夜雨聆风大家好，我是印刻君。
今天是母亲节，来和大家聊聊一位被很多人称为「AI 教母」的学者：李飞飞。
我想简单介绍她过去做过什么，现在关注什么。也许这样一位学者的选择，能给我们理解 AI 带来一点启发。
01过去做过什么
李飞飞的主要贡献是，创建了一个叫 ImageNet 的图像训练集。
这个名字听起来有点技术，可以简单理解成，她和团队给 AI 准备了一本巨大的看图识物习题集。
这个习题集出现之前，AI 识图并没有一个统一、足够大的评测标准，不同团队各做各的。
真正让 ImageNet 变得出名的是 2012 年。另一个团队用深度学习模型，参加 ImageNet 图像识别比赛，成绩远远超过其他对手。
这件事情让 AI 圈意识到：原来「海量数据 + 神经网络 + 强大算力」这条路真的能走通。
后来的很多 AI 发展，包括今天的大模型浪潮，多少都延续了这条思路：用更大的数据，训练出更聪明的 AI。
02现在关注什么
李飞飞现在关注的是「空间智能」。
这个词听起来也有点学术，可以理解成：让 AI 像人一样理解真实世界。
比如，一个人看到杯子放在桌边，会知道它可能掉下去；看到厨房里的锅、碗、菜刀，会知道这里大概率是在做饭；看到小孩跑到马路边，会意识到接下来可能有危险。
这些判断对人来说很自然，但对 AI 来说并不简单。
现在的 AI 能写文章、能聊天，但它们对真实世界的理解还不够。
如果「空间智能」能良好发展，很多现实问题都有可能被重新解决。
比如自动驾驶，不只是识别「前面有个人」，还要判断这个人会不会突然横穿马路；扫地机器人，不只是看到「这里有个东西」，还要知道桌腿、地毯、电线分别意味着什么。
03我的看法
李飞飞的故事里，我受触动的点是，李飞飞当时选择的方向，其实并不被人看好。
给几千万张图片打标签，听起来不像什么创新，反而有点笨、有点苦。
这提醒我，可能重要的方向，在一开始都不够热闹，甚至不够体面。
对普通人来说，追 AI 热点很容易迷失方向。今天有新模型发布就追新模型，明天 Agent 火就追 Agent。
但偶尔看看李飞飞这样的学者在关心什么，或许能够帮助我们看得更远一些。
04参考资料
a. 《Fei-Fei Li - Wikipedia》：https://en.wikipedia.org/wiki/Fei-Fei_Li
b. 《AI人物志：李飞飞，从移民差生，到AI教母》：https://eu.36kr.com/zh/p/3422578583784838
c. 《李飞飞最新长文刷屏，AI 下一个十年最需要的不是大模型》：https://www.ifanr.com/1644054
d. 《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier》：https://drfeifei.substack.com/p/from-words-to-worlds-spatial-intelligence
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