我看見的世界:李飛飛自傳

我看見的世界:李飛飛自傳

《我看見的世界:李飛飛自傳》是2024年2月中信出版集團出版的圖書,作者[美] 李飛飛,趙燦 譯。

基本介紹

  • 中文名:我看見的世界:李飛飛自傳
  • 作者李飛飛
  • 譯者:趙燦
  • 出版時間:2024年2月
  • 出版社:中信出版集團
  • 頁數:432 頁
  • ISBN:9787521762181
  • 原作品:The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI
  • 定價:85 元
  • 裝幀:精裝
  • 副標題:李飛飛自傳
內容簡介,圖書目錄 ,作者簡介,

內容簡介

一部科學家的動人回憶錄,作者李飛飛以第一人稱,回憶自己的成長、求學、研究經歷,以及她如何找到自己在人工智慧革命中的使命。個人經歷與人工智慧發展相互交織,譜寫了個人命運與技術發展的宏大交響曲。
我看見的世界:李飛飛自傳
《我看見的世界:李飛飛自傳》
《我看見的世界:李飛飛自傳》既是李飛飛的個人史,也是一部波瀾壯闊、跌宕起伏的人工智慧發展史。
在這本書里,李飛飛回憶了自己從底層移民成長到頂尖科學家的經歷。她度過了困頓艱辛的青少年時代,但對科學熱愛不斷激勵著她持續追尋人生的“北極星”,並最終走進科學的殿堂。
當李飛飛和家人努力適應在美國的生活時,恰逢現代人工智慧開始不斷取得突破。她不斷開啟新的科學征程,並確立了自己在計算機視覺領域的科學使命,取得了非凡的成就。在這本書里,她詳細記錄了這些重大時刻的關鍵細節。同時,李飛飛也對未來人工智慧的發展方向提出了自己的判斷和警醒,核心就是“以人為本”,讓人工智慧真正推動人類的發展,而不是成為威脅。
這本書既是對重大科學突破幕後的精彩窺探,也是一位女性用好奇心和勇氣突破人生困境的故事。它不僅證明了即使是最技術性的學術研究也需要激情,更加表明永不停歇的好奇心可以激發無盡的科技創新。

圖書目錄

01如坐針氈的華盛頓之行
我馬上要在美國國會就“人工智慧”的話題做證,我堅信人工智慧可以讓世界變得更好。無論如何,我都要讓大家知道,科學的力量依然值得我們滿懷樂觀。
02逐夢之旅
十幾歲的我瘋狂地痴迷與熱愛物理學,為此父母決定衝破周圍一切障礙,飛越重洋,全家前往美國,開啟逐夢之旅。
03鴻溝漸窄
移居美國的決定讓我們陷入貧困,全家都在艱難地跨越新環境帶來的巨大鴻溝,但好在,我們都看到它正在縮小。
04心智探索
從普林斯頓大學到伯克利,我首次接觸到真正的科學給我帶來的興奮感。我確定自己無比熱愛研究,我要找到屬於自己的北極星。
05第一道光
人工智慧的發展再次遭遇寒冬,我在導師們的引導下開始關注視覺研究。此後,它將成為我一切學術旅程的主線,成為我世界的中心。
06北極星
2004 年,我們創建的Caltech 101 完工,成為有史以來為機器學習配置的最大規模的圖像集合,裡面有超過9000 個圖像,分布在100 個類別中,另外我還獨自完成了一個新類別的圖像整理。如果彼得羅想要100 個類別,我就給他101 個。
07一個假設
ImageNet 不僅是一個數據集,它是一個假設、一個賭注,即實現真正機器智慧型的第一步,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。
08實驗驗證
在ImageNet 的幫助下,AlexNet 煥發生機,它貪婪地吸收著ImageNet 的內容,在ImageNet 規模和多樣性的土壤中生根發芽,茁壯成長。
09萬物以外是什麼
深度學習革命已經到來,而我們還沒有做好準備。報紙上的一篇文章讓我看到了世界變化之快。我們的對手不是其他大學的某個神秘研究團隊,而是谷歌
10似易實難
“人工智慧還能做哪些事來幫助別人?”母親在病床上的問題,讓我開啟了醫療服務的環境智慧型研究。另外,我開始思考“人工智慧倫理”的議題。
11無人可控
此時,我們都處在一場全球風暴之中,我們要從根本上重新構想人工智慧,使其成為以人為本的實踐,這個共同的目標就是下一顆北極星。
12下一顆北極星
人工智慧的未來仍然充滿不確定性,我們有很多理由保持樂觀,也同樣有很多理由感到擔憂。但一切都源於比單純的技術更深層次、更有影響的問題:在我們創造的過程中,是什麼在激勵著我們的心靈和思想?
致謝
譯後記

作者簡介

李飛飛( DR. FEI-FEI LI)
美國國家工程院、國家醫學院、藝術與科學院三院院士
現代人工智慧的關鍵催化劑ImageNet創建者
史丹福大學計算機科學系首任紅杉講席教授
史丹福大學以人為本人工智慧研究院(HAI)聯合院長
前谷歌副總裁、谷歌雲人工智慧及機器學習首席科學家
史丹福大學人工智慧實驗室第七任主任
時代》“百大AI影響力人物”
1976年出生於中國北京,長於成都;1992年隨家人赴美;1995年被普林斯頓大學物理學專業以全額獎學金錄取;2005年在加州理工學院獲得電氣工程博士學位;2009年在史丹福大學完成ImageNet的初始版本,包含1500萬張圖片,涵蓋了2.2萬個不同類別;2012年發起舉辦的ImageNet大型視覺識別挑戰賽第三屆比賽上,神經網路算法AlexNet識別準確率高達85%,開啟了新一輪深度學習革命。

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