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🚀前言

深度学习诞生时的环境，是辛顿的坚持获得成功的基础。

🚀一、拼命三郎李飞飞缔造ImageNet

李飞飞（Fei-Fei Li）是与深度学习发展密不可分的另一位硅谷华人科学家。她于1976年出生于北京，在成都长大，父母均为知识分子。她曾就读于知名的成都七中，15岁时随父母移居美国。初到美国时，家庭经济困难，父亲靠维修相机为生，母亲做收银员，她自己也一边读书一边在中餐馆打工。尽管生活艰辛，她仍凭借优异成绩考入普林斯顿大学物理系，并获得全额奖学金。

自称“拼命三郎”的李飞飞，在大学期间持续打工，甚至攒钱为父母开了一家干洗店，周末常回家帮忙。1999年大学毕业后，她出人意料地放弃了华尔街年薪10万美元的工作机会，选择前往西藏研究藏医一年。这段经历带给她的全新感悟，促使她转向人工智能领域，进入加州理工学院攻读电子工程系AI方向的博士学位。

入学之际，正值人工智能的低潮期，而母亲又不幸中风并罹患癌症，多重压力之下，她曾坦言：“如果重来一次，我不确定自己能否挺过来。”然而，在众多旅美华人学者和朋友的支持下，她以强大的内心度过艰难时期，并一步步创造学术奇迹。从加州理工到斯坦福大学，她发表了超过100篇AI学术论文，33岁即获斯坦福大学终身教职，并担任该校人工智能实验室主任。

真正让李飞飞享誉全球的，是她自2006年起主导创建的ImageNet大型图像数据库。正如前文所述，正是依托这一数据集，深度学习才得以展现其强大潜力，走向历史性突破。

自2007年起，ImageNet累计下载近十亿张图片。为完成这一庞大数据集的标注工作，李飞飞创新性地利用亚马逊土耳其机器人（Mechanical Turk）平台，以众包方式发动全球167个国家的近五万名工作者协同完成筛选、排序和标注任务。高峰时期，ImageNet成为该平台上最大雇主之一。

李飞飞后来回忆道，如今看来“用大数据训练算法”的重要性不言而喻，但在2007年，这一方向并不被看好，她甚至一度感到非常孤独。有同事建议她应更关注有助于获得终身教职的研究，经费问题也始终困扰着她。她曾半开玩笑地说，可能需要重开干洗店来支撑ImageNet。

2009年，ImageNet正式发布。该数据库包含超过1400万张标注图像，涵盖2.2万个类别。仅“猫”一类，就包括6.2万张不同品种、姿态和场景的家猫与野猫图像。无论从规模还是质量上，ImageNet都成为计算机视觉领域前所未有的重要资源，为深度学习的发展奠定了坚实的数据基础。