道该说什么才好。 - 有些时刻，我不得不退到一旁，静静地观察父母。他们俩就是在中国陪伴我长大的人：精神坚毅、足智多谋、令人过目难忘。我已经很久没有见过真实的他们了。能见证他们的回归，我倍感自豪。 - 我们不是要直接去研究大脑，至少不是从生物学的角度出发。” - 而在于对其象征意义的追逐和探索。 ### **05 第一道光** - “飞飞，这是你想要的吗？”“你知道我想要什么，妈妈。我想成为一名科学家。”“那还有什么好说的呢？”面对我的含糊其词，母亲的回应总是一针见血，速度之快让我得花点儿时间才能反应过来。三步绝杀，一剑封喉。我要去读研究生了。 - 深入理解视觉可能是解开智能之谜的关键。 - 拥有无限想象力，同时敢于面对这种想象力带来的挑战。 - 我们非常熟悉颜色，但似乎无法用语言来描述颜色，这不是很奇怪吗？我们只能说到颜色。当我说‘蓝色’或‘红色’时，你就知道我是什么意思，但这只是因为你已经见过这些颜色。我的话只是唤起了你的回忆，并没有传递新的信息。 - 前提是可以在还原主义描述中找到对这种经历的描述和解释。如果找不到怎么办？我们该如何处理这个矛盾 - 那就是都有一种只能用“陶然自得”来形容的好奇心。这使得他们说的每句话都极具感染力。他们自由奔放，总会毫不迟疑地就复杂的话题提出探索性的问题，仿佛只需聊上几句，就能解开生命中最深奥的谜题。 - 人类的视觉能力进化范围广，演化过程复杂，因此我们几十年来都无法将这个能力用自动化复制也不足为奇。但如果这种情况改变了呢 - 视觉不仅仅是我们对智力的应用，实际上，它就是智力的同义词。 ### **06 北极星** - 大脑能够以惊人的辨别力和迅捷的速度识别出无数视觉概念，这是大脑的独特特点，不仅极其强大，而且似乎完全是自动的。 - 我们的视觉基础在于识别定义明确的类别，也就是对事物的识别。 - 分类的能力赋予了我们难以估量的力量。视觉没有把我们埋没在光线、颜色和形状的无数细节中，而是把我们的世界变成了可以用语言描述的离散概念 - 生物进化是宇宙中唯一能够从零开始创造真正智能的力量，我觉得我们正在复原其线路图，或者至少是其中的一些片段。 - 通过理解各种物体来理解视觉世界。毕竟，人类就是这样看到世界的。我现在相信，这同样适用于我们的机器。 - 我们算法的决定性特征是能够从只看过一次的图像中学习新的事物类别，而这一特征对数据的依赖极大 - 如果少量数据就可以实现如此强大的能力，那么更多的数据又将带来什么呢？这个问题越想越觉得具有启发性。如果数据量大得多呢？ - 多年的奋斗锻炼了我，让我拥有其他候选人从未有过的拼搏精神，以及一种实用主义本能（我现在才意识到，这种务实使我与众不同 - 视觉世界本身是单一的现实，其中包含了手风琴、搅拌机、手机、龙虾、比萨、停车标志、雨伞和其他各种各样的东西。这是一种诗意的存在。我意识到这个世界是多么丰富多彩、变幻莫测，而我们留意到的细节却少之又少。 - 我们所做的一切都绝非偶然；我比以往任何时候都更加确信，分类是连接一切研究的核心思想。我也相信，事实将很快证明，分类在理解视觉（甚至整个人类智能）方面起着至关重要的作用。 - 人类的感知能力是由泛化能力决定的，泛化能力增强了我们的灵活性和适应性，甚至让我们富有创造力，让我们能够随时利用新想法的力量锐意进取，而不是停留在过去的经验中止步不前。 - 对所有离散且可量化的事物的单词（即英文中的可数名词）进行计数，将是一个很好的起点。 - ​“你想要突破吗？这就是代价，这就是需要付出的。​” ### **07 一个假设** - 视觉不仅仅是一种“感觉”​，至少不是那种可以用温度计或盖革计数器测量的“感觉”​，而是一种体验的催化剂。 - 视觉是定义人类思维情感最为重要的能力之一，是通往整个记忆、联想、概念和推理世界的入口，所有这些都交织在我们与周围环境的视觉联系中。 - 我们都相信类别是视觉（我们看到的事物）和语言（我们描述事物的方式）之间的交叉点。 - 如果我们能够将人类通过语言表达的每一个概念都组织到一个庞大的单词数据库中，会发生什么？如果这些单词不是像词典中那样按照字母顺序排列，而是根据它们之间的意义联系进行连接，会造成什么影响呢？ - 也许存在这样的可能性：让算法能够识别出任何东西的秘诀，就在于打造一个无所不包的数据训练集。 - “是啊，但你不觉得这一切都……太出格了吗？​”我问。他想了一会儿才回答：​“你不是一直在追寻出格的想法吗？​” - 我们发现，人类几乎瞬间就能识别出自然图像，因为正是这种感官刺激——或者说正是数据——塑造了我们。ImageNet将为我们的算法提供同样的体验：同样的广度，同样的深度，同样的错综复杂，同样的壮观。 - 无论需要多长时间，我确信我们正在做一件大事，一件也许具有历史意义的大事。 - **2025/07/09 发表想法** 还挺浪漫的 讲道理 > 原文：想象一下，如果把所有这些照片都放在一起，我们会看到什么，我们会看到整个世界的缩影啊！那就是从世界一头到另一头的日常生活的全部。​” - 想象一下，如果把所有这些照片都放在一起，我们会看到什么，我们会看到整个世界的缩影啊！那就是从世界一头到另一头的日常生活的全部。​” - 这些图像本身也没有任何作用，对吧？它们需要先标注，才能用于模型训练，而且每一个标签都必须是准确的。​”邓 - “科学的诀窍是跟随着你的领域一起成长。不要太超前。​” - 在这个过程中，我开始越来越多地利用我在实验心理学方面的经验，帮助邓嘉创建一套系统，既可以最大限度地利用标注员的时间和注意力，又能尽可能地减少他们被误导、困惑或被操纵系统的机会。 - 从数量上看，我们已经实现了既定目标，建立起了当时人工智能史上最大的人工编辑数据集。但在这些数字之外，最让我感动的成就是我们所构建的真实世界本体。这个本体是人类从零开始策划的，既包含视觉图像，又能传达逻辑概念，其唯一的目的就是教导机器。 ### **08 实验验证** - 例如，如果检测算法发现了一个人、一艘船、一只桨和一片水域，它就会将照片作为一个整体归类为“划船”​。这是一种更深层次的理解，可以说接近于原始的视觉推理。 - mageNet不仅代表了规模的扩大，还代表了分类逻辑的转变，类似于物理学领域的“相变”​，在这种转变中，甚至现象的最基本属性也会发生变化。 - ImageNet所提供的“语义空间”在不断扩大的同时，也变得更加密集，导致正确答案与错误答案之间的差距越来越小。 - “相当于一个基准。​”我 - 如果ImageNet真的会引起一场大洗牌，带来新的规则、新的直觉，甚至全新的范式，那么还有什么比通过比赛来探索这个数据集更好的方式呢？激烈的竞争压力可以激发合作的集体力量。比赛要遵循一定的规则，但又要有探索性。即使经过多年的努力创建了ImageNet，仅仅是想像着把它做成比赛，也为它注入了新的生机。 - 使用ImageNet来训练算法，用一组算法从未见过的图像对其进行测试，评估算法对图像标注的准确率，以此计算排名，总错误率最低的算法胜出。然而，从实际操作上看，将数据集转化为竞赛本身就是一项科学挑战。 - ImageNet仍然只是一个假设、一个赌注，赌的是计算机视觉领域最需要的东西，是获得长久以来哺育着人类感知能力的多样性和变化性。 - 也许这个数据集太超前了，也许吉滕德拉是对的，你的跨越幅度太大了。但这并不意味着ImageNet是错的。​” - 有没有可能，神经网络一直以来都更适合理解ImageNet这种更大、更密集的可能性空间？ - 这种算法忠实于生物视觉的进化本质。 - 疯狂的外表包裹着一个有意义的想法。 - 减少失败的行为，增加成功的行为 - 减少失败的行为，增加成功的行为。但学习的规模极大，算法会仔细审查每个 - 历史刚被创造出来，而世界上只有少数人知道。 ### **09 万物以外是什么** - 细粒度分类课题研究的是细节：识别的对象越相似，所需要的细节就越细微。 - 人类的能力维度是丰富多样的，远非任何单一指标所能衡量。但我们的缺点和优点一样具有启发性。 - 永远尊重世界的复杂性，并渴望不惜一切代价对其进行探索。 - 我们怎样才能遵循图像的视觉特征，写出语法正确的内容 - 我们还有很多东西要学，我们的机器也一样。 - 以北极星来比喻理想，其真正的价值不仅仅在于北极星可以指引方向，更在于无论怎样努力，到达北极星的距离永远是无限的。 - 北极星象征着科学家最独特的品质：充满永不停歇、永无止境的好奇心，这份好奇心跟满足感永远同极相斥。夜空中的一颗星，远方的海市蜃楼，没有尽头的道路。 - **2025/07/11 发表想法** 人工智能的发展真的太快了 > 原文：多年来，我和同事们一直对媒体夸大人工智能进步的报道嗤之以鼻。但这一次，报纸上的一篇文章让我看到了世界变化之快。我们的对手不是其他大学的某个神秘研究团队，而是谷歌。 - 多年来，我和同事们一直对媒体夸大人工智能进步的报道嗤之以鼻。但这一次，报纸上的一篇文章让我看到了世界变化之快。我们的对手不是其他大学的某个神秘研究团队，而是谷歌。 ### **10 似易实难** - “飞飞，人工智能还能做哪些事来帮助别人呢？​” - **2025/07/11 发表想法** 突然感到震撼的一句话。 > 原文：“飞飞，人工智能还能做哪些事来帮助别人呢？​” - 因为她的提问给了我机会，让我成为一名人本主义者。这是我追寻的新目标，其动机远不止满足好奇心。 - 在整个医疗领域，察觉是最宝贵的资源，也是我们没有办法扩展的资源 - 场景越混乱，理解场景所需的时间就越长。 - 感知从何而来？有什么作用？有什么潜力？而直到遇到阿尼，我才开始真正意识到感知的巨大价值。 - 一个好医生是信息的总汇、力量的源泉，有时甚至是病人及其家属在痛苦时刻的精神支柱。 - 这也许是我们所能做的最人性化的事情。 - 如果想让人工智能帮助人类，那么我们必须从人类自身开始思考。 - 尊重使用者、体现人道主义精神。 - 这是我第一次接触到人工智能会在公众想象中引发恐慌的一种能力：监控能力。 - 我们面临的挑战是如何评估人工智能的未来，而不仅仅是它的现在 - 如果将人工智能视为一门独立的学科，就会错失其最大的潜力。 - **2025/07/11 发表想法** 是的，这是我最近一直以来 逐渐加深的认知。人工智能不是一个方向、不是一个行业，是一个通用领域工具，要与其他领域相结合，落地真实的行业和方向，才能拥有真正有价值的可能性和意义。 > 原文：如果人工智能与其他领域相结合，并借助其他形式的专业知识进行推动，可能性就是无限的。 - **2025/07/11 发表想法** 好深刻，个体的尊严是至高无上的。 > 原文：个体的尊严是至高无上的 - 个体的尊严是至高无上的 - 人工智能伦理”是全新的议题，也会很快成为不可避免的现实。 ### **11 无人可控** - “即使它赢了，​”西尔维奥补充道，​“要想做意大利千层面的功夫超过人类，机器还需要一段时间。​”就这样一个简单的回答，西尔维奥让我对现代人工智能有了更深刻的认识，同时也让我感到饥肠辘辘。 - 时代不断加速发展，每个人的注意力都集中在了更热门的信息来源上，而传统文献却一直被忽视。 - **2025/07/11 发表想法** 啊！ > 原文：然而，他却决定彻底离开学术界，加入一个没人听说过的私人研究实验室。安德烈即将加入OpenAI的核心工程师团队。 - 然而，他却决定彻底离开学术界，加入一个没人听说过的私人研究实验室。安德烈即将加入OpenAI的核心工程师团队。 - 人工智能的未来将由那些拥有企业资源的人书写 - 科技行业的代表性不足，导致算法无意中带有偏见，在非白人、非男性用户身上表现不佳。 - 只需要一点点努力，就可以让每个一直被历史排除在外的参与者相信，她们同样属于这个时代、这个领域。 - AI4ALL - 哪怕是片刻的过度自信，付出的代价也会急剧上升。更糟糕的是，这个代价将由其他人承担，很可能是最脆弱的人群。 - **2025/07/11 发表想法** 哇哦 > 原文：谷歌云首席执行官黛安娜·格林(Diane Greene)。她曾是虚拟化巨头VMware的联合创始人，是为数不多征服硅谷的女性，我期待着在性别比例极不平衡的行业里与她并肩工作。 - 谷歌云首席执行官黛安娜·格林(Diane Greene)。她曾是虚拟化巨头VMware的联合创始人，是为数不多征服硅谷的女性，我期待着在性别比例极不平衡的行业里与她并肩工作。 - **2025/07/11 发表想法** 哈哈哈哈哈哈哈哈哈对不起，但是，算力“掌握”了世界 > 原文：其能力远超我的想象，我可以使用任何规模的高性能算力 - 其能力远超我的想象，我可以使用任何规模的高性能算力 - 人工智能正在成为一种特权，一种排他性极强的特权。 - 我们发现自己越来越多地从经验角度观察人工智能，就好像它是自己出现的一样，仿佛人工智能是需要先识别、后理解的东西，而不是根据第一原理设计产生的技术。 - 在对抗攻击中，输入内容的唯一目的是迷惑机器学习算法，以达到反直觉甚至破坏性的目的。 - 先进技术无法辨认野生动物照片的场景可能会让人觉得好笑，但如果对抗攻击的目的是愚弄自动驾驶汽车，导致汽车对停车标志，甚至人行横道上的儿童进行错误分类，就绝对不能用好笑来形容了。 - 每个问题单独来看都令人担忧，但它们共同指向了一个未来，其特点是监督减少、不平等加剧，如果处理不当，甚至可能导致迫在眉睫的数字独裁主义问题。 - 企业高管们承诺将在不久后推出自动驾驶汽车，设计出高超精湛的肿瘤检测算法，实现工厂的端到端自动化。至于被先进技术取代了工作的人（出租车司机、长途卡车司机、装配线工人甚至放射科医生）的命运，商业领域的态度似乎介于半心半意的“再培训”和几乎不加掩饰的漠不关心之间。 - 无论首席执行官和自诩为未来学家的人的言论如何彻底脱离公众，技术的日益普及都会进一步加剧人们对人工智能的恐惧。 - 简单的标签已经不再适用。甚至连“失控”等措辞都显得委婉。人工智能不是现象，不是颠覆，不是难题，也不是特权。我们面对的是一种自然力量。 - 它是如此宏伟，如此强大，如此反复无常，既能轻易激发灵感，也很容易摧毁一切。要让人工智能值得信任，需要的远不止商业公司空洞的陈词滥调。 - 世界正在逐渐意识到，数据不仅有价值，而且具有影响力，甚至可以产生前所未有的决定性影响。 - 因为它们提供的超个性化内容可能会导致青少年出现抑郁和焦虑。社交媒体利用人工智能打磨定制化内容，以实现最大程度的“用户参与”​，这种趋势令人不安。 - 科技抵制浪潮已经来临，人工智能难以独善其身。 - 父亲笑容温暖，喜欢玩冒着傻气的文字游戏，一生都拒绝承担责任，但在这一切的背后，隐藏着一种无法治愈的痛苦，多年后依然让他难以自拔。 - 虽然反复无常、残酷无情的世界夺走了他的父亲，却永远带不走他。这个世界也永远不会夺走我的母亲，永远不会带走我。 - 这么多年来，我一直以为他的青春期从未结束，但事实是，他的青春期早已结束了，而且结束得太快。他一直像个被时间定格的孩子， - 无论接下来会发生什么，我们都要在其中发挥作用。我们必须认真对待。这就是伦理框架的重要性所在。它可以帮助我们在迈出每一步之前进行评估。​” - 缺乏伦理框架的不仅仅是谷歌，也不仅仅是像那位提出问题的年轻工程师一样的个人，而是我们所有人。 - 人工智能已不再是智力上的好奇探索，而是即将改变全人类生活的社会转折点。 - 如果一个机构不在某种程度上对人工智能技术加以考量，那么它将无法生存下去。 - 那你就为自己辩护！你要告诉他们，你已经为这个国家奉献了20年，你的家人为了成为这个国家的成员付出了一切，你拒绝被当成外人对待！ - 他的求知欲激励了我，也再次验证了人工智能是多么新颖的研究领域，比化学、生物学和物理学等更成熟的学科要年轻几个世纪。 - 人工智能是一种责任，是我们所有人共同承担的责任。 - 可能性无穷无尽，挑战也永无止境。即使在这样一个黑暗的时代，人工智能也具有无与伦比的激励力量。 - 面对全球亟待解决的问题，面对具有历史意义的机遇，面对可能需要几代人的努力才能揭开谜底的未知，真正解决所有问题的答案远远不是公司战略或学术课程所能提供的。 - 未来几年，从业者需要的不仅是专业技术知识，他们还必须了解哲学、伦理学，甚至法律。他们需要看到阿尼确保环境智能团队所看到的一切，他们需要将其融入众多学科中。 - 我们要从根本上重新构想人工智能，使其成为以人为本的实践，这个共同的目标就是下一颗北极星。 - 人工智能一直以来都追求科学性，而现在，它必须也追求人性。人工智能应该秉承最优秀的学术传统，保持合作和敬畏，同时不惧怕直面现实世界。 ### **12 下一颗北极星** - 我们也许略有成就，但依然有弱点，依然会犯错，而犯错的方式是学生时代的我无法想象的。 - 思想才是唯一重要的事 - 我高声说道：​“无论是解决数据中的偏见，还是保护医院里的病人，这一切的共同点是我们的技术如何对待人，尤其是如何保护个体的尊严。‘尊严’，这是我一直强调的关键词。最重要的问题就是，人工智能如何才能尊重人的尊严呢？这个问题是一切研究工作的立足点。​” - “以人为本的人工智能。​”这 - 斯坦福大学以人为本人工智能研究院（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence，简称“斯坦福HAI”​）的 - 国家研究云计划(National Research Cloud, NRC)。国家研究云是一个完全由公共资金和资源（而非营利部门）支持的共享人工智能开发平台，目标是让全世界的学者、初创企业、非政府组织和政府都能开展人工智能研究，从而确保我们的领域不会永远被科技巨头或者我们这样的大学所垄断。 - 这提醒我们，最好的研究往往不是在我们各自领域的象牙塔中孤立完成的，而是在科学的整体共享空间中实现的，研究人员应该毫不犹豫地在全球范围内展开跨学科合作。 - 尽管技术非常先进复杂，但其本质都是被动观察；无论具体形式如何，其实都是算法在告诉我们它看到了什么。我们的模型学会了观察，有时观察得非常细致、非常准确，但也仅此而已。我最近常常思考，除此以外，一定还有什么更有意义的事情。 - 模型的数据处理能力主要包括模型规模、并行操作的能力，以及自主识别有用模式的能力（文献中称之为“注意力”​）等方面。 - 一种称为Transformer的新型机器学习模型成为自2012年的AlexNet以来神经网络设计中最大的进化飞跃。 - Transformer具备了所有让大型语言模型成为可能的必要特性：规模庞大，通过处理大量并行数据块来加速训练，并拥有极其复杂的注意力机制。 - 这种进展常常让人感觉比计划提前了一两代；在短短十年左右的时间里，算法已经从难以识别照片内容，发展到以超人水平进行识别，现在甚至可以创造全新的图片——这些图片看起来跟真实的摄影作品无异，但完全是合成的，并且往往具有惊人的逼真度和细节。看起来，深度学习时代似乎已经让位于一场新的革命，生成式人工智能时代即将来临。 - 大型语言模型，即使是多模态的大型语言模型，可能也并不具备真正意义上的“思考”能力。 - 了解这些事实有助于我们避免过分迷恋模型的能力。 - 自从2012年AlexNet诞生，自从2006年我和邓嘉创建ImageNet，自从彼得罗把西蒙·索普的脑电图研究报告打印稿放在我桌上，发生了太多事情。​“相信我，这是你想读的内容。​”即使是现在，北极星依然照耀着我前行的道路。旅程仍在召唤，还有更多的目标等待我去追逐。 - 萨贝拉一家的餐桌上总是摆着自制的布朗尼蛋糕，时至今日，这仍是我受到过最好的同理心教育。 - 我无法想象没有他们的生活，就像我无法想象没有父母的生活一样。这就是为什么十多年后，鲍勃的离去仍然让我感到心痛。但我们的对话从未停止过，他的记忆仍在倾听，我仍在向他倾吐心声。 - 无论我如何界定自己的身份——是华人、美国人，还是名誉上的意大利人——我早已摆脱了对“格格不入”的恐惧，因为我一路上遇到太多真诚的人，他们给了我太多善意。移民之路并不平坦，但我始终心存感激。 - 人工智能的未来仍然充满不确定性，我们有很多理由保持乐观，也同样有很多理由感到担忧。 - 在我们创造的过程中，是什么在激励着我们的心灵和思想？ - 我相信，这个问题的答案也许比其他任何问题的答案都更能决定我们的未来。很多事情都取决于问题由谁来回答。随着人工智能领域逐渐变得更加多元、更加包容、对其他学科的专业知识更加开放，我也越来越有信心：我们能正确回答这个问题。 - 每一种新的追求，每一个新的痴迷，都悬挂在黑暗的地平线上，闪烁着耀眼的光芒，向不懈追寻的人们招手致意 - 这就是为什么我最大的快乐在于知道旅程永远不会结束，我也永远不会停歇。总会有新的事物等着我去追逐探索。对科学家而言，想象力就如同布满北极星的璀璨天空。 ### **致谢** - 牛顿、达尔文、居里夫人、薛定谔、爱因斯坦，以及其他许多伟大的科学家，你们不需要我的致谢，但我必须感谢你们在我踏入神奇的科学世界时，为我点亮了鼓舞人心的灯塔。 - 萨贝拉夫妇，特别是我在新泽西州帕西帕尼高中的数学老师鲍勃·萨贝拉，在本书中占有重要的位置，这背后的理由非常充分。任何语言都无法充分描述他们的善良和慷慨。他们教会了我人性、同情心和理解，我将永远铭记在心，今天的我在很大程度上体现了他们的教诲。 - 作为一位母亲，一个照顾两个患病移民父母的独生女，一个在仍然由男性主导的领域里奋斗的有色人种女性，我能走到今天，完全归功于我最好的朋友、我的人工智能科学家同事、我的灵魂伴侣、我一生的挚爱西尔维奥·萨瓦雷斯(Silvio Savarese)。 - 作为一个女儿、科学家、移民和人道主义者，我看到了众多不同的世界，但最重要的世界是我将不会生活在其中的世界，是建立在我现在所做的一切之上的世界，是我倾注了所有爱和希望的世界，也是我最为感恩的世界。正是因为这个世界的存在，我现在所做的一切才有意义。这个世界就是我的孩子们和他们的孩子们将继承的世界。 - 做母亲是最令我谦卑的体验，我相信，这也将永远是独属于人类的体验。 ### **重磅导读** - 我们必须牢牢掌握技术发展的主动权，防止其被某些心怀不轨的个人或集团利用、盗取或篡改，产生负面影响。这不仅是每个科技工作者的使命，也是这个时代每一个公民需要自觉承担的责任。 ### **让人文的光芒照进机器社会** - 在机器智能的时代，人的情感、人与人之间的连接和共情，依然是人工智能不可取代之处。 - 科技让我们知道奔跑的速度，而爱让我们知道奔跑的方向。 ### **北极星的指引** - 视觉研究是对人类认知中一个核心现象的探索。视觉在很大程度上是人类身份和独特性的基础，无论是在生物学上、人际关系方面，还是在文化层面。研究视觉是通往我们体验最基础层面的旅程 - 对李飞飞来说，​“世界”是机器眼中的世界，呈现给大多数人的则是图像世界 - ‘家’从来都不是个明确的概念 — 来自微信读书