Fei-Fei Li (李飞飞)
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Profile
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 현직 | Stanford University 교수 |
| 직위 | Stanford HAI (Human-Centered AI) 공동디렉터 |
| 회사 | World Labs 창업자 (2024) |
| 이전 | Google Cloud AI/ML Chief Scientist (2017-2018) |
| PhD | Caltech |
| 출생 | 중국 베이징 |
핵심 기여
- ImageNet: 현대 딥러닝 혁명의 촉매, 컴퓨터 비전 패러다임 전환
- Stanford Vision Lab: 컴퓨터 비전 연구의 중심
- HAI: AI 윤리, 정책, 인간 중심 AI 연구
- World Labs: Spatial Intelligence, 3D 세계 이해 AI 회사 창업 (2024)
Research Timeline
PhD & Early Career (2000-2007)
Caltech → Princeton → Stanford
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2005 | One-Shot Learning | 적은 데이터로 학습 |
| 2006 | Princeton 교수 부임 | |
| 2007 | Stanford 교수 이직 | Stanford Vision Lab 설립 |
ImageNet Era (2007-2015)
ImageNet & Deep Learning Revolution
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2009 | ImageNet 발표 | 1400만 이미지, 2만+ 카테고리 |
| 2010 | ImageNet Challenge 시작 | 연례 대회 |
| 2012 | AlexNet 우승 | 딥러닝 혁명 시작 |
| 2015 | ResNet 인간 능가 | 이미지 분류에서 인간 초월 |
Google & HAI (2016-2023)
산업계 경험 & AI 윤리
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2017-18 | Google Cloud AI Chief Scientist | 산업 경험 |
| 2019 | HAI 공동설립 | Human-Centered AI Institute |
| 2021 | HAI 공동디렉터 | AI 정책, 윤리 연구 |
World Labs (2024-present)
Spatial Intelligence 회사 창업
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2024 | World Labs 창업 | $1B+ 가치 |
| 2024 | Spatial Intelligence 연구 | 3D 세계 이해 AI |
Major Publications
ImageNet & Visual Recognition
- ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database (CVPR 2009)
- ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV 2015)
One-Shot & Few-Shot Learning
- One-Shot Learning of Object Categories (PAMI 2006)
Visual Understanding
- Dense Captioning (CVPR 2017)
- Visual Genome (IJCV 2017)
AI Ethics & Policy
- 다수의 AI 윤리, 정책 관련 논문 및 Op-ed
Key Ideas
ImageNet (2009)
핵심: 대규모 고품질 데이터셋이 AI 발전의 핵심
이전: 수천~수만 이미지
ImageNet: 1400만 이미지, 2만+ 카테고리, 인간 레이블영향:
- 2012 AlexNet → 딥러닝 혁명 촉발
- 데이터 중심 AI 패러다임 정립
- 이후 모든 대규모 데이터셋의 모델
World Labs & Spatial Intelligence (2024)
핵심: 2D 이미지를 넘어 3D 세계를 이해하는 AI
목표:
- 이미지/영상에서 3D 세계 재구성
- 물리적 세계 시뮬레이션
- 로보틱스, AR/VR, 자율주행에 적용Physical AI와의 연관:
- 3D 세계 이해 → 로봇 조작에 필수
- Spatial reasoning → 물리적 상호작용 예측
Philosophy & Direction
연구 철학
“AI의 진정한 발전은 기술만이 아니라 인간 중심의 접근이 필요하다”
연구 방향 변화
- 2000-2007: One-shot learning, object recognition
- 2007-2015: Large-scale visual recognition, ImageNet
- 2015-2019: Visual understanding, dense captioning
- 2019-2023: AI ethics, policy, human-centered AI
- 2024-현재: Spatial Intelligence, 3D world understanding
World Labs
회사 개요
- 설립: 2024
- 미션: Spatial Intelligence - 3D 세계를 이해하는 AI
- 가치: $1B+ (2024)
- 투자자: a16z, Radical Ventures 등
기술 방향
- 이미지/영상 → 3D 재구성
- 물리 시뮬레이션
- Embodied AI에 적용
Awards & Recognition
- National Academy of Engineering 회원
- National Academy of Medicine 회원
- American Academy of Arts and Sciences 회원
- ACM Fellow
- Time 100 Most Influential People (2015)
Books & Media
- “The Worlds I See” (2023) - 자서전
- TED Talks (다수)
- 다수의 AI 관련 인터뷰, 기고