李菲菲は現在、AIコミュニティの内外でよく知られた名前です。

彼女はスタンフォード大学の終身教授であり、HAI（人間中心のAI研究所）の所長、新興ユニコーン企業World Labsの創設者、具現化知能や空間知能などの複数の最先端AI技術のリーダー、そしてディープラーニングの運命を変えたImageNetの生みの親でもあります。

彼女は（おそらく）AI分野における最も著名な中国人です。学術的、あるいは産業界への影響力という点でも、彼女の教え子や指導者たちはAIの進歩に包括的な影響を与えています。その中には「AGI」も含まれますが、彼女はAGIをあまり高く評価していません。多くの人がフェイフェイ・リーの過去に興味を持ち、さらに多くの人が成都出身のこの中国人女性の今後のさらなる成功を期待し、「AIゴッドマザー」という称号を与えています。

彼女もヒントン氏と同様に「プロの」AI専門家ではない。

物理学愛好家によって書き直されたAIプロセス

李菲菲は当初物理学を学んでおり、彼女の憧れはアインシュタインでした。

物理学と AI の関係は、2024 年のノーベル賞の影響で興味深いものになりましたが、1995 年当時はそうではありませんでした。

1990 年代には、ヒントンのバックプロパゲーション アルゴリズムによってニューラル ネットワーク パズルの最後のピースが完成し、ルカンの畳み込みニューラル ネットワークにおける画期的な進歩によってアルゴリズムが現実世界で機能することが証明されました。

しかし、人工知能は依然として停滞期にあります。コンピューティングやデータといった分野における制約により、ニューラルネットワークはその潜在能力を十分に発揮できていません。

リー・フェイフェイが人工知能と初めて直接接触したのは、大学2年生の夏、カリフォルニア大学バークレー校で実験のプロジェクトアシスタントを務めたときだった。

これは脳機能のメカニズムを探る実験です。李菲菲さんは、生物学の知識がないため、研究チームに受け入れられないのではないかと心配していました。

意外にも、これは計算論的な観点から脳を研究することを目的とした実験でした。猫の脳からの信号を捉えることで、猫が何を見ているのかを再現することが目的でした。この研究は最終的にNeuroscience誌に掲載されました。

これは李菲菲の人生における最も重要な選択の一つを予兆するものだった。

1999年、プリンストン大学物理学科を卒業したフェイフェイ・リーは、ウォール街から数々の魅力的なオファーを受けました。家族の支えもあり、彼女は自分の心に従い、科学者になることを選びました。

しかし、どのような科学者になるべきなのでしょうか?

カリフォルニア大学バークレー校での実験により、彼女は知性の秘密を明らかにし、視覚の研究が知性の謎を解く鍵となるかもしれないことに気づいた。

そのため、修士課程の期間中、フェイフェイ・リーはカリフォルニア工科大学に行き、コンピュータービジョンの専門家であるピエトロ・ペローナ教授とクリストフ・コッホ教授の下で学び、神経科学とコンピューターサイエンスの研究を並行して行いました。

計算してみると、フェイフェイ・リーが人工知能について正式に学び始めたのは 2001 年になってからである。

これは彼女の生涯で最も影響力のある仕事であるImageNetの提案からわずか5年後のことでした。

2009 年 6 月、現在でも世界最大の画像ラベル付けデータセットである ImageNet がリリースされ、Fei-Fei Li 氏と彼女のチームはコンピューター ビジョンの分野で最も輝かしいスターとなりました。

簡単に言えば、これは厳選されたインターネット画像のデータセットであり、合計 1,500 枚の画像と 22,000 の概念とオブジェクト カテゴリをカバーしています。

今日では、このような規模とフォーマットは驚くようなものではありません。しかし、アルゴリズムがAI分野を席巻していた2006年当時、ImageNetは奇妙なアイデアに思えました。

一方で、当時、人工知能分野はまだ低迷していました。アルゴリズムが主流のアプローチであり、誰もが複雑なネットワークに取り組んでおり、データは単なる学習ツールとみなされていました。

機械知能を生物知能に例えると、アルゴリズムはシナプス、つまり脳の複雑な回路のようなものです。したがって、最も重要なのは、この回路をより良く、より速く、より強力にすることです。

一方、ImageNetは当初から大規模展開を想定して設計されました。フェイフェイ・リーは、大規模語彙データベースであるWordNetから着想を得て、画像の次元から「人間の意味の地図」を構築し、ImageNetに数万ものカテゴリを与えることを目指しました。

この規模は当時としては驚異的でした。当時、モデルが1つか2つのカテゴリーを識別できるだけでも、すでに驚くべきことでした。

これは本当に必要なのでしょうか？これほど多くの画像を使ってモデルをトレーニングするにはどれくらいの時間がかかるのでしょうか？実際に使う人はいるのでしょうか？そして、膨大な作業量についてはどうでしょうか？各画像に注釈を追加するにはどれくらいの時間がかかるのでしょうか？

そのため、フェイフェイ・リーが ImageNet のアイデアを同僚と話し合ったとき、変化をもたらすのに苦労していることがよくありました。

このプロジェクトは、フェイフェイ・リー自身の将来にも大きな影響を与えるだろう。彼女が敬意を込めて「学問の祖父」と呼ぶジテンドラ・マリクはかつて、ImageNetはコンピュータービジョンに不可欠だが、科学の秘訣は、常に先を行くのではなく、その分野と共に成長することだとアドバイスしてくれた。

もし私がそうしたら終身在職権を得るのは難しくなるだろうと彼は言いました。

純粋に学術的な観点から、フェイフェイ・リーは当時の機械学習がやや停滞していることに気づきました。誰もがより複雑なモデルを構築していましたが、機械学習を駆動させるのに十分なデータがありませんでした。より業界的な観点から言えば、汎化に問題がありました。

彼女は自伝の中でこう書いています。「生物学的知能は、アルゴリズムとは異なり、設計されたものではなく、進化の結果です。そして進化とは、単に環境が生物に与える影響ではないでしょうか？現代人の認知能力は、数え切れない世代にわたる祖先の生、死、そして絶え間ない適応の痕跡を刻み込んでいるのではないでしょうか？」

人間は過去の感覚刺激のおかげで、物体を瞬時に認識できるようになりました。それに応じて、自然画像はデータです。

幸いなことに、この見解を共有する人もいます。

プリンストン大学で、フェイフェイ・リーは「最初の気の合う仲間」であるカイ・リー教授に出会った。

カイ・リー教授は1980年代にアメリカに留学し、全額奨学金を得てイェール大学に入学した優秀な学生でした。彼は世界初のチューリング賞受賞者であるアラン・パーリスに師事しました。博士号取得後、プリンストン大学に入学し、コンピュータサイエンス学科の終身教授となりました。当時、プリンストン大学のコンピュータサイエンス学科の教職員の中で唯一の中国人でした。

李凱が李飛飛と出会った当時、彼はすでにマイクロプロセッサアーキテクチャの第一人者でした。数百万個のナノメートルスケールのトランジスタを世界最高峰のデバイスに組み立てる技術に長け、高効率・低コストのマイクロプロセッサと大容量ストレージデバイスのパイオニアでもありました。また、シリコンバレーで起業し、世界初の商用重複排除製品を開発しました。この製品は後にEMCに買収されました。

李菲菲は自伝の中で、李凱教授は母親に似て非常に知的で、父親に似て非常に謙虚だったと述べています。一見真面目で質素な服装をしていましたが、実際は温かく寛大な方でした。

彼は当時、李菲菲に対して楽観的な見方をしていた数少ない人物の一人となった。

リー教授は、指数関数的思考の力を誰よりも深く理解しています。そして、私が重要な目標を追求していると信じています。

研究分野の重複が限られていたため、李凱はImageNetプロジェクトに直接参加することはありませんでした。しかし、彼は李飛飛に2つの重要な支援を提供しました。1つは初期のワークステーション一式を寄付したこと、もう1つは李飛飛を弟子の賈鄧（ Jia Deng ）に紹介したことです。賈鄧は後にImageNetの第一著者として広く知られるようになります。

こうして、ImageNet は 2007 年にプリンストンで正式に開始されました。

その後約3年間、李菲菲と弟子はこの仕事に打ち込みました。膨大な作業量、サポート不足、そして莫大な資金難など、数々の困難に直面しました。

2009 年、Fei-Fei Li が Jia Deng とほとんどの学生とともに西海岸のスタンフォード大学に着任した後、ImageNet はついに最初のバージョンを完成させ、CVPR で正式にデビューしました。

ImageNetのさらなる普及のため、Fei-Fei LiはImageNet Challengeを開始しました。このコンテストでは、世界中の研究者をImageNetを用いた物体認識に招待し、異なるアルゴリズムを同じベンチマークで比較することができます。

それでも、ImageNet の影響はまだかなり限られています。

2012年まで、タイムラインが狭まり始め、ヒントンとリー・フェイフェイの物語がついに交差しました。

ある夜、鄧佳は突然李菲菲に電話をかけた。普段は控えめで落ち着いたこの生徒は、興奮した様子で言った。「本当にユニークな作品を見ましたよ。」

AlexNetです。

その後の展開は広く知られるようになった。AlexNetは驚異的な精度でニューラルネットワークの限界を証明し、人工知能の第二波の到来を告げた。

その後、ヒントンはイリヤとアレックスとともにオークションを完了し、Google に入社しました。イリヤは OpenAI の主任科学者として参加し、GPT、DALL·E シリーズ、CodeX、ChatGPT などのテクノロジーの初期バージョンの開発を推進しました。

変化の歯車はより速く回転しています。

では、李菲菲はどうでしょうか？

ImageNet で大きな成功を収めた後、Fei-Fei Li さんの AI の旅はよりスムーズになりました。

2012年、スタンフォード大学で終身在職権を取得し、准教授に昇進しました。2013年にはスタンフォード人工知能研究所の所長に就任しました。

この間、彼女は休学中にGoogle Cloud AI and Machine Learning China Centerチームにも参加しました。これはディープラーニング革命が始まった2016年のことでした。

その後、2017 年 1 月から 2018 年 9 月まで、Google の副社長と Google Cloud AI/ML のチーフサイエンティストを兼任しました。

2018年9月、フェイフェイ・リーはスタンフォード大学に教職として復帰し、スタンフォード大学の人間中心人工知能研究所（HAI）の所長に就任すると発表し、同年に終身教授に昇進した。

フェイフェイ・リーは、2020年に米国工学アカデミーおよび米国医学アカデミーの会員に選出され、2021年にはアメリカ芸術科学アカデミーの会員に選出され、2021年11月にはIEEEフェローに選出されました。

一方、フェイフェイ・リーの研究室からは数十人の学生や弟子が輩出され、その多くがAIの発展に大きな影響を与えました。

優秀な学生たちの集団

約 20 年のコーチ経験を持つ李菲菲さんは、数多くの優秀な生徒、輝く星の集団を育ててきました。

私たちがよく知っている人物としては、OpenAIの創設メンバーであるAndrej Karpathy氏、NVIDIAの科学者Jim Fan氏とYuke Zhu氏、上海交通大学のLu Cewu教授、Google AI China Centerの元社長Li Jia氏、Alibabaの自動運転部門の元責任者Wang Gang氏などがいます...

李菲菲がカパシを指導していた当時、彼は大学院2年生でした。彼女は背が高く早口で話すこの学生を次のように評価しました。

彼にはエンジニアらしい勇気と忍耐力があり、ホワイトボードに数式を書くことも、トランジスタラジオを分解することも、彼にとっては簡単なことなのです。
アインシュタインとボーアが宇宙の夢想家であったとすれば、カパシはエジソンやライト兄弟の範疇に属していた。

チームと Kapacsi に対する彼女の任務は、画像を入力し、テキストによる説明を自動的に出力することでした。

カパチ氏の最初の課題は完了したように見えた。しかし、彼女は、この課題は主に既存のデータの「マッチング」に依存しており、新しい状況に対応できず、一般化能力に欠けていると指摘した。

カパシは苛立ち、席に崩れ落ちた。それを見た李菲菲は、彼にこう注意した。

カパシ氏と多くの学生には共通の問題があります。それは、自分のモデルが機能するかどうかに集中しすぎて、なぜ機能するのかを問うことを忘れてしまうことです。

幸いなことに、当初のフラストレーションの後、Capasi の「エンジニアリングの能力」が効果を発揮し始めました。

当時、彼が実際にどのように目標を達成すべきかは誰も知りませんでしたが、彼の心の中のエンジニアは私と同じように頑張り続けるだろうと私は知っていました。
彼ならきっとできるよ。

案の定、彼は結局成功しました...

博士課程在学中、彼は「CS231n: 視覚認識のための畳み込みニューラルネットワーク」というコースも設計・指導し、スタンフォード大学でディープラーニングの講師となった。

このコースは常に高い評価を受けており、非常に人気があります。

博士号を取得後、カパシ氏は複数のキャリアの選択肢に直面した（プリンストン大学は彼に直接ポジションを提供する用意があった）が、最終的には学界を離れ、当時あまり知られていなかった OpenAI に参加することを決意した。

リー・フェイフェイは彼を思いとどまらせようとしたが、カパシ氏はOpenAIを支援する決心をしていた。

これは本当に他のどことも違います。

周知のとおり、彼はOpenAI に 2 回出入りしており、これは少々量子もつれのような雰囲気があるようです (doge)。

2016年、OpenAIに研究者（兼共同創業者）として入社し、GPTシリーズ、Dall・Eシリーズ、ChatGPTといった初期モデルの開発を主導しました。1年6ヶ月の勤務を経て、イーロン・マスク氏にヘッドハントされ、テスラの自動運転向けコンピュータービジョンチームを率いました。

テスラは、カパシとハードウェア担当のもう一人の人物であるピート・バノンのリーダーシップの下、最終的にFSDを立ち上げました。

2023年2月、サム・アルトマン氏から歓迎のツイートを受け、彼はOpenAIに復帰した。1年近く、GPT-4の改良に取り組む小規模なチームを結成した後、再びOpenAIを去った。

彼の次のステップもまた、自分のビジネスを始めることです。

今年7月には、新しいタイプのAIネイティブスクールであるEureka Labsの設立を発表した。

彼らの最初の製品であり、最初のコースでもある LLM101n (彼らの古い専門職) です。

このガイドでは、ChatGPT に似た大規模なストーリー生成モデルと、それに付随する Web アプリケーションの構築を段階的に説明します。

カパチの他にも、スローン賞受賞者の鄧佳がフェイフェイ・リーの新しい自伝の中で何度も言及されている。

鄧佳氏は2006年に清華大学コンピュータサイエンス学部を卒業し、学士号を取得した後、米国プリンストン大学に留学し、李凱教授の指導の下で博士号を取得しました。

2007 年、彼は指導者の Kai Li から ImageNet の研究を支援するよう Fei-Fei Li に推薦されました。

2009 年に ImageNet が出版されたとき、Jia Deng が第一著者でした。

李菲菲は鄧佳を控えめで内向的だと評した。

こんなに素晴らしい頭脳を持ちながら、それをまったくひけらかさない人を私は見たことがありません。

2017 年に Fei-Fei Li 氏が ImageNet の中止を発表するまで、Jia Deng 氏は ImageNet プロジェクトの運営を手伝っていました。

2012年に博士号を取得後、2014年よりミシガン大学コンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学部の助教授に就任。

わずか 4 年後、彼はプリンストン大学に戻り、現在はコンピューター サイエンスの准教授としてプリンストン ビジョン アンド ラーニング ラボを率いています。

彼が 2018 年のスローン リサーチ フェローシップも受賞したことは特筆に値します。

この賞は、今日の米国とカナダで最も将来有望な科学研究者を代表するものであり、1955年の創設以来、数多くのノーベル賞およびフィールズ賞受賞者を輩出してきました。

もちろん、フェイフェイ・リーの教師としてのキャリアの初期に言及する価値のある他の二人の生徒がいる。グーグルAI中国センターの元所長であるリー・ジアと、アリババの自動運転部門の元責任者であるワン・ガンだ。

李佳氏は1998年に中国科学技術大学のオートメーション学部に入学し、その後シンガポールの南洋理工大学で修士号を取得しました。

2010年から2016年まで、李佳さんは李菲菲さんの指導の下で博士号取得のために勉強し、その間、二人の間には心温まる指導の物語がありました。

フェイフェイ・リーはイリノイ大学カリフォルニア大学、プリンストン大学、スタンフォード大学で教鞭をとっていたため、ジア・リーも3回転校し、博士課程の入学試験を3回受け（毎回合格）、フェイフェイ・リーの最も誇らしい教え子となった。

卒業後、2011年にヤフーに入社し、2、3年後にはシニアリサーチャーに昇進し、ヤフーラボのビジュアルコンピューティングおよび機械学習部門を率いました。この間、LEAPやMaster Inventorといった社内賞に加え、ヤフーの最高賞であるSuper Star Awardを受賞しました。

2015 年 2 月、彼女は Snapchat に研究開発責任者として入社し、コアとなる CV/AI 技術の開発と製品への革新的なサポートの提供を担当しました。

この時点でスナップチャットはIPO計画をすでに明確にしており、もし成功すれば、フェイスブックの株式公開以来、アメリカのテクノロジー企業としては最大のIPOとなるだろう。

論理的に考えると、現時点で退去を選択する人はいないだろう。

しかし、指導者のフェイフェイ・リー氏の呼びかけにより、リー・ジア氏は2016年9月に辞職し、2人は相次いでグーグルに入社した。

Google在籍中、彼らは複数の新しいAutoML製品とコンタクトセンターAI仮想アシスタントを立ち上げ、Google AI China Centerの設立を主導しました。Li Jia氏はGoogle AI China Centerの社長も務め、中国におけるGoogleの影響力強化に貢献しました。

Google での任務を終えた後、メンターとメンティーはわずか 50 日の間隔で、再び相次いで同社を去りました。

一方、フェイフェイ・リーはスタンフォードに戻り、ジア・リーはAI 分野でビジネスを始めることを検討しました。

彼女はまず StartX の共同設立者兼創設 CEO を務め、スタンフォード大学の卒業生の起業活動に対する非営利の「加速」支援を提供しました。

彼はまた、スタンフォード大学で「ヘルスケアのための AI」と題したヘルスケアにおける AI に関する講座も教えています。

同社は主にコンピュータービジョンなどのAI技術を活用し、在宅ケア、手術支援分析、AI支援育児、火傷評価など、ヘルスケア業界の現在の問題を解決しています。

最新の展開としては、企業向けの「AIソリューション」という起業の道を選んだことだ。

2023年3月にはLiveX AIを共同設立し、チャットボット、AI検索、音声エージェントなど、企業に有料コンバージョンの向上や顧客離れの抑制を支援するさまざまな製品を提供しています。

今では、師匠と弟子の両者とも起業家としての道を歩み始めており、両者の間には依然として完璧な相性が保たれているようです（doge）。

もう一人の学生、王剛もまた、驚くほどの功績を残している。南洋理工大学の終身教授であり、アリババの自動運転車の先駆者であり、DAMOアカデミーの自動運転研究室の所長であり、小曼lv物流ロボットの生みの親でもある...

王剛氏は2005年にハルビン工業大学を卒業し、学士号を取得した後、2010年にイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校で博士号を取得しました。博士課程の指導教員は李飛飛氏です。

彼は28歳で博士号を取得した時点で、すでに1000回以上引用されているトップカンファレンス論文を10本発表しており、AI分野における新世代を代表する存在となっていた。

34歳の王剛氏は、2017年にアリババに入社する以前、すでに南洋理工大学の終身教授だった。

アリババに入社後、王剛氏はアリババAIラボの主任科学者を務め、その後、DAMOアカデミーの自動運転ラボの責任者になった。

彼はアリババ社内で自律運転の研究を先導し、完全無人運転の物流ロボットを商業応用の方向性として定めました。

その後、アリババは小曼緑智能科技（Xiaomanlv Intelligent Technology）を設立し、王剛氏をゼネラルマネージャーに任命しました。2020年の雲奇カンファレンスで小曼緑は正式にデビューし、量産・商用運用段階に入りました。これは、DAMOアカデミー設立以来、最も影響力があり、話題を呼んだ革新的製品の一つです。

2022年1月、王剛氏がアリババを退社し、起業したと報じられた。彼の会社である新生機智能科技は、大型モデルを中心とした業務用清掃ロボットの開発に注力している。

Tianyanchaによると、同社は今年、Paradise Silicon Valley、Puhua Capital、Baiquan Capitalなどの投資家から2回の資金調達を完了したという。

自動運転のほか、AI 分野のもう一つのホットな話題である「具現化された知能」にも、李菲菲の生徒たちは注目している。

上海交通大学の Lu Cewu 教授も、2015 年から 2016 年にかけてのポスドク研究期間中に Fei-Fei Li 氏の指導を受けていました。

2013年、香港中文大学で賈佳雅氏の指導の下、コンピュータサイエンスの博士号を取得しました。

その後、香港科技大学のTang Chi-keung教授の下で2年間博士研究員として研究を行いました。

2015 年に彼はフェイフェイ・リーから推薦状を受け取り、最終的にフェイフェイ・リーの研究室に招待され、博士研究員としての研究を続けることになりました。

当時、具現化された知能はまだ初期段階にあり、フェイフェイ・リーと彼女の学生たちはロボットの研究を始めることについて話し合っていました。

この間、Lu Cewuは同じ弟子のZhu Yukeに会いました。

朱宇克は2013年に浙江大学コンピュータサイエンス学部を卒業し、学士号を取得した後、スタンフォード大学で修士号と博士号を取得しました。

Zhu Yuke 氏は Li Feifei 氏のグループに参加した後、当初は視覚知識ベースの研究に取り組んでいましたが、2015 年に Lu Cewu 氏とともにロボット工学に転向しました。

二人は後にロボット工学の分野で大きな成功を収めました。

ルー・セウ氏は中国に帰国後、上海交通大学のコンピュータサイエンス学部に加わり、現在は同大学の教授を務めている。

2018年、MITテクノロジーレビューにより「35歳未満のイノベーター35人」の一人に選ばれ、具現化知能の分野への多大な貢献が認められ、2023年サイエンスディスカバリー賞を受賞しました。

これまでに、Nature、Nature Machine Intelligence、TPAMI などの一流ジャーナルや会議で責任著者または第一著者として 100 件以上の論文を発表しています。

学術研究に加えて、彼は業界全体とのつながりも持っています。2023 年にはQiongche Intelligence を共同設立し (チーフサイエンティストを務めました)、具現化された知能システムと関連ツールやプラットフォームの研究開発に専念しました。

最新のニュースとしては、この会社は今年9月に数億元相当のプレAラウンドの資金調達を完了したとのことだ。

今回の資金調達ラウンドは、Prosperity7 VenturesとGF Securitiesが共同で主導し、Zeyu Capital、Innovation Works、Miracle Ventures、Plug and Play China、MFundが参加しました。

2019年8月にスタンフォード大学で博士号を取得した朱宇克氏は、現在、産業界と学術界の両方で成功を収めている。

彼はテキサス大学オースティン校のコンピュータサイエンス学部の助教授であり、ロボット認識および学習 (RPL) ラボのディレクターでもあります。

彼は、もう一人の同僚である Jim Fan とともに NVIDIA GEAR Labs (汎用具現化インテリジェントエージェントの研究) を共同で主導しています。

そうです、Nvidia の科学者 Jim Fan も Fei-Fei Li の弟子でした。

ジム・ファンはコロンビア大学を卒業し、その年の優秀な卒業生の一人としてコロンビア・イリグ・メダルを受賞しました。

2016年から2021年までスタンフォード大学で博士号取得を目指しながら、フェイフェイ・リー氏の指導の下、深層強化学習、ロボティクス、コンピュータービジョンなどの分野の研究を行った。

興味深いことに、彼はこの時期に OpenAI の最初のインターンにもなりました (Ilya Sutskever 氏と Andrej Karpathy 氏と一緒に働いていました)。

卒業後、彼は NVIDIA に入社し、シニア リサーチ サイエンティストに昇進し、その間にいくつかの具現化インテリジェンス プロジェクトを率いました。

• Eureka: GPT-4 を使用して報酬関数を生成し、ロボットに 30 を超える複雑なタスクを完了するように教え、NVIDIA の 2023 年のトップ 10 プロジェクトの 1 つに選ばれました。
• Voyager: Minecraft のプレイに精通した大規模モデルによって駆動される初のインテリジェント エージェント。
• VIMA: ロボット学習に「マルチモーダルキュー」を導入する、ロボットアームを備えた初のマルチモーダル LLM。
• MineDojo: Minecraft を AGI 研究の遊び場に変えるオープン フレームワークが NeurIPS 2022 で最優秀論文賞を受賞しました。

今年 2 月まで、Lao Huang 氏は彼と Zhu Yuke 氏 (ともに 1990 年代生まれ) が共同で GEAR 研究所を担当するよう手配していました。

これは、フェイフェイ・リーの生徒が AI のさまざまな分野に広がっており、全員が起業家精神を持っていることを示しています。

今年9月、フェイフェイ・リーは空間インテリジェンスをターゲットとしたワールドラボの設立を正式に発表した。

この会社は設立されてまだ4か月も経っていないが、評価額はすでに10億ドルを超えている。

興味深いことに、同社の共同創設者の一人も李菲菲の教え子である。

ジャスティン・ジョンソンはカリフォルニア工科大学で学士号を取得し、その後スタンフォード大学でコンピュータサイエンスの博士号を取得しました。

博士課程の間、彼とカパチは論文の共同執筆者であり、二人はスタンフォード大学で同級生として一緒に時間を過ごしました。

一方、彼とフェイフェイ・リーは CS231N の最初のバージョンを考案し、2016 年から 2019 年までこのコースの主要講師の 1 人になりました。

卒業後、ミシガン大学でコンピューターサイエンスとエンジニアリングの助教授として教職に就きました。

同時に、彼はMeta FAIRの研究科学者でもありました。

さらに、スタンフォード ビジョン ラボのスタッフ リストを見ると、さらに多くの中国人の顔が見つかりました。

De-An Huang は、Fei-Fei Li と Juan Carlos Niebles の指導の下、2020 年にスタンフォード大学でコンピューター サイエンスの博士号を取得しました。

彼はカーネギーメロン大学でロボット工学の修士号を取得しました。

博士課程在学中は、Microsoft、Facebook、Nvidiaでインターンシップを経験しました。卒業後は、Nvidiaでリサーチサイエンティストとして働いています。

Alan Zelun Luoは現在、スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部の 5 年目の博士課程の学生です。

彼はイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、その後スタンフォード大学で修士号と博士号を取得しました。

私はまだ卒業していませんが、Nvidia、Facebook、Google、Amazon、Yahoo などの組織でインターンシップを経験しており、豊富なインターンシップ経験があります。

Yanan Suiは現在、清華大学の准教授であり、機械学習、神経工学、ロボット工学などの研究分野を担当しています。

私は2010年に清華大学を卒業し、生物医学工学の学士号を取得しました。その後、カリフォルニア工科大学でコンピューターサイエンスと神経システムの博士号と博士研究員研究員として研究を行いました。

2020年、MIT TechReview誌によって中国の「35歳未満のイノベーター35人」に選出されました。現在、国際会議NeurIPSおよびICLRのエリアチェアを務め、学術誌Biomedical Engineeringの編集委員も務めています。

Serena Yeungは現在スタンフォード大学の助教授であり、ヘルスケアにおける視覚 AI の応用に関する研究を行っています。

彼女は大学の医療用人工知能およびコンピュータービジョン研究所 (MARVL) を率いており、医療および画像における人工知能センター (AIMI) のデータサイエンス担当副所長を務めています。

2006 年からスタンフォード大学で電気工学の学士号、修士号、博士号を取得し、ハーバード大学で 1 年間ポスドク研究員として過ごしました。

もう一つ

フェイフェイ・リーは自伝の中で、科学の力に対して常に楽観的な姿勢を保ってきたと述べています。

しかし、過去数年間の浮き沈みから、受動的に機会を待っていても楽観主義の成果は得られないということを学びました。

未来は確かに明るく希望に満ちていますが、それは運だけで達成できるものではありません。努力と献身によってのみ可能となるのです。ただ、その方法がまだ分からないだけです。

これは、大型モデルの流行が激しく議論されていた時期に、李菲菲が最初のビジネスを始めることを選んだ理由を部分的に説明しています。

もちろん、これは成都の少女が一貫して知恵と真実を追い求めていることと深く関係しているのかもしれません。

今年出版された初の自伝『私が見る世界』では、成都第七中学からアメリカに移住し、家族を養うためにコインランドリーで働かなければならなかった少女時代から、最終的にAI時代の最前線に立つまでの道のりを振り返り、常に彼女を導いてきた「北極星」について説明している。

この伝記は、外の世界が彼女をよりよく理解するための窓となり、AIルネッサンスの前後や、フェイフェイ・リーの背後にいる注目すべき中国人の父と母についてのより興味深い物語も明らかにしています。

もっと詳しく知りたいなら、 「私が見る世界」を通じて李菲菲を直接知るのもいいでしょう。