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加入 Google Cloud 擔任首席科學家，李飛飛跨出了從學術界進入產業界的第一步，她依舊還是斯坦福計算機科學系的終身教授，利用兩年學術假期進入 Google，希望能將學術和企業進行融合，挖掘出人工智能更多創新性的價值。

此次，李飛飛現身北京，給大家帶來了一場人工智能知識和觀點的演講。人工智能無疑是當下業界最炙手可熱的話題，從學術研究出身的李飛飛口中，我們聽到的并不是對人工智能技術的大肆吹捧，而是以慣有的嚴謹態度進行解析。

李飛飛認為，云平臺是實現人工智能價值最合適的平臺，因為除了存儲，人工智能還涉及到大量的數據計算。另外，云涵蓋金融、健康、電商、交通等各行各業，在人工智能和大數據的推動下，這些產業得以轉型、升級。

對于大熱的人工智能是否存在泡沫這個問題，李飛飛沒有否認，但也堅信泡沫過后的人工智能終究會給人類生活帶來顛覆性的影響。

李飛飛進一步表示，自艾倫·圖靈提出「人工智能」這個概念以來，人工智能雖然已有 60 年的歷史，而在 70 年代初到 80 年代末，就如我們感受到的一樣，并沒有多大的發展。她指出，主要問題出自人工智能的演進過程當中：

在人工智能崛起之前，人工智能系統中的「rule」均由科學家們手動添加，這些 rule 十分復雜且存在三方面的致命問題：

1.Scalable（可擴展的），科學家無法將所有 rule 寫進一個程序。

2.Adaptable（可適應的），例如將英文轉換成中文時，因語法的差異性，只能重新設計出一條新的 rule。

3.它是一個 Closed word（封閉的環境）。

直到一個重要的領域——機器學習的出現，給人工智能帶來了飛躍式的發展。相比傳統學習，機器學習具有「認知」這一層，可自行對數據進行認識、分類、記憶，為科學界省去了大量的工作。

Artificial Neural Network（神經網絡）是人工智能飛速發展的另一個重要因素。從 2012 開始，由于算法的不斷優化、互聯網所產生的海量數據、硬件的發展，神經網絡和深度學習得到了井噴式的發展。

Vision 與 Language（自然語言處理等）的結合，即艾倫·圖靈提出的人工智能目標之一，也是近來人工智能界普遍關注的熱點。作為實現人工智能的三個要素：Syntax（語法）、Semantics（語義）、Inference（推導），李飛飛以其實驗室與 Fecebook 合作的一個項目為例，并表示，就目前看來，人工智能在這幾個方面的綜合發展還遠遠未到達足夠「智能」的程度。

計算機視覺（Vision）對世界的理解，實際上就是三維場景的建構，這項技術在過去二、三十年有了長足的發展，使得無人駕駛能夠產業化。

李飛飛認為，在未來，計算機視覺的能力，不僅僅在于「看到」什么內容，還應該在「理解」所看到的內容。就比如同樣看一幅圖，人和機器都能看到里面的人物、場景，但圖片所蘊含的故事、人物情緒等，機器往往沒辦法做到。