Frontier AI: From understanding the world to shaping it by FEI-FEI LI 

李飛飛巴黎AI高峰會開幕式完整演講：人工智慧的未來，從感知到行動，建構以人為本的AI

2025年2月12日,  李飛飛（Fei-Fei Li）是中國出生的美國計算機科學家、人工智能專家和斯坦福大學教授。她在以下幾個方面尤為知名：

  • 學術貢獻：李飛飛在計算機視覺和機器學習領域有重要貢獻，特別是在圖像識別和大規模視覺數據集的構建上。她是ImageNet項目的創始人之一，這個項目極大地推動了深度學習在計算機視覺中的應用。
  • 教育背景：她獲得了普林斯頓大學的物理學學士學位、加州理工學院的電子工程碩士學位，以及斯坦福大學的計算機科學博士學位。
  • 職業生涯：李飛飛曾在Google擔任首席科學家，負責Google Cloud AI的開發和應用。她還創立了斯坦福人工智能實驗室（SAIL）和斯坦福視覺與學習實驗室（VL2）。
  • 影響力：她是人工智能領域中少數幾位享有國際聲譽的女性之一，致力於推動AI技術的發展和教育。她也是AI4ALL的聯合創始人，該組織致力於提高高中生，特別是少數族裔和女性的AI教育。
  • 著作與演講：李飛飛發表了許多學術論文，並經常在國際會議上演講，傳播AI知識和她的研究成果。
  • 社會影響：她積極參與AI倫理和政策討論，努力使AI技術更透明、公平和負責任。

李飛飛不僅在技術上取得了顯著成就，還在推動AI的多樣性和包容性方面做出了重要貢獻。她被譽為AI領域的領軍人物之一。

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以下是完整的繁體中文摘要：

李飛飛巴黎 AI 峰會開幕式完整演講摘要：人工智慧的未來，從感知到行動，構建以人為本的 AI

  1. 演講開場（00:01）

    • 李飛飛博士在巴黎 AI 峰會開幕式上發表演講，強調 AI 不僅是關於技術和未來的故事，更與人類的本質息息相關。

  2. AI 的起源與演進（00:47 – 02:33）

    • 人類的智慧源於數億年前的生物演化，最早從感知光開始，逐步發展到理解和行動，最終形成了智慧。
    • AI 的發展同樣經歷了類似的歷程，從早期的感知技術，到現在能夠執行複雜任務的人工智慧。

  3. AI 的歷史：從圖靈到現代深度學習（03:23 – 06:42）

    • 20 世紀中葉，英國數學家艾倫·圖靈（Alan Turing）首先提出「思考機器」的概念。
    • 1956 年，美國學者在達特茅斯會議上正式提出「人工智慧」一詞，並開始 AI 研究。
    • AI 研究歷經數十年的發展，最終透過神經科學、認知科學及計算技術的融合，形成現代的深度學習模式。

  4. AI 發展的三大要素：演算法、數據、運算力（05:51 – 10:55）

    • 演算法：受神經科學啟發，發展出類神經網絡（Perceptron），後續經歷多次突破，發展成現今的深度學習技術。
    • 數據：人類透過大量的感官輸入學習，AI 也需要大量數據來訓練，這促成了 ImageNet 等大型資料集的誕生。
    • 運算力：從早期電腦到 1990 年代的 GPU（圖形處理器），運算能力的飛速增長促使 AI 技術的爆炸性進步。

  5. AI 的革命性突破：深度學習與大規模語言模型（10:55 – 13:20）

    • 2012 年，李飛飛的研究團隊透過 ImageNet 挑戰證明了深度學習的可行性，讓機器能夠精確識別影像內容。
    • 近年來，大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 進一步擴展 AI 的能力，能夠生成文字、影像、音樂及影片。

  6. AI 的新方向：從感知到行動（14:57 – 16:38）

    • AI 不再僅僅是被動的觀察者，而是逐步向「行動者」發展，例如透過機器人技術與空間智能來與世界互動。
    • AI 的空間感知和體現智能（embodied intelligence）將使其能夠理解 3D 環境並採取行動，例如機器人執行日常任務。

  7. AI 在視覺、影像、機器人等領域的應用（17:31 – 19:15）

    • AI 可用於自動標記影片內容、將 2D 圖像轉換為 3D 世界、生成藝術風格影像，甚至幫助機器人執行複雜任務。
    • 這些技術正在突破 AI 僅限於虛擬世界的限制，使其能夠與物理世界互動。

  8. 以人為本的 AI：尊嚴、主動性與社群（20:01 – 24:22）

    • 尊嚴（Dignity）：AI 應該幫助人類維護並增強自主能力，例如利用腦機介面幫助癱瘓患者控制機械手臂。
    • 主動性（Agency）：AI 不應該取代人類，而應作為輔助工具，增強人類的創造力、醫療能力和工作效率。
    • 社群（Community）：AI 可用於教育和語言治療，例如 AI 輔助學習工具幫助患有閱讀障礙的學生學習。

  9. AI 的未來治理與責任（25:15 – 26:59）

    • AI 的治理應基於科學，而非誇張的科幻敘事，確保政策能夠務實地監管 AI 發展。
    • 採取務實態度，避免因恐懼而限制 AI 研究，而應該關注 AI 的實際應用與風險管理。
    • 確保 AI 的發展不僅由少數企業壟斷，而是透過開源社群、學術界、政府與企業的共同合作來推動。

  10. 結語：構建以人為本的 AI（27:53 – 28:52）

    • 75 年前，艾倫·圖靈提出了「思考機器」的挑戰，而今天，我們的挑戰是創造「以人為本」的 AI。
    • AI 不應僅僅是科技的突破，更應該是一種能夠為人類社會帶來積極影響的技術。
    • 李飛飛博士呼籲全球共同努力，確保 AI 成為促進人類福祉的力量，而非威脅。

這場演講強調 AI 的歷史、現狀與未來，並提出如何以人為核心來發展 AI，使其能夠真正造福人類社會。

Here’s a summary of the speech in bullet points with timestamps:

  • (00:01) Speaker begins with opening remarks, highlighting AI’s significance and evolution.
  • (00:47) AI is often framed as futuristic, but its roots trace back half a billion years to the evolution of sight.
  • (01:37) The development of perception led to intelligence, reshaping life on Earth.
  • (02:33) Human intelligence has enabled innovation, and now we strive to create intelligent machines.
  • (03:23) Alan Turing envisioned thinking machines before computers existed, inspiring the AI field.
  • (04:12) The term “Artificial Intelligence” was coined in 1956, with early optimism about solving intelligence in two months.
  • (05:00) AI has always been multidisciplinary, involving perceptual algorithms, neuroscience, and cognitive science.
  • (06:42) Cognitive science shows intelligence is shaped by environmental interaction, influencing AI’s development.
  • (08:21) The importance of large datasets was recognized, leading to the ImageNet project, which revolutionized AI.
  • (09:16) Advances in computing, including GPUs driven by gaming, accelerated AI capabilities.
  • (10:55) The 2012 ImageNet Challenge marked a breakthrough in AI’s ability to recognize images.
  • (11:41) AI has evolved from academic curiosity to a major technological revolution.
  • (12:31) The rise of large language models (LLMs) has further accelerated AI’s capabilities.
  • (13:20) AI can now generate natural language, images, music, and videos, with major societal impacts.
  • (14:57) AI is evolving beyond observation into action, bridging perception with decision-making.
  • (16:38) Intelligence is not just about thinking but also acting, which will redefine AI’s role.
  • (17:31) Examples of AI applications include video labeling, artistic generation, and robotics.
  • (19:15) The rise of “embodied AI” allows robots to perform real-world tasks more effectively.
  • (20:53) AI should be human-centered, emphasizing dignity, agency, and community.
  • (22:45) AI should augment human abilities rather than replace them, with applications in healthcare, education, and labor.
  • (24:22) AI can enhance social connections and learning, rather than reinforcing biases.
  • (25:15) AI governance should be based on science and practical applications rather than sensationalism.
  • (26:59) A diverse AI ecosystem, involving academia, open-source communities, and public institutions, is vital.
  • (27:53) AI resources should not be concentrated in a few companies to encourage innovation.
  • (28:52) The speech concludes with a challenge: to build AI as a force for good, centered on humanity.

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John VON NEUMANN ARCHITECTURE, 1945. INTEL 4004, 1971. NVIDIA NV1, 1995. NVIDIA H100, 2022.