Fei-Fei Li

Fei-Fei Li (; s. 3. heinäkuuta 1976 Peking, Kiina) on kiinalais-amerikkalainen tietojenkäsittelytieteilijä, joka tunnetaan erityisesti työstään tekoälyn ja konenäön parissa. Hänet tunnetaan laajalti "Tekoälyn kummitätinä" (engl. "Godmother of AI") uraauurtavasta työstään, joka on luonut perustan monille kuvantunnistusta hyödyntäville tekoälyjärjestelmille. Li on Stanfordin yliopiston tietojenkäsittelytieteen professori ja Stanfordin ihmiskeskeisen tekoälyn instituutin (Stanford HAI) perustaja ja johtaja.
Elämä ja ura.
Li syntyi Pekingissä ja varttui Chengdussa, Sichuanin maakunnassa. Hänen äitinsä Kuang Ying oli toisen asteen opettaja ja isänsä Li Sun työskenteli kemiantehtaan tietokoneosastolla. Li osoitti jo lapsena lahjakkuutta koulussa ja menestyi poikia paremmin, mitä opettajat pitivät sopimattomana. Kun Li oli 12-vuotias, hänen isänsä muutti Yhdysvaltoihin. Li ja hänen äitinsä muuttivat isän luokse vuonna 1992 Lin ollessa 16-vuotias saadakseen parempia koulutusmahdollisuuksia ja paetakseen Kiinan poliittista epävakautta. Perhe asui yksiöhuoneistossa New Jerseyn Parsippanyssa. Vanhemmat työskentelivät vähätuloisissa töissä – isä kamerankorjaajana ja äiti supermarketin kassalla. Li kävi Parsippanyn lukiota ja työskenteli osa-aikaisesti tarjoilijana ja siivoojana auttaakseen vanhempiaan taloudellisesti. Vuonna 1995 Li sai stipendin Princetonin yliopistoon, josta hän valmistui fysiikan kandidaatiksi vuonna 1999.
Li aloitti tohtoriopintonsa vuonna 2000 California Institute of Technologyssa (Caltech), jossa hän työskenteli tietojenkäsittelytieteen, sähkötekniikan ja kognitiivisen neurotieteen projekteissa. Hän sai tohtorintutkinnon sähkötekniikassa vuonna 2005. Opintojensa aikana Li edisti merkittävästi "yhden kerran oppimista" (engl. one-shot learning), menetelmää, jota sovelletaan konenäössä ja luonnollisen kielen käsittelyssä ja joka mahdollistaa tekoälyn ennusteiden tekemisen rajallisella datamäärällä.
Li aloitti opetusuransa vuonna 2005 Illinoisin yliopistossa Urbana-Champaignissa. Vuonna 2007 hän siirtyi Princetonin yliopiston tietojenkäsittelytieteen tiedekuntaan, missä hän aloitti ImageNetin kehittämisen. 
Vuonna 2009 Li siirtyi Stanfordin yliopistoon apulaisprofessoriksi. Vuonna 2013 hänet nimitettiin Stanfordin tekoälylaboratorion johtajaksi, ja hänet ylennettiin täydeksi professoriksi vuonna 2018. Stanfordista ottamansa virkavapaan aikana hän työskenteli Googlen varapääjohtajana ja Google Cloudin tekoälyn/koneoppimisen päätutkijana. Li palasi Stanfordiin vuonna 2019 ja nimitettiin uuden Stanfordin ihmiskeskeisen tekoälyn instituutin (HAI) johtajaksi. HAI:n tehtävän mukaisesti Li on tutkinut, miten ympäristön havainnoivia teknologioita (ambient intelligence) voitaisiin hyödyntää terveydenhuoltojärjestelmien parantamisessa. Vuonna 2023 Li julkaisi muistelmateoksen "The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI". Li perusti vuonna 2017 voittoa tavoittelemattoman järjestön AI4ALL, joka edistää osallistavaa tekoälykoulutusta tarjoamalla Stanfordin tekoälykursseja lukiolaisille ja kannustaa erityisesti naisia ja vähemmistöjä harkitsemaan tietojenkäsittelytieteeseen liittyviä uria.
Vuonna 2023 Li nimitettiin YK:n pääsihteerin erityisneuvonantajaksi tekoälyasioissa. Hän on myös toiminut Valkoisen talon tiedepolitiikan viraston ja Kansallisen tiedesäätiön kansallisen tekoälytutkimusresurssiryhmän jäsenenä 2021–2023.
Merkittävät saavutukset.
ImageNet.
Lin merkittävin tieteellinen saavutus on ImageNet, laaja kuvantunnistustietokanta ja vertailuympäristö, jota pidetään yleisesti yhtenä modernin tekoälyn ja syväoppimisen vallankumouksen kolmesta tärkeimmästä vaikuttavasta tekijästä. Li kehitti ImageNetin Princetonissa yhteistyössä muiden tietojenkäsittelytieteilijöiden, kuten Jia Dengin, Kai Lin ja Wei Dongin kanssa. Vuoteen 2009 mennessä tiimi uskoi, että sen keräämä ja annotoitu 3,2 miljoonan kuvan tietokanta oli riittävän kattava edistämään tekoälysovelluksia, ja he julkaisivat paperin "ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database" sekä itse tietokannan.
Seuraavana vuonna Li ja hänen kollegansa järjestivät kilpailun, jossa he kannustivat muita tutkijoita luokittelemaan mahdollisimman tarkasti ImageNetin kuvia omilla algoritmeillaan. Kilpailu on järjestetty vuosittain, ja tutkijoiden algoritmien virheprosentti on pienentynyt jatkuvasti niiden harjoitellessa ImageNet-tietokannan avulla. ImageNet on kasvanut sisältämään lähes 15 miljoonaa kuvaa ja noin 22 000 indeksoitua synonyymijoukkoa. Sitä pidetään ratkaisevan tärkeänä tekoälyn kuvantunnistusjärjestelmien kehitykselle, ja siihen viitataan usein "tekoälyn silminä".
Julkaisut.
Li on julkaissut yli 400 tieteellistä artikkelia arvostetuissa tiedelehdissä ja konferensseissa tieteen, tekniikan ja tietojenkäsittelytieteen aloilla. Hänet on valittu Yhdysvaltain kansallisen tekniikan akatemian (NAE), kansallisen lääketieteen akatemian (NAM) ja Amerikan taide- ja tiedeakatemian (AAAS) jäseneksi.
Palkinnot ja tunnustukset.
Li on saanut lukuisia palkintoja ja tunnustuksia, mukaan lukien: