5万人一起努力帮机器睁眼看世界 AI女神李飞飞带着神经网络杀了回来！

到了2000年初期，研究神经网络的“傻子”更不受待见了：学术机构不允许他们发表论文，计算机视觉圈子将他们拒之门外。大量专家学者都觉得，这是一条行不通的道路。

2003年，LeCun从产业界回归，成为纽约大学的教授。他和Hinton、Bengio结成非正式的联盟，共同合作研究神经网络。2006，Hinton和学生终于完善了BP算法，此时距离它被提出已经过去了整整20年。

不过，真正让这套算法声名鹊起的，是6年以后的一场大赛，它和日后被称为“AI女神”的李飞飞有关。

极富个性的AI女神

1992年，李飞飞随父母从北京到新泽西，落地后不久，妈妈找了份收银的工作，爸爸给人修相机。用她的话来说，“过往的一切被连根拔起”。

肤色不同外加语言不通，很长一段时间李飞飞是被排挤的对象，好在她拥有惊人的毅力：每天只睡4小时恶补英语，17岁时每天花10多个小时在餐厅里当清洁工赚钱，用两年多的时间完成了美国高考课程。

其间，她的数学天赋引起了老师的注意，在午休时抽空教她超纲的微积分。1995年，李飞飞以数学满分，总分1250分的高分吸引了无数名校的橄榄枝，最终她选择了普林斯顿大学。

和Hinton一样，李飞飞是个“不安分”的学生。本科学物理，因为对生物感兴趣还去研究了一年藏药，研究生学的是电子工程，博士研究的是当时还是冷门的机器视觉，足迹遍布普林斯顿、加州理工、斯坦福等高等学府。

丰富的经历也让她最终成为美国三院院士（美国国家工程院院士、美国国家医学院院士以及美国艺术与科学院院士）。

早年间李飞飞的论文署名是Feifei Li，将姓放在后面，但很快这个署名变成了Li Feifei，但凡引用她论文的人都习惯性地用了Feifei——这个世界有太多人姓Li了，可在人工智能领域，Feifei只此一位。

神经网络杀了回来

2009年，年仅33岁的李飞飞在斯坦福萌生了一个疯狂的想法，建立一个庞大的数据库用来教会计算机识别各种动物和物体。在此之前，计算机图片识别还仅限于汽车、飞机、豹子和人脸。

这个想法需要耗费大量的人和时间用于基础的标注工作，无论是产业还是学界都不愿意给资金支持，逼得李飞飞一度想重开爸妈当年的洗衣店——那会儿，她一度开出10美元一小时的价格，让名校学生参与标注。尽管这样，按照进度，完成项目至少要19年时间。

一次偶然的机会，她了解到了亚马逊的全球众筹项目AMT，以较低成本让全球有空余时间的网友帮忙完成这个不可能的任务。

到了2009年，她携手这个名为ImageNet的项目发布论文时，已经动用了167个国家的5万人，他们在两年半的时间里前赴后继，最终建立了一个涉及5247个类别，320万张图片的庞大数据库，其中图片数据是当时最大数据库的100倍。

等到2011年它停止扩建时，数据更新到了21841个类别，近1420万张图片。

2010年，ImageNet开始举办大规模视觉识别挑战赛，利用自己海量的数据库检测各种人工智能机器视觉识别的能力。比如，给出一只东北虎的照片，允许机器给出5个判断，只要里面有“东北虎”就算正确，一个都没对算错。

第一年，冠军的识别错误率是28.2%，第二年错误率仅仅降低了2.4%。但在2012年，一个叫AlexNet的模型将错误率一下子降低到了16.4%。

这个模型就是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever设计完成的。他们率先在机器视觉领域使用了卷积神经网络，在人工智能的夜空上砸下了一枚重量级的烟花。

砰的一声、火花四溅、光芒万丈。

自此，神经网络就像LeCun曾预言的那样：杀了回来！

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