开启人工智能时代—给AI一双慧眼

就在上一周，谷歌AI中国中心正式成立,相信我们记住了李飞飞这个名字，大家一定好奇是什么机缘成就了李飞飞和AI？

李飞飞在杨澜访谈录中如是说：“我从小喜欢数学和科学，大学时读的物理（普林斯顿大学），期间非常喜欢和好奇生物学，在硕士和博士期间读了神经生物学和人工智能（加州理工大学）”。

李飞飞16岁移居美国，接受的教育也是前沿先进的，她有生物基础，数学基础，计算机基础，物理基础，还有医药基础（曾在中国研究一年藏药），这样一个多学多彩的人想必在哪里都会发光发热。

李飞飞对于AI的贡献在于她不仅教会了机器看懂了图片，还教会了机器看图说话。然而看见和懂得并非那么简单：

人的大脑皮层50%的神经细胞是处理视觉工作的

人类70%的信息是从视觉获取的

给机器看标准图片建立了模型，但是事物千变万化，外观一变机器就不会识别了

眼睛只是视觉的窗口，大脑才是主机

小孩子到了两岁才可以认识事物，这期间经过了大量的训练

基于以上，3年时间，李飞飞和来自167个国家的5万多个网络工作者建立了ImagaNet计划，将1500万张图片，22000种物品进行标注，筛选，排序，利用这个数据库来训练机器的视觉认知能力，并且把数据库开源出去，供所有实验室学习，发展也是迅速的。

2010年，斯坦福大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学启动了大规模的视觉识别挑战赛

2012年，卷积神经网络深度学习模型，将图像识别错误率降低到16%

2014年，图像识别错误率降低到8%

2015年，百度视觉系统位列前五，接近人类的错误率5%

2015年，微软宣布了首次超越人类的错误率，4.94%

李飞飞表示，人与机器最大的不同在于“LOVE"，人是有感情的而机器没有，这是人类最大的特点。我还特意去看了一部名叫《人工智能》的电影，里面的机器人小男孩在制作时居然拥有人类的感情，他懂得亲情并且深深的爱着自己的妈妈，他最大的梦想就是找到蓝仙女，让蓝仙女把自己变成真人小男孩，这样妈妈就能永远爱他了，这个梦想持续了两千年亘古不变（电影世界里人类只会把机器人视作玩具，当他疯狂增长或者不需要时就会销毁他）。恩，我们把基于RWE世界的经验教会机器，还把机器灌以甚至连我们自己都不能完全掌握的理论去学习，把机器训练的比我们聪明，其实涉及到AI的伦理问题已经到来。

最后，李飞飞希望去学习AI的基础学科时，顺序希望是从感知学AI到认知学AI再到社会意识学AI转变。

目前在研究一些关于AI的书和资料，以后可能更多分享关于AI的文章，供你参考

下一期想分享关于基于卷积神经网络的深度学习模型，敬请期待~