'The worlds I see' es una obra escrita en una clave muy, muy personal por Fei Fei Li, uno de los grandes personajes de la inteligencia artificial y creadora del dataset de imágenes ImageNet y el concurso asociado
que ha resultado muy importante para el desarrollo de la visión artificial. Un relato que mezcla la peripecia personal de la autora, desde su China natal, pasando por su emigración en Estados Unidos,
o su integración en este pais y su carrera académica, mezclada con los avances en inteligencia artificial, especialmente visión artificial, y las contribuciones de la autora a ese desarrollo.
El libro se estructura en doce capítulos, cada uno de los cuales mezcla ambas visiones, según el siguiente desarrollo:
- '1. Pins and Needles in D.C.:' Comienza, para en el resto del libro hacer una suerte de 'flashback', relatando su intervención en el comité de ciencia, espacio y tecnología del Congreso de los Estados Unidos.
- '2. Something to Chase:' Relata su infancia en China, en la ciudad de Chengdu, nos presenta a sus padres y alguna experiencia escolar, incluyendo una muy dolorosa en que sintió claramente la discriminación por ser mujer, y finaliza contando la partida de su padre para Estados Unidos y la preparación del viaje que ella misma y su madre harían tiempo después.
- '3. A Narrowing Gulf:' Comienza relatando algunos de los primeros pasos de la inteligencia artificial, incluyendo las primeras redes neuronales, y mezclado con ello vuelve a su vida personal contando su llegada a Estados Unidos, las llamadas a sus abuelos en China, sus dificultades escolares y su posterior pasión por la física y las matemáticas, su descubrimiento de la Universidad de Princeton y su primer encuentro con Mr. Sabella, profesor que marcaría una buena parte de su vida.
- '4. Discovering the Mind:' Cuenta sus primeros pasos como universitaria en Princeton, sus primeras preocupaciones por la salud de su madre que será una constante el resto de su vida, las dificultades financieras de la familia o la inestimable ayuda de Mr. Sabella anímica y económica. También relata cómo, sin dejar de amar la física, descubre el mundo de la computación y su decisión de pasar el verano colaborando en un proyecto en Berkeley sobre neurociencia, que le hace cambiar su visión sobre la física y pensar en su futuro profesional en otro camino.
- '5. First Light:' Comienza con una suerte de introducción en que habla del cerebro y del sentido de la visión y de ahí salta a hablar de su graduación en Princeton y su búsqueda de un futuro como profesora e investigadora, acabando por decidirse por Caltech y la investigación en ciencias de la visión.
- '6. The North Star:' Cuenta su estancia en Caltech y sus primeros pasos en visión artificial. Coincide en el tiempo con una nueva y grave crisis de salud de su madre que le hace incluso llegar a valorar abandonar la investigación e incorporarse a McKinsey para hacer frente a la distancia y necesidades económicas, cosa que al final no hace por expresa recomendación de su madre. También habla de la primera creación de una base de imágenes, Caltech 101 para su uso en visión artificial. Y aparece Silvio, quien acabará convirtiéndose en su marido.
- '7. A Hypotheses:' relata la culminación de su doctorado en Caltech y el descubrimiento del proyecto Wordnet para procesamiento de lenguaje natural. También habla de cómo, tras un año como profesora en Urbana-Campaign, acepta un puesto en Princeton con laboratorio propio. Sobre todo habla de la idea de lanzar ImageNet con todas las dificultades que supone y la aparición de los primeros colaboradores. También comenta las grandes dificultades para poner en marcha una base de imágenes tan gigantesca, hasta el descubrimiento del concepto del crowdsourcing y el Mechanical Turk de Amazon. Finaliza con la decisión de trasladarse con su equipo a Stanford y la presentación de Imagenet en la CVPR donde, para decepción de Li y su equipo, es relegada a un mero poster.
- '8. Experimentation:' Comienza contando el primer certamen basado en ImageNet ganado por una propuesta basada en Support Vector Machines que no suponía un gran avance en visión artificial. También relata la muerte de Mr Sabella. Vuelve luego de nuevo a ImageNet y cuenta cómo en un siguiente año el certamen es ganado por una solución basada en redes neuronales, AlexNet, que supone un antes y un después en visión artificial lo que supone un impulso para el campo de la visión artificial, para el deep learning y para la propia ImageNet y el equipo de Fei Fei Li.
- '9. What Lies beyond Everyting?:' Cuenta cómo empieza a considerar que el tamaño de ImageNet puede no ser suficiente y también habla del proyecto de Street View así como de los intentos de unir visión artificial y lenguaje natural consiguiendo descripciones de imágenes. Al final, comenta cómo identifica que les está superando en avances no una niversidad, como podía suceder hasta ese momento, sino una empresa como es el caso de Google.
- '10. Deceptively simple:' Comienza con una nueva crisis en la salud materna que le lleva a contemplar la posibilidad de unir su pasión por la inteligencia artificial con usos de beneficio social y empieza pensando en un sistema para comprobar que los sanitarios se lavaban las manos correctamente. A ese tipo de soluciones las denomina 'inteligencia ambiental'.
- '11. No Ones to Control:' Comenta cómo cada vez más el control de la evolución de la inteligencia artificial se encuentra en manos de empresas y nos habla de su incorporación a Google Cloud como chief scientist. En medio, da relevancia a una conversación inusualmente seria con su padre, en que éste parece prepararla para la eventual muerte de la madre. Al final del capítulo se habla de la ética de la inteligencia artificial y nos reencontramos con la intervención en la comisión del Congreso de los Estados Unidos.
- '12. The Next North Star:' Habla del concepto de la Human-Centered AI' y del centro HAI de Stanford. También se menciona ya la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje.
'The worlds I see' es una obra apasionada y bastante personal, es donde se entremezcla el desarrollo de la inteligencia artificial y la visión artificial con la vida de la autora, teniendo en el fondo mucho más
peso, precisamente, esa aventura personal y las vivencias de Li a lo largo de los años que los elementos científicos y técnicos, aunque es cierto que es una perspectiva interesante contemplar esos avances desde
la perspectiva de una de sus protagonistas de primera mano.
Un libro algo diferente, ni técnico ni literario, sino algo así como unas memorias con altas dosis de ciencia y tecnología.
Fei Fei Li
(Fuente: Ligera elaboración propia de su entrada en Wikipedia)
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| Fei Fei Li |
Fei-fei Li (Pekín, 1975), es profesora de ciencias de la computación en la Universidad de Stanford.
Actualmente es la codirectora del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el ser humano en la Universidad de Stanford y el Laboratorio de Aprendizaje y Visión de Stanford.
Tuvo el cargo de directora del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL), de 2013 a 2018. En 2017, fue cofundadora de AI4ALL, una organización sin fines de lucro que trabaja para aumentar
la diversidad y la inclusión en el campo de la inteligencia artificial. Su experiencia en investigación incluye inteligencia artificial(IA), aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión artificial y
neurociencia cognitiva. Li es una de las investigadoras más prolíficas en el campo de la IA. Fue la científica líder e investigadora principal de ImageNet, un conjunto de datos críticos y un proyecto de
visión por computadora que dio como resultado la reciente revolución del aprendizaje profundo.
Desde 2005 hasta agosto de 2009, Li fue profesora asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign y el Departamento de Informática de
la Universidad de Princeton, respectivamente. Se unió a Stanford en 2009 como profesora asistente y fue promovida a profesora asociada con permanencia en 2012, y luego profesora titular en 2017.
En Stanford, Li se desarrolló como Directora del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL) de 2013 a 2018, supervisando el crecimiento más rápido del laboratorio durante este período.
Se convirtió en la Codirectora fundadora de la iniciativa a nivel universitario de Stanford: el Instituto de AI centrado en el ser humano, junto con el Co-Director John Etchemendy, exdirector de la
Universidad de Stanford.11
En su año sabático de la Universidad de Stanford desde enero de 2017 hasta el otoño de 2018, Li se unió a Google Cloud como su científica principal de AI / ML y Vicepresidenta. En Google, su equipo
se enfoca en democratizar la tecnología de inteligencia artificial y en reducir la barrera de entrada para negocios y desarrolladores, incluidos los desarrollos de productos como AutoML. Regresó
a la Universidad de Stanford para continuar su cátedra en el otoño de 2018.
Li también es conocida por su trabajo sin fines de lucro como cofundadora y presidenta de la organización sin ánimo de lucro AI4ALL, cuya misión es educar a la próxima generación de tecnólogos,
pensadores y líderes de la IA mediante la promoción de la diversidad y la inclusión a través de los principios de la AI centrados en el ser humano. Antes de establecer AI4ALL en 2017, Li y
su exestudiante Olga Russakovsky, actualmente profesora asistente en la Universidad de Princeton, cofundaron y co-dirigieron el programa precursor en Stanford llamado
SAILORS (Stanford AI Lab OutReach Summers). SAILORS fue un campamento de verano anual en Stanford dedicado a niñas de secundaria de 9º grado en educación e investigación de AI,
establecido en 2015 hasta que cambió su nombre a AI4ALL @Stanford en 2017. En 2018, AI4ALL lanzó con éxito cinco programas de verano más además de Stanford, incluida la Universidad de Princeton,
la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Boston, la Universidad de California Berkeley y la Universidad canadiense Simon Fraser.
Puedes conocer más de la autora visitando su perfil en LinkedIn o siguiéndole en Twitter donde se identifica como @drfeifei.
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