李飛飛 (Fei-Fei Li)
AI 研究員與電腦視覺先驅
關於
李飛飛是史丹佛大學電腦科學家，也是史丹佛以人為本人工智慧研究所（HAI）的共同主任。她創建了大規模視覺資料庫 ImageNet，並在 2012 年 ImageNet 挑戰賽中，AlexNet 的勝利展示了深度神經網路的強大威力，從而引爆了電腦視覺領域的深度學習革命。她的研究奠定了現代 AI 的基礎，她也成為以人為本的 AI 發展最重要的倡導者之一。
主要貢獻
- 創建 ImageNet 這個大型標註影像資料集，讓 2012 年 AlexNet 突破得以被衡量與複現
- 將電腦視覺、網路規模資料與人工標註結合，開創大規模視覺辨識研究路線
- 共同創辦 Stanford HAI，讓「以人為本 AI」成為制度化研究議程，而不只是口號
- 共同創辦 AI4ALL，擴大弱勢學生參與 AI 教育與研究的機會
- 曾在 Project Maven 爭議期間擔任 Google Cloud AI 首席科學家，使其經歷成為 AI、勞動與軍事用途討論的案例
- 推動 AI 倫理與多元共融進入主流論述；而 ImageNet 本身也成為資料集偏見與標籤問題的辯論焦點
影片與訪談
Fei-Fei Li: How we teach computers to understand pictures
TED Talk on ImageNet and teaching AI to see and understand the visual world
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A 7-hour marathon interview with Saining Xie: World Models, AMI Labs, Yann LeCun, Fei-Fei Li, and 42
Wide-ranging conversation covering world models, the founding of AMI Labs, and reflections on AI research
View Details思想連結
Andrej Karpathy
影響了他/她AI 研究者與教育者
Karpathy 在史丹佛師從李飛飛完成博士，論文主題是把影像與自然語言連結起來——那正是 ImageNet 讓它變得可解的問題，也是十年後在多模態模型裡改頭換面再度出現的問題。他同時繼承了她的一個信念：教學是研究的一部分，而不是研究之外的義務。他協助建立並講授的 CS231n 曾是一整代深度學習工程師的入口，一如今天他的講座與 nanoGPT 之於下一代。
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楊立昆
思想同道首席 AI 科學家・Meta
一個少有人談起的匯流：電腦視覺深度學習時代最具代表性的兩個人，最後都認定語言模型漏掉了某種本質的東西，也都創辦公司來證明這一點——李飛飛 2024 年的 World Labs 押注空間智能，楊立昆 2025 年的 AMI Labs 押注世界模型。做視覺研究的人，面對的世界從來就得被「置身其中」，而不只是被描述。這場賭注賭的是：下一個典範，會從這種注意力的習慣裡長出來。
