原野: 你说说看,一个看起来平平无奇的数据集,它是怎么就突然点燃了一场席卷全球的科技大爆炸呢?这事儿是不是有点魔幻?
晓曼: 可不是嘛,听起来是有点像天方夜谭,但它就是真真切切地发生了。这事儿啊,就得从咱们的李飞飞博士和她那个ImageNet项目说起了。你想想,那时候大家伙儿都把眼睛盯在算法上,觉得算法才是王道,可她呢,愣是顶着山大的压力,下了一个简直是“疯子”才会下的赌注——她就铁了心觉得,海量、高质量的数据,这才是真正的秘密武器。
原野: 哇哦,那这个ImageNet后来一鸣惊人,它到底是怎么彻底颠覆了我们对AI视觉能力的那些固有印象,然后又给后面AI的爆发式发展,铺好了路呢?
晓曼: 哎呀,这转折点啊,就是那场ImageNet竞赛。你想想,当时一个叫AlexNet的神经网络,简直是横空出世,它那个表现啊,直接把所有对手都甩了好几条街!这感觉就像是,有人第一次把海量数据、强大的GPU,还有深度神经网络这三样宝贝,给它严丝合缝地凑到一块儿了,结果呢?“轰”的一下,整个深度学习的浪潮就被彻底引爆了!
原野: ImageNet成功之后,AI算是搞明白了二维图像这回事儿,这可不得了。但你猜怎么着?当李飞飞博士把她的火眼金睛投向那些更复杂、更烧脑的领域时,她又看到了什么新鲜玩意儿呢?
晓曼: 她呀,一眼就瞅准了AI的下一个“北极星问题”——那就是空间智能。为了啃下这块硬骨头,她专门成立了World Labs。在她心里啊,这玩意儿甚至可以说是通往通用人工智能,也就是咱们常说的AGI,那条路上,一个绝对不能缺的“垫脚石”。
原野: 这么说吧,如果咱们把语言模型看作是AI在那个“符号世界”里的一次华丽转身,那这个空间智能,就是AI伸向“物理世界”的一只大手了。但我就好奇了,为什么李飞飞博士会觉得,要搞懂三维世界,比去掌握那些语言模型要难上好几个数量级呢?这背后到底藏着什么不为人知的“大秘密”啊?
晓曼: 嘿,这道理其实挺简单的。你想啊,语言这东西,是咱们人类自己创造出来的,它相对来说是结构化的,有章可循的符号系统。但物理世界呢?它可是连续的、无限的、而且压根儿就没什么结构可言。AI要是想理解它,那要处理的数据维度和复杂程度,简直就不是一个档次的。说白了,这可比处理那些文字啊、语料啊,要难上不止一个数量级!
原野: 哇塞,听你这么一说,这简直就是AI界的一座“珠穆朗玛峰”啊!甚至有人都说,空间智能是目前AI领域最最“硬核”的那个问题。那这种难度,它具体都体现在哪些方面呢?还有啊,它又会怎么决定我们AGI最终的那个方向和结局呢?
晓曼: 难就难在啊,真实世界它可没有那种“标准答案”给你抄,它充满了各种各样的不确定性。这也就逼着我们,得重新坐下来,好好琢磨琢磨“智能”这玩意儿到底是个啥,而不是光盯着现在那些流行的AGI概念打转转。所以可以说,谁要是能把空间智能这个难题给攻克了,谁就等于是把通往真正通用智能的那个“金钥匙”给牢牢握在了手里。
原野: 听起来,从那个数据革命,到后来探索空间智能,李飞飞博士走的每一步啊,都像是踩在刀尖上,充满了各种挑战。那我就特别想知道,到底是什么样的内在动力,一直在支撑着她不断地往前冲呢?还有啊,她看人、用人的标准,又有什么特别的门道吗?
晓曼: 哎,这事儿啊,就得回到她那段传奇得不得了的个人经历了。你想想看,一个从爸妈的干洗店里摸爬滚打出来的移民小姑娘,最后竟然成长为了世界顶尖的科学家!简直就是一部励志大片。贯穿她整个精彩人生的,是一种她自己特别强调的精神,她管它叫“智识上的无畏”。
原野: “智识上的无畏”?哇,这词儿听着可太有分量了。能具体给我们讲讲,它到底指的是个啥意思不?
晓曼: 简单来说,就是那种敢于去挑战未知领域,一点儿也不害怕犯错,永远都保持着探索和质疑的勇气。这可不光是她自己奉为圭臬的信条,更是她挑选学生和合作伙伴时,那个最最核心的“金标准”呢!
原野: 哎,这么听下来,李飞飞博士的人生故事,还有她对“智识上的无畏”那种推崇,简直是给我们描绘了一幅未来AI世界的宏伟蓝图啊。但话又说回来了,当我们真正坐下来,聊起AI的未来时,我们自己最最应该去思考的,到底会是什么呢?
晓曼: 我觉得啊,她的故事其实就是在提醒我们,通往AGI这条路,它可不是什么康庄大道,充满了各种各样的荆棘和挑战。它需要我们每一个人,都得用那种“无畏之心”去不断地探索和重塑。真正的智能革命啊,到头来,还是会源于那些敢于向未知边界,发起冲锋和挑战的“勇士们”。