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谷歌周二在旧金山召开的新闻发布会上宣布,斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞已经加盟公司并将领导谷歌云计算集团旗下新成立的机器学习部门。

李飞飞在图像识别领域可谓是一个家喻户晓的人物。

让机器看懂世界是人工智能行业长久以来的目标。然而,虽然人看世界好像很简单,我们可以轻易识别什么是猫什么是狗,但对于计算机而言,他们对此却非常困难。不过,好在近年深度学习技术的出现,让计算机视觉技术也有了极大的发展。但深度学习只是一个通用技术,而为了更好更准确地应用于图像识别则需要开发者做更多的算法优化。目前像谷歌、微软、百度这样的科技巨头都有在此领域研究。

然而,如何评价这些巨头的算法的优劣?这就需要对这些算法进行“跑分”评测,而这便需要一个巨大的测试数据库。

作为全球计算机视觉领域的知名专家,李飞飞的主要贡献在于参与建立了两个被AI研究者广泛使用来教机器分类物体的数据库:Caltech 101和ImageNet,而后者,目前已经成为了全球最大的图像识别数据库。

依据ImageNet数据库,斯坦福每年都会举办一个视觉识别挑战赛。简单说来,ImageNet相当于一个算法考场,参赛者可以利用它家庞大题库进行考试,正确率越高,就意味着该参赛者的图像识别算法越好。而参加这个比赛的参与者便是像谷歌、微软、百度这样的科技巨头。

为了争夺榜首名次,各大科技巨头也卯足了劲地进行图像识别方面的研究,就在过去几年中,系统的图像识别功能大大提高,出错率仅为约5%(比人眼还低)。可以说正是该比赛的存在不仅为我们找到了图像识别领域最好的算法,同时也促进了图像识别的发展。显然,李飞飞对计算机视觉乃至整个人工智能的发展都是最大的功臣之一。

据了解,李飞飞生于北京,16岁随父母移居美国。 现为斯坦福大学计算机系终身教授,人工智能实验室与视觉实验室主任。主要研究方向为机器学习、计算机视觉、认知计算神经学,侧重大数据分析为主,已在Nature、PNAS、Journal of Neuroscience、CVPR、ICCV、NIPS等顶级期刊与会议上发表了100余篇学术论文。

过去15年中,从一个博士生成长为斯坦福大学计算机视觉实验室主任,李飞飞一直在教计算机看东西。并先后获得了2006年微软学者新星奖以及谷歌研究奖、2009年NSF杰出青年奖、2011年美国斯隆学者奖、2012年雅虎实验室学者奖以及2014年IBM学者奖等。

另外,热门社交消息应用Snapchat的母公司Snap的研发主管李佳这次也加入了谷歌,并与李飞飞共同领导机器学习部门。