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近八个月以来，谷歌与美国国防部的Maven项目合作争端，将李飞飞这位此前只为科技及创投界人士知晓的华人女科学家直接推向了大众视野。
据媒体Gizmodo报道，Maven项目是美国国防部针对防御问题提出的人工智能和机器学习解决方案。谷歌将为其提供开源的TensorFlow软件以及若干技术人员，其核心为人脸识别技术，可以精准识别无人机目标。而李飞飞担任首席科学家的Google Cloud 正是这项计划中谷歌一方的参与者。
不过，对于这一项目，李飞飞曾多次公开发言反对。她表示，“我相信以人为中心的AI能以积极和慈善的方式让人类受益，任何AI武器项目都违背我的原则。”
最终，在经历了以李飞飞为首的科学家以及众多谷歌基层员工的长达八个月的抗议之后，谷歌于6月1日宣布，与五角大楼合作的AI项目Maven在2019年到期后將不再续约。
在这场自下而上的抗争胜利之前，李飞飞已有许多光环，“全球百大思想者”“最具代表性的华人AI女科学家”“斯坦福大学终身教授”……
身为一名科学家，她始终明白自己身负的责任，同时也忠于内心。不仅对人工智能，在其他领域，她也有着巨大的好奇以及探索精神。从普林斯顿大学毕业后，她收到多家金融公司的邀请，但最终选择只身回到中国研究藏药。后来，这一段经历，以及从打工妹逆袭为Google高管的经历，都成了她经常被谈起的励志鸡汤。
16岁时，在四川长大的李飞飞随着父母来到美国新泽西洲的Parsippany小镇。尽管父母都是高级知识分子，但都不擅英文。为了补贴家用同时练习口语，李飞飞前两年大部分时间都在唐人街的中国餐馆度过。在餐馆打工时，由于语言不通，她找了一位中国同胞协助沟通，而且只管老板收一半的工资。试用期间，李飞飞一有机会便小声与人交流，练习口语，下班后又跟着电视节目继续学习，有时一天下来只有四个小时的睡眠时间。
从普林斯顿大学计算机系毕业后，她研究了一段时间藏药，随后又申请了加州大学的博士学位。2007年，李飞飞和同事一头扎进了当时尚属冷门的图像识别领域，而这正是当前人脸识别等热门AI技术的基石。
那时候人工智能还未像现在引起如此广泛的公众热议，很多相关专业的博士毕业之后，都不敢说自己自己是学人工智能的，否则就意味着失业。不仅市场冷淡，巨大的工作量以及并不充裕的研究经费也是巨大的问题。朋友们都对这一项目并不看好，她自己也一度困顿到想要重新经营大学时为了补贴家用而借钱开的干洗店来赚取科研经费。
最终让研究得以继续的办法是求助亚马逊的Mechanical Turk 众包平台，让来自 167 个国家的 5 万人参与到为10亿张照片打标签归类的工作中。为了让机器从海量数据中学会识别，一只猫被拆散成各种数学语言来描述：圆圆的脸，胖胖的身子，尖尖的耳朵，还有长长的尾巴。除此之外，猫的各种不同的形态也需要被充分识别，坐着的猫，躺着的猫，蜷起来的猫，甚至是躲起来的猫。六万两千多次归类后，机器终于认识了什么是猫。
这些海量的数据还有归类，最终于2009年汇总在一个叫ImageNet的数据库中，这个数据库包涵了1500万张照片样本，跨越了22000个常见的类别。这样一个庞大的数据库资源，李飞飞却并没有选择用它来赚钱，而是将其开源，供学术以及商业界人士免费使用。后来，基于这一数据库，世界范围内的卷积神经网络技术得以飞速发展，这一行为本身的意义也早已超越了将ImageNet所能获得的商业利润。
据媒体Gizmodo报道，Maven项目是美国国防部针对防御问题提出的人工智能和机器学习解决方案。谷歌将为其提供开源的TensorFlow软件以及若干技术人员，其核心为人脸识别技术，可以精准识别无人机目标。而李飞飞担任首席科学家的Google Cloud 正是这项计划中谷歌一方的参与者。
不过，对于这一项目，李飞飞曾多次公开发言反对。她表示，“我相信以人为中心的AI能以积极和慈善的方式让人类受益，任何AI武器项目都违背我的原则。”
最终，在经历了以李飞飞为首的科学家以及众多谷歌基层员工的长达八个月的抗议之后，谷歌于6月1日宣布，与五角大楼合作的AI项目Maven在2019年到期后將不再续约。
在这场自下而上的抗争胜利之前，李飞飞已有许多光环，“全球百大思想者”“最具代表性的华人AI女科学家”“斯坦福大学终身教授”……
身为一名科学家，她始终明白自己身负的责任，同时也忠于内心。不仅对人工智能，在其他领域，她也有着巨大的好奇以及探索精神。从普林斯顿大学毕业后，她收到多家金融公司的邀请，但最终选择只身回到中国研究藏药。后来，这一段经历，以及从打工妹逆袭为Google高管的经历，都成了她经常被谈起的励志鸡汤。
16岁时，在四川长大的李飞飞随着父母来到美国新泽西洲的Parsippany小镇。尽管父母都是高级知识分子，但都不擅英文。为了补贴家用同时练习口语，李飞飞前两年大部分时间都在唐人街的中国餐馆度过。在餐馆打工时，由于语言不通，她找了一位中国同胞协助沟通，而且只管老板收一半的工资。试用期间，李飞飞一有机会便小声与人交流，练习口语，下班后又跟着电视节目继续学习，有时一天下来只有四个小时的睡眠时间。
从普林斯顿大学计算机系毕业后，她研究了一段时间藏药，随后又申请了加州大学的博士学位。2007年，李飞飞和同事一头扎进了当时尚属冷门的图像识别领域，而这正是当前人脸识别等热门AI技术的基石。
那时候人工智能还未像现在引起如此广泛的公众热议，很多相关专业的博士毕业之后，都不敢说自己自己是学人工智能的，否则就意味着失业。不仅市场冷淡，巨大的工作量以及并不充裕的研究经费也是巨大的问题。朋友们都对这一项目并不看好，她自己也一度困顿到想要重新经营大学时为了补贴家用而借钱开的干洗店来赚取科研经费。
最终让研究得以继续的办法是求助亚马逊的Mechanical Turk 众包平台，让来自 167 个国家的 5 万人参与到为10亿张照片打标签归类的工作中。为了让机器从海量数据中学会识别，一只猫被拆散成各种数学语言来描述：圆圆的脸，胖胖的身子，尖尖的耳朵，还有长长的尾巴。除此之外，猫的各种不同的形态也需要被充分识别，坐着的猫，躺着的猫，蜷起来的猫，甚至是躲起来的猫。六万两千多次归类后，机器终于认识了什么是猫。
这些海量的数据还有归类，最终于2009年汇总在一个叫ImageNet的数据库中，这个数据库包涵了1500万张照片样本，跨越了22000个常见的类别。这样一个庞大的数据库资源，李飞飞却并没有选择用它来赚钱，而是将其开源，供学术以及商业界人士免费使用。后来，基于这一数据库，世界范围内的卷积神经网络技术得以飞速发展，这一行为本身的意义也早已超越了将ImageNet所能获得的商业利润。