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「AI教母」李飛飛開發ImageNet,竟是ChatGPT今日成功基礎!原因一次懂

傅莞淇
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傅莞淇

2024-01-08

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有「AI教母」(godmother of AI)之稱的電腦科學家李飛飛,近期出版個人回憶錄《AI科學家李飛飛的視界之旅》(The Worlds I See)。陳之俊攝
有「AI教母」(godmother of AI)之稱的電腦科學家李飛飛,近期出版個人回憶錄《AI科學家李飛飛的視界之旅》(The Worlds I See)。陳之俊攝
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從超前時代地打造圖像資料庫ImageNet,到倡議「以人為本」的AI研究,史丹佛大學教授李飛飛一路追求著自己的北極星。其實,ImageNet在人工智慧發展上不但是重要的里程碑,更是推動今日ChatGPT等多個生成式AI模型的基礎。原因帶你一次看懂。

有「AI教母」(godmother of AI)之稱的電腦科學家李飛飛,近期出版個人回憶錄《AI科學家李飛飛的視界之旅》(The Worlds I See)。書稿在新冠疫情間完成,但又重頭寫過,主因是與她共同主持史丹佛人本人工智慧研究中心(HAI)的同事艾切曼帝(John Etchemendy)讀過初稿後,建議李飛飛寫入更多個人故事。

《AI科學家李飛飛的視界之旅》不僅是一本說明AI的書,也是一本關於成長歷程的說明書。天下文化提供

《AI科學家李飛飛的視界之旅》不僅是一本說明AI的書,也是一本關於成長歷程的說明書。天下文化提供

因而最後讀者讀到的,不僅是一名深耕人工智慧二十餘年的學界先驅洞見,更描繪了一位16歲便舉家移民美國的中國少女如何追求自己的科學熱情,並逐步地為現代電腦視覺技術打下基礎的過程。

書中最引人入勝的部分,是李飛飛以第一人稱視角,細述自己領導的團隊一點一滴打造出知名的「ImageNet」的過程。

ImageNet是個可被視為電腦視覺基準資料集的龐大圖像庫,由歸至2萬多個類別的1500萬張圖片構成。從搜尋、下載到人工標記,共花了約3年時間才終於完成。過程耗時費力,且同業幾乎皆不看好其必要性,但李飛飛堅信這是邁向自己的「北極星」的關鍵一步。

李飛飛曾打造最大圖像資料集,在業界卻非主流

李飛飛對科學的熱情始於物理,而後在加州理工學院(Caltech)進一步發展出對電腦視覺與神經科學的興趣,尤其是如何結合這兩門學科來推進人類對「智慧」的理解。

她受牛津大學動物學家派克(Andrew Parker)理論啟發,認為倘若發展出視覺,是激發生物在寒武紀發生演化大爆發(Cambrian Explosion)的關鍵催化劑。讓機器擁有視覺,也會是在數位世界啟動這種進化的重要一步。

「我愈來愈相信,」李飛飛在書中寫道,「透過理解無數的物體分類來了解視覺世界,就是邁向解鎖人工智能理想的第一步。畢竟,我們人類物種是如此,我相信機器也能這樣運作。」

類似的信念也可在建構神經網路的科學家身上看見。這種受人腦構造啟發的演算法以人造神經元為基礎,概念上存在已久,但一開始並非業界主流,實力直到2012年才一舉獲得世界認同。

ImageNet開啟人工智慧訓練新主流,促成ChatGPT生成式AI成功

原來,在當年舉辦的ImageNet大規模視覺辨識競賽(ILSVR)中,神經網路模型「AlexNet」以遠勝其他團隊的圖像辨識正確率奪冠。大量資料與神經網路的結合,自此為AI模型開啟新一波主流進路。如此打造出的深度學習模型,便是今日ChatGPT等多個生成式AI模型的基礎。

遠見陪你智慧行,閱讀有禮送好箱

到底差異在哪?原來當時業界研究人工智慧,重視的是演算法本身,但是李飛飛開發的ImageNet覺得要給電腦更多資料訓練,養出來的模型才會表現得更好,因此價值在於整個訓練人工智慧方式的轉向,不僅是納入圖像辨識而已。

近期為新書接受訪問的李飛飛回憶,當時團隊認定AI需由數據驅動而傾力打造ImageNet,算是押對了賭注。她並不意外資料的重要性終獲肯定,但驚訝於AI的影像生成能力發展如此迅速。畢竟繪圖對許多人類來說也非易事,而AI已經可以做得比大多數人類更快、更好。

如果追求視覺智慧是李飛飛個人研究生涯中的北極星,她在2019年共同成立的「以人為本」人工智慧研究中心(HAI)則是照亮AI研究的安全路徑的一座燈塔。取自Stanford University

如果追求視覺智慧是李飛飛個人研究生涯中的北極星,她在2019年共同成立的「以人為本」人工智慧研究中心(HAI)則是照亮AI研究的安全路徑的一座燈塔。取自Stanford University

如果追求視覺智慧是李飛飛個人研究生涯中的北極星,她在2019年共同成立的「以人為本」人工智慧研究中心(HAI)則是照亮AI研究的安全路徑的一座燈塔

李飛飛指出,隨著諸多AI工具普及化,大眾與企業皆意識到AI科技的威力與變現力,因而這些技術將開始以更深遠的方式影響我們的世界。但比起「AI教父」辛頓(Geoffrey Hinton)擔憂的人類生存危機,李飛飛更關注應用面的急迫性風險。例如假訊息流通、模型偏見、資料隱私與對勞動市場的擾動。

她將AI視為工具。所有工具都能帶來益處、也不免具有風險。人類要做的是適宜地使用AI,使其發展符合普世價值,優化社會生活條件。「我不想將決策權交予AI。」她說,「AI是被人所用,力量掌握在人們手中。」

李飛飛承認,ImageNet也存在安全與偏見問題。如以「酒鬼」、「妓女」等具冒犯性的詞彙進行分類,其中亦包含一些有害圖像。她指出,人類語言原本就包含不平等的用詞,這更突顯AI研究需要更多元背景的人才投入,減輕個人偏見造成的負面影響。

白人男性主導的AI領域,李飛飛能成功絕非偶然

這也是李飛飛重寫書稿的一大原因。一本解釋AI技術的書許多人能寫,一本關於年輕移民、華裔女性如何突破種種語言、財務考驗,在白人男性主導的AI領域站穩腳步的歷練之書,更是她能給眾多出身弱勢背景、而又對AI抱有熱情的後進們的珍貴禮物。

在發展ImageNet時,李飛飛想像著演算法可以如何「看見世界」。而由於每個人所見的世界都不盡相同,納入盡可能多元的視角,就成了向AI完整呈現世界的重要成分。

李飛飛認為,我們透過反思自身看見自己,科技變化也提供了反思的機會。她說,「最難看見的世界,是我們自己。」

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