Fei-Fei Li es una científica informática y profesora de la Universidad de Stanford, conocida principalmente por crear ImageNet, el conjunto de datos de imágenes etiquetadas a gran escala que catalizó la revolución del aprendizaje profundo en visión por computadora. Nacida en China y criada en parte en los Estados Unidos desde su adolescencia, obtuvo un doctorado en Caltech antes de unirse a Princeton y luego a Stanford, donde ha pasado la mayor parte de su carrera académica.
ImageNet y sus consecuencias
A partir de aproximadamente 2006, Li y sus colaboradores construyeron ImageNet, que finalmente comprendió millones de imágenes etiquetadas en miles de categorías, motivados por la creencia de que el progreso en el reconocimiento visual estaba limitado por los datos más que solo por los algoritmos. El Desafío de Reconocimiento Visual a Gran Escala de ImageNet asociado se convirtió en el punto de referencia central del campo, y la edición de 2012, ganada de manera decisiva por AlexNet del laboratorio de Geoffrey Hinton, es ampliamente citada como el momento que convenció a gran parte de la comunidad de visión por computadora de adoptar redes neuronales profundas, un punto de inflexión a menudo descrito como el inicio de la era moderna del aprendizaje profundo.
Stanford HAI y defensa pública
Li cofundó y codirige el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano de Stanford (HAI), que estudia las dimensiones sociales, éticas y políticas de la IA junto con la investigación técnica, y ha sido una defensora vocal de la diversidad en el campo de la IA, cofundando la organización sin fines de lucro AI4ALL para ampliar la participación de grupos subrepresentados. Sirvió un período como científica principal de IA y aprendizaje automático en Google Cloud de 2017 a 2018, y testificó ante el Congreso de los Estados Unidos sobre cuestiones de política de IA, incluyendo seguridad, competitividad y gobernanza de la IA.
World Labs
En 2024, Li cofundó World Labs, una startup centrada en la "inteligencia espacial", que construye sistemas de IA destinados a comprender y generar entornos tridimensionales y espacio físico en lugar de solo texto o imágenes planas, un área estrechamente relacionada con la investigación sobre modelos del mundo y IA encarnada. La empresa atrajo una financiación temprana significativa y atención, reflejando el interés continuo de los inversores en extender la IA generativa más allá del texto y los medios bidimensionales hacia entornos simulados en 3D y físicos, una ambición que Li ha conectado con su visión de larga data de que la visión y la comprensión espacial son fundamentales para la inteligencia general, no un complemento del lenguaje. También ha escrito una memoria, "Los mundos que veo" (2023), que relata su camino desde una infancia inmigrante en Nueva Jersey hasta la vanguardia de la investigación en IA, y ha continuado sirviendo en organismos asesores de IA del gobierno de los Estados Unidos.