Fei-Fei Li (chino: 李飞飞; pinyin: Lǐ Fēifēi; nacida el 3 de julio de 1976) es una informática estadounidense nacida en China, conocida principalmente por establecer ImageNet, el conjunto de datos que permitió rápidos avances en visión por computadora en la década de 2010. Es profesora de informática en la Universidad de Stanford, con experiencia investigadora en inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, visión por computadora y neurociencia cognitiva. Li ha ganado el título de "La madrina de la IA".
Li es codirectora del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford y codirectora del Laboratorio de Visión y Aprendizaje de Stanford, y se desempeñó como científica principal de IA/ML en Google Cloud y directora del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford de 2013 a 2018. En 2017, cofundó AI4ALL, una organización sin fines de lucro que trabaja para aumentar la diversidad en el campo de la inteligencia artificial. En 2023, Li fue nombrada una de las 100 personas más influyentes en IA de Time.
Vida temprana y educación
Li nació en Pekín, China, en 1976 y creció en Chengdu, Sichuan. Estudió en la Escuela Secundaria N.º 7 de Chengdu, Sichuan. Cuando tenía 12 años, su padre emigró a Parsippany, Nueva Jersey. Cuando tenía 16 años, Li y su madre se unieron a él en Estados Unidos. Mientras asistía a la Escuela Secundaria de Parsippany, Li trabajaba los fines de semana en la tintorería de su familia. Se graduó de la Escuela Secundaria de Parsippany en 1995. Fue incluida en el salón de la fama de la Escuela Secundaria de Parsippany en 2017.
Li realizó estudios de pregrado en la Universidad de Princeton, donde recibió una Licenciatura en Artes con especialización en física en 1999. Li completó su tesis de licenciatura, "Auditory binaural correlogram difference: a new computational model for Huggins dichotic pitch", bajo la supervisión de Bradley Dickinson, profesor de ingeniería eléctrica. Durante sus años en Princeton, Li volvía a casa la mayoría de los fines de semana para ayudar a administrar el negocio de tintorería de su familia y trabajó como lavaplatos para complementar los ingresos familiares.
Li realizó estudios de posgrado en el Instituto de Tecnología de California, donde recibió una Maestría en Ciencias en ingeniería eléctrica en 2001 y un Doctorado en Filosofía en ingeniería eléctrica en 2005. Li completó su disertación, "Visual Recognition: Computational Models and Human Psychophysics", bajo la supervisión principal de Pietro Perona y la supervisión secundaria de Christof Koch. Sus estudios de posgrado fueron apoyados por la Beca de Investigación de Posgrado de la Fundación Nacional de Ciencias y las Becas Paul & Daisy Soros para Nuevos Estadounidenses.
Carrera e investigación
De 2005 a 2006, Li fue profesora asistente en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, y de 2007 a 2009, fue profesora asistente en el Departamento de Informática de la Universidad de Princeton. Se unió a Stanford en 2009 como profesora asistente, y fue promovida a profesora asociada con titularidad en 2012, y luego a profesora titular en 2018. En Stanford, Li se desempeñó como directora del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL) de 2013 a 2018. Su investigación se ha centrado en visión por computadora, aprendizaje profundo y neurociencia cognitiva, con más de 300 publicaciones revisadas por pares. Se convirtió en codirectora fundadora de la iniciativa a nivel universitario de Stanford - el Instituto de IA Centrada en el Ser Humano, junto con el codirector Dr. John Etchemendy, ex rector de la Universidad de Stanford. El instituto se alinea con los objetivos de Li de avanzar en la investigación, educación, políticas y práctica de la IA para mejorar la condición humana.
Mientras estaba en Princeton en 2007, Li lideró el desarrollo de ImageNet, una base de datos visual masiva diseñada para avanzar en el reconocimiento de objetos en la IA. El proyecto implicó etiquetar más de 14 millones de imágenes utilizando Amazon Mechanical Turk e inspiró el Desafío de Reconocimiento Visual a Gran Escala de ImageNet (ILSVRC), que catalizó el progreso en el aprendizaje profundo y condujo a mejoras dramáticas en el rendimiento de la clasificación de imágenes. La base de datos abordó un cuello de botella clave en la visión por computadora: la falta de conjuntos de datos grandes y anotados para entrenar modelos de aprendizaje automático. Hoy en día, ImageNet es acreditada como una innovación fundamental que sustenta los avances en vehículos autónomos, reconocimiento facial e imágenes médicas.
Google Cloud y Proyecto Maven
Durante su año sabático de la Universidad de Stanford desde enero de 2017 hasta el otoño de 2018, Li se unió a Google Cloud como científica principal de IA/ML y vicepresidenta. En Google, su equipo se centró en democratizar la tecnología de IA y reducir la barrera de entrada para empresas y desarrolladores, incluido el desarrollo de productos como AutoML.
En septiembre de 2017, Google obtuvo un contrato del Departamento de Defensa llamado Proyecto Maven, que tenía como objetivo utilizar técnicas de IA para interpretar imágenes capturadas por cámaras de drones. Google dijo a los empleados que protestaron por el trabajo de la empresa en el Proyecto Maven que su papel estaba "específicamente limitado a fines no ofensivos". En junio de 2018, Google dijo a los empleados que no buscaría la renovación del contrato. En correos electrónicos internos que luego fueron filtrados a periodistas, Li expresó entusiasmo por el papel de Google Cloud en el Proyecto Maven, pero advirtió contra mencionar su componente de IA, diciendo que la IA militar está vinculada en la mente pública con el peligro de las armas autónomas. Preguntada sobre esos correos electrónicos filtrados, Li dijo a The New York Times: "Creo en la IA centrada en el ser humano para beneficiar a las personas de maneras positivas y benévolas. Está profundamente en contra de mis principios trabajar en cualquier proyecto que considere que busca armar la IA".
En el otoño de 2018, Li dejó Google y regresó a la Universidad de Stanford para continuar su profesorado.
IA centrada en el ser humano e iniciativas de salud
En 2023, Li colideró el lanzamiento de la iniciativa RAISE-Health (IA Responsable para una Salud Segura y Equitativa) en la Universidad de Stanford en colaboración con Stanford Medicine. La iniciativa tiene como objetivo desarrollar marcos para el uso responsable de la inteligencia artificial en la atención médica, incluida la atención clínica, la investigación biomédica y la seguridad del paciente.
Según su perfil de Stanford, ha estado en licencia académica parcial desde enero de 2024 hasta finales de 2025 para centrarse en emprendimientos.
World Labs e inteligencia espacial
En 2024, Li dijo que había una disparidad entre la inversión del sector privado en IA y el apoyo a la academia.
En 2024, Li recaudó 230 millones de dólares para una startup llamada World Labs, que fundó junto con tres colegas para desarrollar una tecnología de IA de "inteligencia espacial" que pueda comprender cómo funciona el mundo físico tridimensional. En 2026, World Labs recaudó 1.000 millones de dólares.
Premios y reconocimientos
Li recibió el Premio a la Innovación por Logros de Vida de Intel en 2017 por sus contribuciones a la inteligencia artificial, y fue elegida miembro de la Academia Nacional de Ingeniería, la Academia Nacional de Medicina en 2020 y la Academia Estadounidense de Artes y Ciencias en 2021. En 2025, fue nombrada una de los "Arquitectos de la IA" para la Persona del Año de Time.
El 3 de agosto de 2023, Li fue nombrada miembro del Consejo Científico Asesor de las Naciones Unidas, establecido por el Secretario General Antonio Guterres. En 2024, Li fue incluida en la lista A100 de los asiáticos más influyentes de Gold House.
Legado e impacto
El trabajo de Li en ImageNet es ampliamente considerado un punto de inflexión en la historia de la inteligencia artificial, ya que proporcionó los datos a gran escala necesarios para entrenar redes neuronales profundas, lo que condujo a avances en aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Su defensa de la IA centrada en el ser humano ha influido en discusiones políticas e iniciativas educativas, incluida la fundación de AI4ALL para promover la diversidad en el campo. Sus empresas actuales, como World Labs, tienen como objetivo extender las capacidades de la IA para comprender e interactuar con el mundo físico, lo que podría impactar campos como la robótica y la realidad aumentada.