谷歌李佳：人工智慧不應該成為巨頭公司的奢侈品

2016年11月，谷歌對外宣布前Snapchat 研究主管李佳將擔任谷歌雲機器學習部門的負責人。

人稱「矽谷女王」的黛安娜·格林這樣評價道：「在人工智慧領域，各大高校和技術公司的重要研究崗位上一直缺乏女性。李佳代表著人工智慧熱門領域的、世界領先的研究科學家、實踐者和領導者。」

李佳曾在雅虎實驗室的計算機視覺和機器學習部門擔任負責人，2015年初，李佳加盟 Snapchat 任研究部門負責人。但就在Snapchat 即將上市之際，李佳卻選擇離開Snapchat 加入谷歌。

2017年12月，Google AI 中國中心（Google AI China Center）於北京正式成立。該中心由李佳和李飛飛共同領導。

李佳對人工智慧（AI）以及人工智慧如何改善醫療保健方面有很大的興趣。她的一個家庭成員曾經患有皮膚病，當時她致力於開發一種圖像識別技術，以幫助為這些疾病分類，從而更好地進行診斷。現在，作為Google Cloud AI研發主管、斯坦福大學醫學院的兼職教授，李佳和她在谷歌的團隊專註於研究和創新，以解決現實世界中的問題。這包括在谷歌雲上開發人工智慧產品，為不同行業提供解決方案。

人工智慧科學家是怎樣煉成的

在大學期間，李佳就經常參加像機器人足球挑戰賽這樣的活動。在碩士期間，李佳參與了與核磁共振圖像分割方法相關的醫療工作，這項技術幫助維持人類健康的方式深深吸引了她。在斯坦福大學攻讀博士學位的時候，李佳研究了與大規模視覺識別相關的問題。

當李佳還只是谷歌的一名研究機器智能的實習生的時候，公司剛剛成立了一個研究團隊，她參與了大型的圖像標籤和目標識別的項目。人們問李佳：「你為什麼要做這個項目？它似乎沒有什麼價值。」但是現在我們可以看到，目標識別已經應用於自動駕駛，圖像搜索，並且在很大程度上支持YouTube和Google Photos等等。李佳仍然對這個領域非常著迷。

從斯坦福畢業後，李佳去了雅虎研究實驗室，在Flickr（雅虎旗下圖片和視頻分享網站）工作。她做了很多與大規模機器學習以及視覺理解相關的有趣的事情。後來，她去了Snap（Snapchat的母公司），當時公司只有100多名員工。但李佳意識到，人工智慧技術已經成為了熱門的「獨角獸公司」和「大型互聯網公司」的奢侈品，但像醫療、教育和交通這樣的傳統行業卻不擁有這樣的「奢侈品」。因此，這讓李佳對Google Cloud產生了興趣，因為在那裡里，有可能並且有潛力去影響每一個行業，幫助其他人利用人工智慧為他們的業務提供動力。

矽谷女程序員圖鑑

「在男人烏托邦的科技公司里，女人們要很努力才能不被落下」 一位在矽谷工作多年的女性程序員曾這樣說到。

的確，對於一出生就被各種中國長輩說教「女生不適合學理工科」的中國女生來說，能頂著重重壓力入行已經不易，在身邊充滿男性的大學裡撐過四年本科、兩年研究生而不轉行更是難上加難。之後哪怕順利進入了FLAG（Facebook、LinkedIn、Apple、Google）和獨角獸公司，也仍然只是試煉的開始。

在獲得斯坦福大學計算機科學博士學位後，李佳一直在公司從事人工智慧的研究工作。

一直以來，李佳都在用自己的親身經歷向越來越多年輕一代剛剛入行的華人女性工程師證明，「在這個領域，女子不會不如男」。

2011年，李佳加入雅虎擔任研究員。作為 ImageNet 主要參與者之一，她深知數據對於深度學習技術的重要性。2012 年，AlexNet 在 ImageNet 中獲勝，驚艷世人。雅虎也在嘗試不是靠圖片描述或是用戶輸入的關鍵詞來搜索圖片，而是教會計算機如何識別照片的某種特徵，李佳的工作開始有了顯著進展。2013 年，李佳研發了一個演算法，可以讓用戶從大規模 Flickr 圖片集中發現具有視覺審美性的天氣圖片。2014 年，李佳擔任雅虎實驗室的計算機視覺和機器學習部門負責人。這一年，因為對台灣電子商業產品推薦和產品圖像搜索所做出的貢獻，李佳榮獲2014 年 Superstar Individual Award，這也是公司設立的最高獎項。每年，公司會從1 萬多名員工選出11 名獲獎者。

四問李佳

問：人工智慧的未來是什麼？

李佳： 在谷歌，有成千上萬的項目是由機器學習支持的。從Gmail、Smart Reply、自動駕駛、谷歌助手到谷歌雲服務，無一不受到這些項目的影響。谷歌一直在推進與人工智慧相關的幾個核心方面。第一個是數據，它對人工智慧的發展非常重要。谷歌的使命是彙集全世界的知識。所以，我們從數據中學到了很多經驗，但我們也與社區和研究人員分享了很多經驗。

去年，谷歌收購了數據科學社區Kaggle，我們通過Kaggle分享了數千個公共數據集。Google Cloud有一個公開的測試項目，在這個項目中，我們分享了大量的數據，包括與YouTube分享數百萬的數據集，以及與人工智慧社區免費共享的視頻。此外，還有一些基因組學的公共數據集，以及開放的圖像數據集。所以，我們不僅僅是把數據留給自己用。

同時我們也在致力於人工智慧硬體的開發，因為眾所周知，計算能力對人工智慧的發展非常重要。我們應用於雲上的第三代TPU（張量處理單元）已經取得了巨大的進步。尋找人才也是一個挑戰。我們有一個內部計劃來訓練我們自己的工程師成為機器學習專家，但是現在我們也把它變成了一個對外的項目。任何公司都可以將他們的工程師和數據科學家帶到谷歌來，我們將幫助提高他們的人工智慧技能。

問：谷歌如何使用人工智慧來挽救生命？

李佳： 我對醫療保健以及人工智慧如何幫助醫院診斷病人都很有興趣。那麼我們如何運用人工智慧技術幫助醫生作出最精確的診斷，以及我們如何照顧病人和老年人呢？

現在，醫院裡的醫生和護士每天都忙著照顧病人。但是人工智慧技術和機器不需要休息。

還有，我們如何使醫療系統更有效率呢？例如，基因組分析，疾病預測以及藥物開發，都需要花上數年的時間。

我們該如何利用人工智慧技術來加速這一進程？最近，我們與一個組織合作，改進他們的基因組預測方法，將時間從數周縮短到到一天。

問：如何看待人們關於人工智慧的辯論對谷歌在軍事方面的角色提出的質疑？

李佳： 人工智慧的倫理問題，包括偏見和有爭議的使用，最近一直都是熱門話題，不僅在谷歌，而且我們已經看到矽谷或整個科技行業發生了很多事情。就像自動駕駛一樣，我們如何決定是應該保護一個人，一條狗還是你自己的財產？

谷歌一直在採取嚴格的措施。我們發布了谷歌人工智慧原則和最佳實踐，這些都在我們的產品中得到了體現。在這些原則中，我們清楚地列出了一些我們不會做的項目以及我們如何維持公平和避免偏見。我們想要教會我們的客戶去調查他們的數據。要弄清楚，帶有偏見的數據與結果之間是否有很強的關聯性？我們會舉一些例子，比如因為數據上的錯誤，把貓和狗混淆了。我們向客戶提供這些可能性，以便他們能採取最恰當的行動。

問：谷歌的人工智慧與微軟和亞馬遜的技術相比有什麼獨特之處？

李佳： 我可以看到，許多公司已經意識到人工智慧是一個巨大的機遇，人工智慧和雲計算可以影響到許多不同的行業。在谷歌，我們真正想把最好的東西帶給我們的客戶，我們希望與他們一起合作來解決他們的問題。通過這個過程，我們也嘗試開發一套產品，客戶可以利用這些內容以及谷歌的人工智慧技術。

谷歌在人工智慧領域有一個獨特的優勢，包括我們多年的實踐，我們的專業知識、數據、硬體計算和演算法，以及目前並沒有多少公司關注於像醫療、教育、交通和石油和天然氣這樣的傳統行業。我們迫切希望將所有這些新技術引入這些領域。

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