內容來源| 本文摘編自中信出版集團書籍

《我看見的世界》李飛飛 著

責編| 賈寧排版| 拾零

第 9459篇深度好文：3904字 | 10 分鐘閱讀

大家好，我是筆記君。

有一本書，2024年4月出版后，迅速登上各大榜單。有人把它當勵志書讀，說這是一個移民女孩逆襲成“AI教母”的故事。有人把它當科技史讀，說這是一部人工智能視覺革命的前線實錄。

但讀完之后，我最深的感受是：這不是一本關于成功的書，而是一本關于“看見”的書。

作者是誰？李飛飛。她的頭銜很長：斯坦福大學終身教授、美國國家工程院院士、美國國家醫(yī)學院院士、美國藝術與科學院院士、ImageNet創(chuàng)建者、斯坦福以人為本人工智能研究院聯合院長。

但翻開這本書的第一頁，你看到的不是這些光環(huán)。

你看到的，是一個16歲的移民女孩，站在美國帕西帕尼高中的走廊里，手里攥著滿是紅叉的英語作業(yè)，聽不懂同學在笑什么。

你看到的，是一個周末要去中餐館打工的女兒，一邊端盤子，一邊想著病床上的母親。

這本科幻感十足的書，開頭一點都不科幻。

今天，我想和你聊聊，李飛飛的《我看見的世界》到底寫了什么。

一、一個母親的靈魂拷問

先看一段原文。李飛飛在書里寫道：“母親卻反復問我一句話：‘這是你想要的嗎？’”

這句話，出現在全書最艱難的時刻。

本科畢業(yè)時，李飛飛面臨抉擇：是繼續(xù)深造，追逐科學夢想？還是趕緊工作，幫家里還債、給母親治?。?/p>

母親有嚴重的心臟病，需要多次手術。家里的經濟狀況，用李飛飛自己的話說：“一家三口擠在一個狹小的一居室，我甚至一度只能睡在廚房過道?！?/p>

任何一個有責任感的女兒，這時候都應該選工作。

但母親問她：“這是你想要的嗎？”

李飛飛當然知道自己想要的從來都是科學研究。但她覺得，只顧追求夢想而無法回饋父母，是不是太自私了？

母親說了一段話，值得每個為人父母、為人子女的人反復讀：“飛飛，你認為你追求科學是在犧牲我們嗎？這從來不是你一個人的路，從一開始，這就是我們全家的路?！?/strong>

這句話背后，藏著一個被很多人忽略的真相：所謂的“個人奮斗”，從來不是一個人的事。

那些能在困境中咬牙堅持的人，身后一定有什么東西托著他們?？赡苁歉改傅睦斫猓赡苁菐熼L的支持，可能是一個關鍵時刻拉你一把的陌生人。

李飛飛在書里寫到了很多人：高中數學老師鮑勃·薩貝拉，在她最黑暗的時候“把她的奮斗前行當作自己的首要任務”；博士生導師彼得羅，給了她探索的自由；科研助手鄧嘉，和她一起熬過無數個深夜。

她在書的首尾，用了五六頁篇幅“致意”“致謝”。這個細節(jié)，比任何成功學演講都動人。

成功不是一個人的獨角戲，是一群人的接力賽。

二、比天賦更重要的，是方向

“北極星”是貫穿全書的核心意象。

李飛飛10歲那年，美術老師帶全班去野外徒步看星星。那是她第一次意識到：原來頭頂這片星空，是可以指引方向的。

她寫道：“我發(fā)現自己開始在天宇中追尋屬于自己的北極星，那是每一位科學家都會窮盡一切追逐的坐標，無論是一個問題、一個假設，還是一個賭注。哪怕要追到天涯海角，我也會毫不猶豫。我只需要找到那顆北極星。”

很多人以為，成功需要的是努力、是天賦、是運氣。李飛飛提醒你：比這些都重要的，是方向。你不知道要去哪兒，再努力也是原地轉圈。

那李飛飛的“北極星”是什么？

是視覺。

她在書中回顧了一個生物學事實：寒武紀生命大爆發(fā)，根源是什么？是視覺的誕生。當生物第一次“看見”世界，生存競爭的烈度驟升，進化開始加速。

李飛飛由此產生一個信念：視覺，是智能的起點。

如果機器也能“看見”，能像人一樣識別圖像、理解場景，那會不會也引發(fā)一場智能的大爆發(fā)？

這個信念，支撐她走過了AI的寒冬。

2007年，當她把ImageNet（大規(guī)模視覺數據庫）的想法告訴同行時，得到的回應是質疑，是嘲諷，是“這不可能”。

當時的主流觀點是：算法才是關鍵，數據只是輔助。你花那么大力氣去標注幾千萬張圖片，有什么用？

李飛飛在書里回憶那段日子：“ImageNet（大規(guī)模視覺數據庫）不僅是一個數據集，它是一個假設、一個賭注，即實現真正機器智能的第一步，是沉浸在完整的視覺世界中。這個賭注無論被證明是對是錯，我都做好了準備。但我沒想到，它被忽視了?！?br/>

被忽視比被質疑更讓人難受。質疑至少說明別人注意到了你，忽視是徹底的沉默。

但她沒有放棄。為什么？因為她知道那顆北極星在哪里。

三、一個改變世界的賭注

2009年，ImageNet（大規(guī)模視覺數據庫）的初始版本完成。包含1500萬張圖片，涵蓋2.2萬個不同類別。

這是一個什么概念？當時最大的同類數據集，也不過幾萬張圖片。李飛飛一下子把規(guī)模提升了1000倍。

但更大的難題在后面：數據有了，算法呢？

2010年，她發(fā)起ImageNet（大規(guī)模視覺數據庫）視覺識別挑戰(zhàn)賽，邀請全球團隊來參賽。前兩年，算法的識別準確率始終在70%出頭徘徊，離實用還差得遠。

直到2012年。

那一年，杰弗里·辛頓團隊提交的AlexNet（筆記俠注：2012年由辛頓和他的學生一起設計的神經網絡模型）算法，以85%的準確率橫掃對手，比第二名高出10個百分點以上。

這不是傳統(tǒng)算法，是辛頓堅持了幾十年的神經網絡。

這一刻，深度學習的閘門被徹底打開。

辛頓后來評價李飛飛時說：“李飛飛是第一位真正理解大數據力量的計算機視覺研究人員，她的工作打開了深度學習的閘門，推動了人工智能技術的問世?！?/strong>

可以說，沒有ImageNet（大規(guī)模視覺數據庫），就沒有今天的AI。

四、AI“看見”之后，能“理解”嗎？

書的后半部分，李飛飛的筆調開始變得沉重。

2018年，她以學者身份參加美國國會聽證會，為AI作證。議題是：“人工智能——威力越大，責任越大”。

為什么需要聽證？因為AI開始“看見”了，但“看見”之后呢？

人臉識別可能加劇種族歧視，推薦算法可能制造信息繭房，深度偽造可能瓦解社會信任。當機器比人類更“能看”的時候，人類反而可能變得更“盲目”。

李飛飛在書里寫了一段話，值得所有AI從業(yè)者刻在心里：“大型語言模型，即使是多模態(tài)的大型語言模型，可能也并不具備真正意義上的‘思考’能力?？纯淳椭懒耍捍笮驼Z言模型很容易出現荒謬的概念性失誤，也樂于編造聽起來合理但實際上毫無意義的胡言亂語。了解這些事實有助于我們避免過分迷戀模型的能力?！?/strong>

這段話寫在2024年，正是大語言模型最狂熱的時候。李飛飛卻潑了一盆冷水：別被“能說會道”騙了，它可能根本不懂自己在說什么。

那怎么辦？她的答案是：“以人為本的人工智能”。

2019年，她在斯坦福創(chuàng)建以人為本人工智能研究院。2020年，又發(fā)起AI4ALL公益項目，推動向高中階段的女生、有色人種和其他未被充分代表的群體開放大學實驗室。

李飛飛說，這就是她心中AI的“下一顆北極星”。

五、看見的世界：

誰的世界？誰在看見？

書名叫《我看見的世界》。這個“我”，是誰？

表面上是李飛飛自己。她看見了一個移民女孩的艱辛，看見了一個科學家的成長，看見了一門學科的爆發(fā)。

但讀完全書你會發(fā)現，這個“我”也是我們。

李飛飛在書里的一段話，我讀了很多遍：

“作為一個女兒、科學家、移民和人本主義者，我看到了眾多不同的世界，但最重要的世界是我將不會生活其中的世界，是建立在我現在所做的一切之上的世界，是我傾注了所有愛和希望的世界，也是我最為感恩的世界。這個世界就是我的孩子們和他們的孩子們將繼承的世界?！?/p>

她所做的一切——那些熬夜標注的數據，那些被人嘲笑的堅持，那些推動AI倫理的努力，不是為了她自己。

是為了一個她“不會生活其中的世界”。

這個世界，是她的下一代要繼承的，也是我們的下一代要繼承的。

這才是真正的“看見”。

看見的不只是眼前，還有未來?？匆姷牟恢皇羌夹g，還有人?？匆姷牟恢皇恰拔夷茏鍪裁础?，還有“我該為誰做”。

結語：

愿科技與人文，各執(zhí)半輪明月

李飛飛的這本書，我推薦給所有人。

不是因為她是“AI教母”，也不是因為她的故事夠勵志。

而是因為這本書提供了一個極其稀缺的視角：從內部看AI，從底層看成功，從人性看技術。

有人讀完書后寫了一句評語，我很喜歡：“愿科技與人文，各執(zhí)半輪明月?！?/p>

李飛飛的人生，就是這句話的寫照。

她左手握著技術——計算機視覺、神經網絡，這些東西改變了世界。

她右手握著人文——移民的經歷、母親的拷問、對“人”的關切，這些東西提醒她：技術只是手段，人，才是目的。

回到開頭那個問題：當AI教母說“這不是你一個人的路”，她到底在說什么？

她在說：成功不是一個人的事，偉大也不是。

那些托舉過你的人，那些深夜陪你熬過的光，那些比算法更復雜的人心，那些你永遠不會生活其中但依然傾注愛與希望的未來——這一切，才是你“看見的世界”。

而我們能做的，就是在自己的位置上，努力看清那顆北極星，然后，朝著它走去。

我們深嵌于一個政治、經濟、科技、哲學都在經歷持續(xù)變革和深刻重塑的復雜社會與商業(yè)系統(tǒng)之中。

在前所未有的復雜系統(tǒng)性變革中，我們需要的是理解世界底層的 “元能力”。

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