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當(dāng)前位置:

(李飛飛萬(wàn))字訪談 空間智能是: AI! 的下一個(gè)前沿領(lǐng)域

來(lái)源:紅網(wǎng) 作者:曹欣怡 編輯:養(yǎng)翊 2025-07-29 17:22:22
時(shí)刻新聞
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敬芫華

在AI的世界里,大語(yǔ)言模型已經(jīng)讓人們感到驚艷。李飛飛卻說(shuō),真正的突破還在后頭。她認(rèn)為,AI如果不能理解三維世界,那它就不算完整。這是她的下一個(gè)瘋狂目標(biāo)。

兩天前,YCombinator在其YouTube頻道更新了李飛飛在舊金山的AI創(chuàng)業(yè)學(xué)校進(jìn)行的訪談視頻。在這次的談話(huà)內(nèi)容中,李飛飛回顧了ImageNet項(xiàng)目的創(chuàng)建,從物體識(shí)別到如今生成模型這一路,深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展,重點(diǎn)提到了她目前正攻克人工智能最困難的一項(xiàng)前沿領(lǐng)域:空間智能。

李飛飛目前是空間智能公司W(wǎng)orldLabs的創(chuàng)始人兼CEO,該公司致力于構(gòu)建大型世界模型,以感知、生成和與3D世界交互。她在這次的對(duì)談交流中也提到了關(guān)于3D世界建模對(duì)通用人工智能(AGI)重要性的原因,以及為什么空間智能可能比語(yǔ)言更難實(shí)現(xiàn)等系列問(wèn)題。

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這是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一次范式的轉(zhuǎn)變

ImageNet的誕生不僅是李飛飛的個(gè)人夢(mèng)想,更是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一次范式轉(zhuǎn)變。她分享自己那時(shí)只是對(duì)「讓機(jī)器看見(jiàn)」充滿(mǎn)執(zhí)念,這種執(zhí)著和努力,創(chuàng)造了數(shù)據(jù)、GPU和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合在一起的重要時(shí)刻。而現(xiàn)在,她有了新的執(zhí)著,打算繼續(xù)引領(lǐng)一場(chǎng)新的AI革命。

我們要讓空間智能成為AI的新戰(zhàn)場(chǎng)

從物體識(shí)別到場(chǎng)景理解,AI逐步開(kāi)始有能力理解復(fù)雜的視覺(jué)信息。而新一輪的轉(zhuǎn)變來(lái)到了當(dāng)前AGI的時(shí)代,她相信,世界不是純粹生成性的,只有讓AI理解三維世界,才能真正邁向AGI。大語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)獲取是簡(jiǎn)單的,空間智能模型才是她下一需要攻克的難題。

WorldLabs的具體細(xì)節(jié)我無(wú)法透露太多

當(dāng)被問(wèn)到WorldLabs暢想的應(yīng)用場(chǎng)景,以及與當(dāng)前LLMs的架構(gòu)有何區(qū)別時(shí);李飛飛說(shuō)軟硬件的融合,以及實(shí)現(xiàn)元宇宙,都會(huì)需要他們的空間智能。而與實(shí)現(xiàn)LLMs不同,她提到人類(lèi)對(duì)3D世界感知不強(qiáng),難度很大,但相信自己的團(tuán)隊(duì),有著世界上最聰明的人,和他們一起可以在2D世界解決這個(gè)問(wèn)題。

在AI領(lǐng)域,永遠(yuǎn)不要害怕失敗

訪談最后,李飛飛分享了自己的成長(zhǎng)經(jīng)歷,無(wú)論是從一開(kāi)始移民美國(guó)求學(xué),到斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室主任,谷歌副總裁,以及現(xiàn)在開(kāi)始創(chuàng)業(yè),她說(shuō)自己始終是從零開(kāi)始的心態(tài),埋頭苦干。她也鼓勵(lì)年輕人追隨自己的興趣和好奇心,勇敢地面對(duì)挑戰(zhàn),去解決那些不可能的難題。

以下是訪談實(shí)錄,編譯略作調(diào)整

機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域需要一次范式的轉(zhuǎn)變

主持人:我非常激動(dòng)能夠請(qǐng)到李飛飛博士,她在人工智能領(lǐng)域有著非常長(zhǎng)的職業(yè)生涯。我相信很多人都知道她。你也被譽(yù)為「人工智能的教母」,你創(chuàng)立的第一個(gè)項(xiàng)目之一就是2009年的Imagenet,距今已經(jīng)16年了。這個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)被引用超過(guò)80000次,它實(shí)際上為人工智能奠定了一個(gè)重要的基石——數(shù)據(jù)問(wèn)題。能談?wù)勥@個(gè)項(xiàng)目是如何誕生的嗎?那時(shí)的工作真的是開(kāi)創(chuàng)性的。

李飛飛:是的,首先感謝Diana、Gary以及在場(chǎng)的每一個(gè)人邀請(qǐng)我來(lái)到這里。我非常激動(dòng)能夠在這里,因?yàn)槲腋杏X(jué)自己和大家一樣。我現(xiàn)在也是一名企業(yè)家,剛剛創(chuàng)辦了一家公司,所以非常興奮能夠在這里。

是的,你說(shuō)得對(duì),實(shí)際上我們幾乎是在18年前構(gòu)思了這個(gè)項(xiàng)目,時(shí)間真的是飛快。那時(shí)我還是第一年來(lái)到普林斯頓大學(xué)當(dāng)助理教授。那時(shí)的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的世界和現(xiàn)在完全不同。那時(shí)數(shù)據(jù)非常少,至少在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,算法根本無(wú)法工作。那時(shí)沒(méi)有產(chǎn)業(yè),公眾也幾乎不知道「人工智能」這個(gè)詞。但仍然有一群人從人工智能的奠基人開(kāi)始,比如JohnMcCarthy,然后是像JeffHinton這樣的人。我覺(jué)得我們都有一個(gè)人工智能的夢(mèng)想,我們真的非常希望讓機(jī)器具備思考和工作能力。而我的個(gè)人夢(mèng)想就是讓機(jī)器具備視覺(jué)能力,因?yàn)橐曈X(jué)是智能的基石,視覺(jué)智能不僅僅是感知,更是理解世界并在世界中做事情。

所以我當(dāng)時(shí)非常執(zhí)著于「讓機(jī)器看見(jiàn)」這個(gè)問(wèn)題。在我癡迷地開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的過(guò)程中,我們確實(shí)嘗試過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但并沒(méi)有成功。我們轉(zhuǎn)向了支持向量機(jī)等其他方法,但有一個(gè)問(wèn)題一直困擾著我,那就是泛化問(wèn)題。如果你從事機(jī)器學(xué)習(xí)工作,你必須理解,泛化是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和目標(biāo)。為了讓這些算法能夠泛化,數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的,但當(dāng)時(shí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域幾乎沒(méi)有數(shù)據(jù)。而我正好是第一代開(kāi)始接觸數(shù)據(jù)的研究生,因?yàn)槲沂堑谝淮?jiàn)證了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)的研究生。

時(shí)間來(lái)到大約2007年,我和我的學(xué)生決定必須做出一個(gè)大膽的嘗試。我們賭機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域需要一次范式的轉(zhuǎn)變,而這個(gè)轉(zhuǎn)變必須由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法引領(lǐng)。但當(dāng)時(shí)并沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)。所以我們想,既然沒(méi)有數(shù)據(jù),那我們就去互聯(lián)網(wǎng)下載數(shù)十億張圖片,這是我們能在互聯(lián)網(wǎng)上找到的最大數(shù)量,然后我們就構(gòu)建一個(gè)全球的視覺(jué)分類(lèi)體系,利用這個(gè)體系來(lái)訓(xùn)練和評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法。正是因?yàn)檫@個(gè)原因,ImageNet項(xiàng)目應(yīng)運(yùn)而生且真正付諸實(shí)踐。

數(shù)據(jù)和開(kāi)源迎來(lái)了深度學(xué)習(xí)的春天

主持人:確實(shí),直到出現(xiàn)一些有前景的算法,才開(kāi)始有所突破。直到2012年AlexNet的問(wèn)世,這才是通向人工智能的第二個(gè)關(guān)鍵因素,獲得足夠的計(jì)算能力并投入足夠的資源。而算法則揭示了一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻,那就是當(dāng)你用數(shù)據(jù)為人工智能播下種子時(shí),社區(qū)開(kāi)始逐漸找出更多的解決方案,這為人工智能的發(fā)展提供了動(dòng)力,對(duì)吧?

李飛飛:在2009年,我們發(fā)布了一篇小論文,僅作為CVPRPoster。

從2009年到2012年,直到AlexNet的問(wèn)世,那三年里我們真的相信數(shù)據(jù)會(huì)驅(qū)動(dòng)人工智能,但我們幾乎沒(méi)有任何明確的信號(hào)表明這個(gè)方法有效。

所以我們做了幾件事情,首先,我們決定開(kāi)源。我們從一開(kāi)始就認(rèn)為必須將其開(kāi)源,供整個(gè)研究社區(qū)使用,大家一起合作解決這個(gè)問(wèn)題。

其次,我們創(chuàng)建了一個(gè)挑戰(zhàn)賽,因?yàn)槲覀兿M澜缱盥斆鞯膶W(xué)生和研究人員都來(lái)參與這個(gè)問(wèn)題的解決。這就是我們所說(shuō)的ImageNet挑戰(zhàn)賽。每年我們都會(huì)發(fā)布一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集,整個(gè)平臺(tái)的ImageNet數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練,但我們會(huì)發(fā)布單獨(dú)的測(cè)試數(shù)據(jù)集,并邀請(qǐng)大家公開(kāi)參與。

最初的幾年實(shí)際上是在設(shè)定基準(zhǔn)。當(dāng)時(shí)的性能錯(cuò)誤率大約在30%左右,雖然不是零錯(cuò)誤,也不是完全隨機(jī),但表現(xiàn)并不出色。但到了第三年,2012年,我也有在我出版的書(shū)里寫(xiě)過(guò)這段經(jīng)歷。

ImageNet挑戰(zhàn)賽第一名是SuperVision

我仍然記得,那是夏末,我們正在將所有ImageNet挑戰(zhàn)賽的結(jié)果在我們的服務(wù)器上運(yùn)行。某天深夜,我收到了我研究生發(fā)來(lái)的消息,告訴我有一個(gè)結(jié)果非常突出,應(yīng)該去看看。我們仔細(xì)查看后,發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那時(shí)它還不是AlexNet,而是GeoffreyHinton團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)工作,叫做「SuperVision」。這是一個(gè)非常巧妙的詞匯玩弄,結(jié)合了「super」和「supervisedlearning」(監(jiān)督學(xué)習(xí))。我們看了SuperVision做的工作,這其實(shí)是一個(gè)老算法,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在1980年代就已經(jīng)發(fā)布,只是算法上做了一些調(diào)整,但最初看到它時(shí),我們真的很驚訝,居然會(huì)有如此巨大的突破。

當(dāng)然,接下來(lái)大家都知道了,我們?cè)诋?dāng)年的ICCV(國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì))佛羅倫薩的ImageNet挑戰(zhàn)賽工作坊上展示了這個(gè)成果,AlexKrizhevsky和他的團(tuán)隊(duì)也來(lái)了,很多人也都來(lái)了。如今,大家都把這一刻稱(chēng)為ImageNet挑戰(zhàn)賽的「AlexNet時(shí)刻」。

我還想補(bǔ)充一點(diǎn),不僅僅是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功,這也是第一次由Alex和他的團(tuán)隊(duì)將兩臺(tái)GPU結(jié)合起來(lái),用于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算。這真的是數(shù)據(jù)、GPU和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的第一次重要時(shí)刻。

我的職業(yè)生涯不僅僅是講述場(chǎng)景

主持人:沿著計(jì)算機(jī)視覺(jué)智能發(fā)展的趨勢(shì),ImageNet確實(shí)為解決物體識(shí)別的問(wèn)題奠定了基礎(chǔ)。緊接著,人工智能達(dá)到了可以解決場(chǎng)景理解的問(wèn)題。因?yàn)槟愫湍愕膶W(xué)生們,像是AndreKarpathy等人,開(kāi)始能夠描述場(chǎng)景。能否談?wù)剰奈矬w識(shí)別到場(chǎng)景理解的轉(zhuǎn)變?

李飛飛:是的,ImageNet解決的是當(dāng)你看到一張圖片時(shí),如何識(shí)別出其中的物體,比如「這是只貓,這是張椅子」,這屬于視覺(jué)識(shí)別中的基本問(wèn)題。但自從我作為研究生進(jìn)入人工智能領(lǐng)域時(shí),我就有一個(gè)夢(mèng)想。我覺(jué)得這個(gè)夢(mèng)想可能需要一百年才能實(shí)現(xiàn),那就是講述世界的故事。想象一下,當(dāng)人類(lèi)睜開(kāi)眼睛,你剛剛睜開(kāi)眼睛,看到的不是「人、椅子、桌子」,你實(shí)際上看到的是一個(gè)會(huì)議室,看到屏幕、舞臺(tái)、觀眾、攝像機(jī)等。你可以描述整個(gè)場(chǎng)景,這是一種人類(lèi)的能力,是視覺(jué)智能的基礎(chǔ),它對(duì)我們?nèi)粘I钪陵P(guān)重要。因此,我一直認(rèn)為這個(gè)問(wèn)題會(huì)占據(jù)我一生的時(shí)間。當(dāng)我作為研究生畢業(yè)時(shí),我告訴自己,如果我能創(chuàng)造出一個(gè)能夠講述場(chǎng)景故事的算法,那我就算成功了。這是我當(dāng)時(shí)對(duì)自己職業(yè)生涯的設(shè)想。

然而,隨著深度學(xué)習(xí)的崛起,那個(gè)時(shí)刻真的來(lái)臨了。后來(lái),Andre和JustinJohnson加入了我的實(shí)驗(yàn)室,我們開(kāi)始看到自然語(yǔ)言與視覺(jué)的碰撞信號(hào)。

Andre和我提出了一個(gè)圖像描述或講故事的問(wèn)題。簡(jiǎn)而言之,到了2015年左右,Andre和我發(fā)布了一系列論文,其中包括一些與我們同期發(fā)表的論文,它們實(shí)際上是讓計(jì)算機(jī)能夠生成圖像說(shuō)明的最早工作之一。我?guī)缀醺杏X(jué)到,我該怎么繼續(xù)我的人生了?這本來(lái)就是我的一生的夢(mèng)想啊。那一刻對(duì)我們倆來(lái)說(shuō),真的是無(wú)比震撼。

去年,我做了一個(gè)TED演講,我還用了Andre幾年前發(fā)的一個(gè)推文,那時(shí)他剛完成圖像描述的工作。那幾乎就是他的博士論文。我開(kāi)玩笑對(duì)他說(shuō):「嘿,Andre,為什么我們不做個(gè)反向的呢?用一句話(huà)生成一張圖像」。當(dāng)然,他知道我是在開(kāi)玩笑,他回答說(shuō)「哈哈,我先走了」。當(dāng)時(shí)的世界顯然還沒(méi)有準(zhǔn)備好。但現(xiàn)在,快進(jìn)到今天,我們都知道生成式人工智能現(xiàn)在可以通過(guò)一句話(huà)生成美麗的圖片。所以這個(gè)故事的寓意是,人工智能經(jīng)歷了巨大的發(fā)展。

從個(gè)人角度來(lái)說(shuō),我覺(jué)得我是世界上最幸運(yùn)的人,因?yàn)槲业恼麄€(gè)職業(yè)生涯從人工智能冬天的結(jié)束、人工智能崛起的開(kāi)始就起步了,我的很多工作和職業(yè)生涯都與這一變革息息相關(guān),或者在某種程度上推動(dòng)了這場(chǎng)變革。所以,我感到非常幸運(yùn)、感恩,并且以某種方式感到驕傲。

主持人:我認(rèn)為最瘋狂的事情是,即使你已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了描述場(chǎng)景,甚至通過(guò)擴(kuò)散模型生成場(chǎng)景的夢(mèng)想,你依然在做更大的夢(mèng)想。因?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)的整個(gè)發(fā)展軌跡已經(jīng)從物體識(shí)別到場(chǎng)景理解,再到現(xiàn)在的「世界」概念。而你決定從學(xué)術(shù)界,從教授職位轉(zhuǎn)到創(chuàng)業(yè),成為了WorldLabs的創(chuàng)始人兼CEO。能談?wù)劇甘澜纭咕烤故鞘裁磫??它是不是比?chǎng)景和物體更具挑戰(zhàn)性?

李飛飛:是的,這確實(shí)很瘋狂。當(dāng)然,大家都知道過(guò)去的事情,對(duì)于我來(lái)說(shuō),過(guò)去五六年的進(jìn)展真的是很難總結(jié)。我們正處在一個(gè)技術(shù)進(jìn)步的文明時(shí)刻。作為一名計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)家,我們見(jiàn)證了從圖像到圖像描述,再到利用擴(kuò)散技術(shù)生成圖像的令人難以置信的增長(zhǎng)。盡管這些進(jìn)展讓人興奮,但同時(shí),我們也看到另一個(gè)極為激動(dòng)人心的領(lǐng)域,那就是語(yǔ)言領(lǐng)域,尤其是LLMs(大語(yǔ)言模型)。比如2022年11月,ChatGPT的出現(xiàn),真正開(kāi)啟了生成模型的大門(mén),基本上可以通過(guò)圖靈測(cè)試等等。所以,即使像我這樣年紀(jì)較大的人,也感到非常激動(dòng),開(kāi)始大膽地思考下一步的目標(biāo)是什么。

作為一名計(jì)算機(jī)視覺(jué)科學(xué)家,我有一個(gè)習(xí)慣,我的靈感往往來(lái)自于進(jìn)化和大腦科學(xué)。我的職業(yè)生涯中,很多時(shí)候我都在尋找下一個(gè)「北極星」問(wèn)題來(lái)解決。我會(huì)問(wèn)自己,進(jìn)化或者大腦的發(fā)展做了什么?有一點(diǎn)非常值得注意和欣賞的是:人類(lèi)語(yǔ)言的進(jìn)化發(fā)展大約花費(fèi)了300到500百萬(wàn)年,即便我們非常寬容地算,也僅僅是少于一百萬(wàn)年的時(shí)間。人類(lèi)是唯一擁有復(fù)雜語(yǔ)言的物種。我們可以討論動(dòng)物語(yǔ)言,但從語(yǔ)言作為交流工具、推理、抽象的功能而言,只有人類(lèi)擁有這種能力。這一進(jìn)化歷程花費(fèi)了不到50萬(wàn)年。

但如果你想一想視覺(jué),思考一下理解三維世界的能力,弄清楚如何在這個(gè)三維世界中行動(dòng),如何在三維世界中導(dǎo)航、互動(dòng)、理解、與之交流,這一切的進(jìn)化歷程卻花費(fèi)了5.4億年。

大約5.4億年前,第一個(gè)三葉蟲(chóng)開(kāi)始在水下發(fā)展視覺(jué)感知。從那時(shí)起,視覺(jué)成為了推動(dòng)演化軍備競(jìng)賽的關(guān)鍵。視覺(jué)出現(xiàn)之前,動(dòng)物的生命形態(tài)相對(duì)簡(jiǎn)單,近5億年間幾乎沒(méi)有復(fù)雜的變化。但在接下來(lái)的5.4億年中,正是因?yàn)閾碛辛死斫馐澜绲哪芰?,演化的軍備?jìng)賽開(kāi)始了,動(dòng)物的智能也不斷提升。

iWorldLabs創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì),李飛飛(右一),JustinJohnson,ChristophLassner,BenMildenhall

所以對(duì)我來(lái)說(shuō),解決空間智能的問(wèn)題,理解三維世界,生成三維世界,推理三維世界,在三維世界中做事情,這對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)是一個(gè)根本問(wèn)題。對(duì)我而言,AGI如果沒(méi)有空間智能,是不完整的。我想解決這個(gè)問(wèn)題。這涉及到創(chuàng)造「世界模型」,超越平面像素,超越語(yǔ)言,真正捕捉三維結(jié)構(gòu)和空間智能的世界模型。幸運(yùn)的是,無(wú)論我多大年紀(jì),我總是能和最出色的年輕人一起工作。所以,現(xiàn)在我和三位了不起的年輕但世界級(jí)的技術(shù)專(zhuān)家,JustinJohnson、BenMildenhall和ChristophLassner,一起創(chuàng)辦了這家公司。我們將嘗試解決,我認(rèn)為目前人工智能領(lǐng)域中最難的問(wèn)題。

獲取空間智能的數(shù)據(jù)要比語(yǔ)言數(shù)據(jù)難得多

主持人:確實(shí),這些都是非常出色的人才。Chris是Pulsar的創(chuàng)始人,Pulsar是一種可微分渲染技術(shù),現(xiàn)在是用于PyTorch3D的基于球體的渲染后端。而JustinJohnson,作為你曾經(jīng)的學(xué)生,他真的有著極強(qiáng)的系統(tǒng)工程思維,曾實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移。然后是Ben,他是NeRF(NeuralRadianceFields神經(jīng)輻射場(chǎng))論文的作者。所以這真的是一支超級(jí)精英團(tuán)隊(duì)。你需要這樣一支精英團(tuán)隊(duì),因?yàn)槲覀冎傲牡竭^(guò),視覺(jué)實(shí)際上比語(yǔ)言更難。也許這么說(shuō)有點(diǎn)爭(zhēng)議,因?yàn)長(zhǎng)LMs本質(zhì)上是一維的,對(duì)吧,但你所談?wù)摰氖抢斫獯罅康?D結(jié)構(gòu)。那么,為什么這如此困難?它為什么是比現(xiàn)在的大語(yǔ)言強(qiáng)大呢?

李飛飛:是的,你能理解我們問(wèn)題的困難。語(yǔ)言本質(zhì)上是一維的,語(yǔ)法是按順序出現(xiàn)的,這就是為什么序列到序列(sequence-to-sequence)建模如此經(jīng)典的原因。還有一點(diǎn),語(yǔ)言是純粹的生成性信號(hào),很多人沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。自然界中是沒(méi)有語(yǔ)言的,你不能觸摸語(yǔ)言,也看不見(jiàn)語(yǔ)言,語(yǔ)言完全是從每個(gè)人的腦袋里生成出來(lái)的。語(yǔ)言是一個(gè)純粹的生成信號(hào)。當(dāng)然,當(dāng)你把它寫(xiě)在紙上時(shí),它就在那里,但語(yǔ)言的生成、構(gòu)建和實(shí)用性本質(zhì)上是非常生成性的,而世界遠(yuǎn)比這復(fù)雜得多。

首先,現(xiàn)實(shí)世界是三維的,如果再加上時(shí)間,那就是四維的,但我們暫且只考慮空間?,F(xiàn)實(shí)世界本質(zhì)上是三維的,這本身就是一個(gè)更具組合性挑戰(zhàn)的問(wèn)題。

第二,視覺(jué)世界的感知是一個(gè)投影過(guò)程,無(wú)論是你的眼睛、視網(wǎng)膜還是相機(jī),它總是將三維信息壓縮到二維,你必須理解這一點(diǎn)是多么困難。從數(shù)學(xué)上來(lái)說(shuō),這是一個(gè)不可逆過(guò)程,因此人類(lèi)和動(dòng)物才會(huì)擁有多重感官,才能解決這個(gè)問(wèn)題。

第三,世界并不是純粹的生成性。是的,我們可以生成虛擬的三維世界,但它仍然必須遵循物理規(guī)律,而且現(xiàn)實(shí)世界也存在于我們之外。你現(xiàn)在實(shí)際上是在生成和重建之間流暢地切換。用戶(hù)行為、實(shí)用性和應(yīng)用場(chǎng)景完全不同。如果你全程關(guān)注生成性,我們可以討論游戲、元宇宙之類(lèi)的內(nèi)容;如果你全程關(guān)注現(xiàn)實(shí)世界,那我們就談?wù)摍C(jī)器人技術(shù)等。但這一切都在世界建模和空間智能的連續(xù)性中。

當(dāng)然,當(dāng)前的巨大難題是,互聯(lián)網(wǎng)上有大量的語(yǔ)言數(shù)據(jù),而空間智能的數(shù)據(jù),雖然它全部存在于我們的大腦中,但不像語(yǔ)言數(shù)據(jù)那樣容易獲取。所以這些都是為什么這個(gè)問(wèn)題如此困難的原因。但坦率地說(shuō),這正是讓我興奮的地方,因?yàn)槿绻@個(gè)問(wèn)題很簡(jiǎn)單,那就意味著別人已經(jīng)解決了。而我的整個(gè)職業(yè)生涯都在追求那些極其困難、幾乎可以說(shuō)是癡心妄想的問(wèn)題。我認(rèn)為這就是那個(gè)癡心妄想的問(wèn)題。感謝你們對(duì)這個(gè)問(wèn)題的支持。

我們的WorldLabs擁有世界上最聰明的人

主持人:是的,甚至從最基本的原理來(lái)看,人腦的視覺(jué)皮層處理視覺(jué)數(shù)據(jù)的神經(jīng)元數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)處理語(yǔ)言的神經(jīng)元。這種差異是如何在模型中體現(xiàn)的呢?包括,你們正在研究的這些東西與LLM相比,架構(gòu)上的差異也會(huì)非常大,對(duì)吧?

李飛飛:這是一個(gè)非常好的問(wèn)題。其實(shí),關(guān)于這個(gè)問(wèn)題,目前有兩種不同的思路。

一種是LLMs的方式,很多我們?cè)贚LMs中看到的寫(xiě)作、寫(xiě)作擴(kuò)展規(guī)律,幾乎可以通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)直接推進(jìn),直到實(shí)現(xiàn)一個(gè)「幸福的結(jié)局」。你幾乎可以通過(guò)蠻力地推進(jìn)自監(jiān)督,直到達(dá)到目標(biāo)。

另一種則是構(gòu)建世界模型,這可能更加細(xì)致和有層次,因?yàn)槭澜缡怯薪Y(jié)構(gòu)的,我們可能需要一些信號(hào)來(lái)引導(dǎo)它。你可以把它看作是先驗(yàn)知識(shí),也可以稱(chēng)之為數(shù)據(jù)中的監(jiān)督信號(hào),反正就是某種方式來(lái)引導(dǎo)學(xué)習(xí)。

我認(rèn)為這些是我們必須解決的一些開(kāi)放性問(wèn)題,但你說(shuō)得對(duì)。如果你考慮到人類(lèi)的感知,首先,我們甚至沒(méi)有完全解決人類(lèi)視覺(jué)的所有問(wèn)題,對(duì)吧?3D如何在人的視覺(jué)中發(fā)揮作用?這仍然不是一個(gè)解決了的問(wèn)題。我們知道從機(jī)械角度,雙眼需要通過(guò)三角測(cè)量來(lái)獲取信息,但即便如此,我們?nèi)狈σ粋€(gè)完善的數(shù)學(xué)模型,而實(shí)際上,人類(lèi)在3D感知方面并不是特別優(yōu)秀。我們并不是非常擅長(zhǎng)理解和操作三維世界,所以有很多問(wèn)題等待著解答。

所以,我們現(xiàn)在確實(shí)處于「WorldLabs」的階段。我唯一能依賴(lài)的就是,我相信我們擁有世界上最聰明的人才,能在「像素世界」里解決這個(gè)問(wèn)題。

硬件和軟件的融合終將到來(lái)

主持人:可以說(shuō),WorldLabs正在構(gòu)建的這些基礎(chǔ)模型,最終的輸出是3D世界嗎?你們正在設(shè)想哪些應(yīng)用場(chǎng)景呢?我看到你提到了從感知到生成的各種可能性。生成模型和判別模型之間總是存在一種張力,那么這些3D世界的作用是什么呢?

李飛飛:是的,關(guān)于WorldLabs的具體細(xì)節(jié)我可能無(wú)法透露太多,但在空間智能方面,確實(shí)是讓我非常興奮的地方。就像語(yǔ)言一樣,應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛。從創(chuàng)作開(kāi)始,設(shè)計(jì)師、建筑師、工業(yè)設(shè)計(jì)師,甚至是藝術(shù)家、3D藝術(shù)家、游戲開(kāi)發(fā)者,都可以用到它。接著,機(jī)器人學(xué)和機(jī)器人學(xué)習(xí)也是一個(gè)非常重要的應(yīng)用領(lǐng)域,空間智能模型或世界模型的用途非常廣泛。此外,很多相關(guān)行業(yè),比如營(yíng)銷(xiāo)、娛樂(lè),甚至元宇宙,都會(huì)受到影響。對(duì)于元宇宙,我真的非常興奮。雖然目前還沒(méi)完全實(shí)現(xiàn),我知道它現(xiàn)在還不是很成熟,但正是因?yàn)槿绱?,我才更為興奮。我認(rèn)為硬件和軟件的融合終將到來(lái),未來(lái)的潛力非常巨大。這也是一個(gè)非常值得期待的應(yīng)用方向。

主持人:我個(gè)人非常激動(dòng)你們?cè)诮鉀Q元宇宙的問(wèn)題,我之前在我的公司也嘗試過(guò)這個(gè)方向,所以看到你們現(xiàn)在在做這件事真的非常興奮。

李飛飛:是的,我覺(jué)得現(xiàn)在有更多的信號(hào)表明元宇宙正在逐步實(shí)現(xiàn)。我認(rèn)為硬件確實(shí)是其中一個(gè)障礙,但更重要的是,你需要內(nèi)容創(chuàng)作,而元宇宙的內(nèi)容創(chuàng)作需要世界模型。

從零開(kāi)始,這是我的舒適區(qū)

主持人:讓我們換個(gè)話(huà)題。對(duì)于一些觀眾來(lái)說(shuō),你從學(xué)術(shù)界轉(zhuǎn)型到現(xiàn)在做創(chuàng)始人兼CEO可能顯得有些突然。但實(shí)際上,你的整個(gè)人生經(jīng)歷都非常非凡,這也不是你第一次從0到1。你曾跟我講過(guò),你是如何移民到美國(guó)的,剛開(kāi)始完全不會(huì)說(shuō)英語(yǔ),還和團(tuán)隊(duì)一起經(jīng)營(yíng)過(guò)洗衣店,做了好幾年。能不能聊聊這些經(jīng)歷是如何塑造了今天的你的?

李飛飛:對(duì)吧?我知道你們肯定在這里想聽(tīng)我分享如何開(kāi)洗衣店的故事。哈哈。

當(dāng)時(shí)我19歲,完全出于無(wú)奈。我沒(méi)有辦法支持我的家人,我的父母需要我上大學(xué),而我想成為普林斯頓大學(xué)的物理學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)生。所以我開(kāi)了一家干洗店。在硅谷的術(shù)語(yǔ)中,我就是一個(gè)籌款人,創(chuàng)始人兼CEO,同時(shí)也是收銀員和做所有雜事的人,最后我成功「退出」了,經(jīng)營(yíng)了七年。

回到Diana的觀點(diǎn),特別是對(duì)于你們所有人,我看著你們,真的很激動(dòng),因?yàn)槟銈儽任夷贻p一半,甚至三分之一,你們那么有才華,真的去做吧,不要害怕。

我整個(gè)職業(yè)生涯都這樣,當(dāng)然,包括做洗衣店,甚至作為教授時(shí),我也做過(guò)幾次選擇,我曾經(jīng)選擇去一些沒(méi)有計(jì)算機(jī)視覺(jué)教授的部門(mén),成為第一個(gè),這和很多建議相悖。作為年輕教授,大家都會(huì)建議你去有社區(qū)和資深導(dǎo)師的地方,當(dāng)然,我也希望有資深導(dǎo)師,但如果沒(méi)有,我還是要自己走自己的路。所以我一點(diǎn)也不害怕這些。后來(lái)我去Google學(xué)到了很多關(guān)于商業(yè)的知識(shí),關(guān)于GoogleCloud和B2B的東西,然后我在斯坦福創(chuàng)辦了一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司,因?yàn)榈搅?018年,AI已經(jīng)不僅僅是行業(yè)問(wèn)題,它變成了人類(lèi)的問(wèn)題。

人類(lèi)總是會(huì)推動(dòng)科技進(jìn)步,但我們不能失去人性。我非常關(guān)注如何在AI的進(jìn)步中創(chuàng)建一束光,設(shè)想AI如何能夠以人為本,如何讓AI幫助人類(lèi)。所以,我回到斯坦福,創(chuàng)辦了一個(gè)人類(lèi)中心的AI研究所,并且把它當(dāng)作創(chuàng)業(yè)公司運(yùn)營(yíng)了五年。可能有些人不太高興我在大學(xué)里把它當(dāng)作創(chuàng)業(yè)公司運(yùn)營(yíng)了這么久,但我對(duì)此非常自豪。所以從某種意義上講,我覺(jué)得自己就是喜歡做創(chuàng)業(yè)者。我喜歡那種從零開(kāi)始的感覺(jué),就像站在零點(diǎn),忘記過(guò)去做過(guò)的事,忘記別人怎么看你,埋頭去做。這是我的舒適區(qū),我真的非常熱愛(ài)這種感覺(jué)。

我尋找的是「智識(shí)上的無(wú)畏」

主持人:你真的很酷,除了做了所有這些了不起的事之外,你還指導(dǎo)了很多傳奇般的研究者,比如AndrejKarpathy、JimFan(現(xiàn)在在Nvidia)、JiaDeng(ImageNet項(xiàng)目上的合作)。他們后來(lái)都成為了行業(yè)中的佼佼者。當(dāng)他們還是學(xué)生的時(shí)候,是什么讓你看出來(lái)他們將來(lái)會(huì)成就非凡呢?你有什么建議可以分享,告訴我們?nèi)绾伪孀R(shí)出這些會(huì)改變AI領(lǐng)域的人?

李飛飛:首先,我覺(jué)得自己很幸運(yùn),不要覺(jué)得我對(duì)學(xué)生的貢獻(xiàn)比他們多。他們真的讓我成為一個(gè)更好的人、更好的教師和研究員。和這么多像你說(shuō)的傳奇般的學(xué)生共事,真的是我一生中的榮幸。每個(gè)學(xué)生都很不同,有些純粹是科學(xué)家,專(zhuān)注于解決科學(xué)問(wèn)題;有些則是工業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物;還有一些是AI知識(shí)的偉大傳播者。但我覺(jué)得有一件事是他們共同的特點(diǎn),我也鼓勵(lì)在座的每一位同學(xué)思考一下這個(gè)問(wèn)題。

對(duì)于那些創(chuàng)業(yè)者,尤其是在招聘時(shí),我的標(biāo)準(zhǔn)也是看重這個(gè)。我尋找的是「智識(shí)上的無(wú)畏」。

我認(rèn)為這不僅僅和你來(lái)自哪里、我們要解決什么問(wèn)題無(wú)關(guān),最重要的是那份勇氣,敢于面對(duì)困難,全身心投入并盡力去解決。這種無(wú)畏精神真的是成功者的核心特質(zhì)。我從這些學(xué)生身上學(xué)到了這一點(diǎn),作為我們實(shí)驗(yàn)室的CEO,在我的招聘過(guò)程中,我也非常看重這一點(diǎn)。

主持人:你們也在為「WorldLabs」招聘很多人,所以你們也是在尋找相同的職位吧?

李飛飛:是的,我們確實(shí)在大規(guī)模招聘。我們正在招聘工程類(lèi)人才、產(chǎn)品類(lèi)人才、3D人才,以及生成模型方面的人才。如果你覺(jué)得自己無(wú)所畏懼,并且對(duì)解決智能問(wèn)題充滿(mǎn)熱情,歡迎聯(lián)系我或者來(lái)我們的網(wǎng)站看看。

觀眾問(wèn)答

提問(wèn)者1:你好,飛飛,謝謝你的演講。我是你的超級(jí)粉絲!我的問(wèn)題是,二十多年前你曾從事過(guò)視覺(jué)識(shí)別方面的工作。我現(xiàn)在想開(kāi)始攻讀博士學(xué)位,我應(yīng)該研究什么方向,才能像你一樣成為傳奇人物呢?

李飛飛:我想給你一個(gè)深思熟慮的回答,因?yàn)槲铱偸强梢哉f(shuō)做任何讓你興奮的事情。

首先,我認(rèn)為AI研究已經(jīng)發(fā)生了變化,因?yàn)槿绻阏诠プx博士學(xué)位,你就處于學(xué)術(shù)界。如今,學(xué)術(shù)界并不再擁有大多數(shù)AI資源,這與我當(dāng)時(shí)的情況非常不同?,F(xiàn)在的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資源在學(xué)術(shù)界非常有限,而產(chǎn)業(yè)界可以以更快的速度進(jìn)行研究。因此,作為一名博士生,我建議你去尋找那些不與產(chǎn)業(yè)界能夠利用更強(qiáng)大計(jì)算能力、更豐富數(shù)據(jù)和團(tuán)隊(duì)合作優(yōu)勢(shì)解決的問(wèn)題發(fā)生沖突的方向。仍然有一些非?;A(chǔ)的問(wèn)題,學(xué)術(shù)界可以繼續(xù)探討,哪怕你有再多的芯片,也能取得很大進(jìn)展。

首先,跨學(xué)科的人工智能對(duì)我來(lái)說(shuō)是學(xué)術(shù)界一個(gè)非常令人興奮的領(lǐng)域,特別是在科學(xué)發(fā)現(xiàn)方面。有太多學(xué)科可以與AI交叉。我認(rèn)為這是一個(gè)可以深入發(fā)展的領(lǐng)域。另一方面,在理論方面,我覺(jué)得非常有趣的是,AI的能力已經(jīng)完全超越了理論,我們不知道如何做到這一點(diǎn),缺乏可解釋性,也不知道如何揭示因果關(guān)系。我們對(duì)模型的理解還有很多未知之處,未來(lái)可以進(jìn)一步推動(dòng)這一領(lǐng)域的發(fā)展,這里還有非常多的方向。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,依然存在一些尚未解決的問(wèn)題。另外,小數(shù)據(jù)也是一個(gè)非常有趣的領(lǐng)域,充滿(mǎn)了可能性。

提問(wèn)者2:謝謝李飛飛教授,再次恭喜您獲得耶魯大學(xué)的榮譽(yù)博士學(xué)位。我很榮幸一個(gè)月前能親自見(jiàn)證這一時(shí)刻。我的問(wèn)題是,從您的角度來(lái)看,AGI更有可能作為一個(gè)統(tǒng)一的、單一的模型出現(xiàn),還是作為一個(gè)「模型-智能體」系統(tǒng)出現(xiàn)呢?

李飛飛:你問(wèn)的這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)提出了兩種定義。一種定義更偏向理論層面,把AGI定義為通過(guò)某種類(lèi)似IQ測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量的智能,另一部分問(wèn)題則更偏向?qū)嵱弥髁x,聚焦于智能體能執(zhí)行哪些任務(wù)。坦白說(shuō),我對(duì)于AGI的定義感到有些困惑。

這是因?yàn)椋?956年在達(dá)特茅斯會(huì)議上,人工智能的奠基人們,包括約翰·麥卡錫(JohnMcCarthy)和馬文·明斯基(MarvinMinsky),他們當(dāng)時(shí)想要解決的是能「思考」的機(jī)器問(wèn)題,這個(gè)問(wèn)題實(shí)際上是圖靈(AlanTuring)在他們之前提出來(lái)的。因此,這個(gè)命題并不是狹義的人工智能問(wèn)題,而是一個(gè)關(guān)于智能的廣義命題。所以,我并不清楚如何將這個(gè)人工智能的奠基問(wèn)題與「AGI」這個(gè)新詞區(qū)分開(kāi)來(lái)。

對(duì)我而言,AGI和AI是同一個(gè)問(wèn)題,但我理解現(xiàn)在的行業(yè)里更傾向于把AGI看作超越AI的概念。我對(duì)這種理解有些掙扎,因?yàn)槲也磺宄降资裁词茿GI,它和AI到底有什么不同?如果我們說(shuō)今天的「類(lèi)AGI」系統(tǒng)在某些任務(wù)上比上世紀(jì)70、80、90年代的狹義AI系統(tǒng)表現(xiàn)得更好,我認(rèn)為這是對(duì)的,這只是該領(lǐng)域發(fā)展的一個(gè)自然過(guò)程。但從根本上講,我認(rèn)為人工智能的本質(zhì)是創(chuàng)造能夠像人類(lèi)一樣,甚至比人類(lèi)更聰明地思考和做事的機(jī)器。所以,我并不清楚如何定義AGI,既然無(wú)法定義它,我也就無(wú)法判斷它是否是一個(gè)單一的體系。

如果從大腦的角度來(lái)看,它是一個(gè)整體,可以稱(chēng)之為單一系統(tǒng),但它的功能是多樣的,甚至大腦中還有像布羅卡區(qū)(Broca’sarea)負(fù)責(zé)語(yǔ)言,視覺(jué)皮層負(fù)責(zé)視覺(jué),運(yùn)動(dòng)皮層負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)等等。因此,我也不太知道該如何回答這個(gè)問(wèn)題。

提問(wèn)者3:你好,我叫Yasna。首先,我想說(shuō)謝謝你??吹揭晃慌栽谶@個(gè)領(lǐng)域中扮演領(lǐng)導(dǎo)角色,真的很令人鼓舞。作為一名研究員、教育者和企業(yè)家,我想請(qǐng)教一下,在人工智能飛速發(fā)展的今天,您認(rèn)為什么樣的人應(yīng)該去攻讀研究生學(xué)位?

李飛飛:這是一個(gè)很好的問(wèn)題,甚至連家長(zhǎng)們也曾問(wèn)過(guò)我。研究生階段是你擁有強(qiáng)烈好奇心的四到五年。

你是由好奇心驅(qū)動(dòng)的,而這種好奇心非常強(qiáng)烈,以至于沒(méi)有比這里更合適的地方來(lái)追求它。這與創(chuàng)業(yè)公司不同,因?yàn)樵趧?chuàng)業(yè)公司中,不能僅僅靠好奇心來(lái)推動(dòng)。你必須小心,創(chuàng)業(yè)公司不僅僅是由好奇心驅(qū)動(dòng)的,投資者會(huì)對(duì)你感到不滿(mǎn)。它更側(cè)重于實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo),雖然其中也有好奇心的成分,但它并不完全是好奇心驅(qū)動(dòng)的。而對(duì)于研究生來(lái)說(shuō),解決問(wèn)題的好奇心或提問(wèn)的能力是如此重要,我認(rèn)為那些帶著這種強(qiáng)烈好奇心進(jìn)入研究生階段的人,會(huì)真的享受這四五年,即使外部世界飛速發(fā)展,你仍然會(huì)因?yàn)樽冯S自己的好奇心而感到滿(mǎn)足。

提問(wèn)者4:首先,我想感謝您抽出時(shí)間,謝謝您來(lái)和我們分享您的觀點(diǎn)。您提到,開(kāi)源在圖像智能的發(fā)展中起了重要作用,現(xiàn)在隨著大語(yǔ)言模型的發(fā)布和發(fā)展,我們看到不同的組織在開(kāi)源方面采取了不同的策略。一些組織完全閉源,一些組織則完全開(kāi)源其整個(gè)研究框架,還有一些組織采取折中的方式,開(kāi)源模型權(quán)重或采用有限制的許可證等等。所以我想請(qǐng)問(wèn),您如何看待這些不同的開(kāi)源方式?您認(rèn)為正確的做法是什么?作為一家人工智能公司,開(kāi)源應(yīng)該如何運(yùn)作?

李飛飛:我認(rèn)為當(dāng)生態(tài)系統(tǒng)中有不同的開(kāi)源方式時(shí),整個(gè)環(huán)境是健康的。我并不固執(zhí)于必須開(kāi)源或必須閉源,這取決于公司的商業(yè)戰(zhàn)略。例如,像Meta(前Facebook)為什么選擇開(kāi)源是非常明確的,他們目前的商業(yè)模式并不是通過(guò)銷(xiāo)售模型來(lái)盈利,而是通過(guò)利用這些模型來(lái)發(fā)展生態(tài)系統(tǒng),吸引更多人使用他們的平臺(tái)。所以開(kāi)源對(duì)他們來(lái)說(shuō)是非常有意義的。而對(duì)于其他一些真正通過(guò)這些技術(shù)盈利的公司,你可以考慮開(kāi)源和閉源相結(jié)合的方式,分層次地運(yùn)作。因此,我對(duì)這些方式持開(kāi)放態(tài)度。

Meta的llama開(kāi)源模型在HuggingFace開(kāi)源大語(yǔ)言模型排行榜上

從更高層次來(lái)看,我認(rèn)為開(kāi)源應(yīng)該受到保護(hù),無(wú)論是在公共部門(mén)(如學(xué)術(shù)界)還是私人部門(mén),如果有開(kāi)源的努力,都是非常重要的。它對(duì)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要,也對(duì)公共部門(mén)非常重要。我認(rèn)為這些努力應(yīng)該得到保護(hù),而不應(yīng)該被忽視。

提問(wèn)者5:你好,我叫Carl,來(lái)自愛(ài)沙尼亞,我有一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)的問(wèn)題。你提到了機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法轉(zhuǎn)向的變化,特別是在ImageNet上取得的進(jìn)展,而現(xiàn)在你們正在研究世界模型,并且你提到我們?nèi)狈臻g數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)中并不存在這些數(shù)據(jù),只有在我們的大腦中才有。你們是如何解決這個(gè)問(wèn)題的?你們的研究方向是什么?你們是在從現(xiàn)實(shí)世界收集數(shù)據(jù),還是生成合成數(shù)據(jù)?你們相信合成數(shù)據(jù)嗎?還是更相信傳統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)?謝謝。

李飛飛:你應(yīng)該加入我的「WorldLabs」,我會(huì)告訴你。作為一家公司,我不能分享太多,但我認(rèn)為重要的是要承認(rèn)我們采用的是一種混合方法。擁有大量數(shù)據(jù)確實(shí)很重要,但同樣重要的是擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。歸根結(jié)底,如果你不注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量,最終結(jié)果還是垃圾進(jìn)垃圾出。

提問(wèn)者6:你好,李飛飛博士,我叫Annie,非常感謝您與我們交流。在您的書(shū)《TheWorld》中,我看到您談到了作為一名移民女孩和女性在STEM領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。我很想知道,您是否有過(guò)在職場(chǎng)中感受到自己是少數(shù)群體的時(shí)刻?如果有,您是如何克服這一困境或說(shuō)服他人的?

李飛飛:謝謝你的問(wèn)題。我在回答時(shí)會(huì)小心和深思,因?yàn)槲覀兠總€(gè)人的背景都不同,每個(gè)人的感受也非常獨(dú)特。你知道的,這幾乎不重要。我們每個(gè)人都有過(guò)感覺(jué)自己是少數(shù)群體或是房間里唯一一個(gè)人的時(shí)刻。所以,當(dāng)然,我也曾有過(guò)這種感覺(jué)。

有時(shí)候這與我是誰(shuí)有關(guān),有時(shí)候與我的想法有關(guān),有時(shí)候也許只是因?yàn)槲掖┑囊路伾?,反正總?huì)有各種原因。但在這方面,我確實(shí)想鼓勵(lì)大家。也許是因?yàn)槲覐男?lái)到這個(gè)國(guó)家,我積累了一些經(jīng)驗(yàn)。我已經(jīng)接受了這一點(diǎn):我就是一名移民女性。我?guī)缀醢l(fā)展出了一個(gè)能力,就是不會(huì)過(guò)度在意這些。我在這里,就像你們每個(gè)人一樣。我在這里學(xué)習(xí)、做事、創(chuàng)造東西。

我真的想對(duì)你們每一個(gè)人說(shuō),你們正要開(kāi)始做一些事情,或者已經(jīng)在做某件事情的過(guò)程中,你們會(huì)有脆弱或困惑的時(shí)刻,我每天都會(huì)有這種感覺(jué),尤其是在創(chuàng)業(yè)生活中。有時(shí)候我會(huì)想,天啊,我不知道自己在做什么。別擔(dān)心,專(zhuān)注于去做。像梯度下降一樣,一步步朝著最優(yōu)解前進(jìn)。

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這里重新放出來(lái),首先是熟悉了這門(mén)課,其次是進(jìn)行解答|。建議先購(gòu)買(mǎi)正版的學(xué)習(xí),按照新版教材第20章掌握。下載地址2017b-c《程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》章節(jié)練習(xí)(附答案解析)領(lǐng)賢課堂-優(yōu)質(zhì)教育資源共享平臺(tái)從知乎看見(jiàn)的重磅提示付費(fèi)提供解答和答案。paulsmith的c++和cpp程序設(shè)計(jì)兩本書(shū),作者都是英國(guó)人,著作都是非常好的,其實(shí)最還有呢?

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簡(jiǎn)介:Python,這門(mén)高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言,憑借其簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)法、易讀性和出色的可擴(kuò)展性,在程序設(shè)計(jì)領(lǐng)域贏得了廣泛的贊譽(yù)。萊哈德所著的《Python地理空間分析指南(第2版)》以地理空間分析為核心,深入探討了Python在地理信息處理方面的應(yīng)用技巧__。全書(shū)共分為十章,內(nèi)容涵蓋了Python與地理空間分析的基礎(chǔ)知識(shí)、地理空間數(shù)據(jù)到此結(jié)束了?。

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△ (三) 復(fù)試的形式與內(nèi)容復(fù)試將采用現(xiàn)場(chǎng)方式進(jìn)行,內(nèi)容涵蓋C語(yǔ)言上機(jī)編程、思想政治與道德品質(zhì)考核,以及涵蓋英語(yǔ)和專(zhuān)業(yè)綜合知識(shí)的綜合面試|。3.3 △ 綜合面試與錄取綜合面試將 考察考生的英語(yǔ)和專(zhuān)業(yè)能力,每位考生的面試時(shí)間將不少于20分鐘__。錄取將依據(jù)初試和復(fù)試的總成績(jī),按照規(guī)定的排名方式進(jìn)行。
6.施俏春,任正云,李素若主編.C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)上機(jī)指導(dǎo)語(yǔ)習(xí)題集解答(第三版)北京中國(guó)水利水電出版社,2016年|。10武漢生物工程學(xué)院1.《新世紀(jì)高職英語(yǔ)》第1冊(cè),徐小貞等主編,上海外語(yǔ)教育出版社,ISBN9787544618342。2.《MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)教程》,王晶晶、徐彩云、周方主編,吉林大學(xué)出版社,ISBN9787567739574。3等我繼續(xù)說(shuō)。.

來(lái)源:紅網(wǎng)

作者:林柏燕

編輯:仇寄波

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