फेई-फेई ली

फेई-फेई ली (चीनी: 李飞飞; पिनयिन: Lǐ Fēifēi; जन्म 3 जुलाई, 1976) एक चीनी मूल की अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिन्हें मुख्य रूप से ImageNet स्थापित करने के लिए जाना जाता है, जो वह डेटासेट है जिसने 2010 के दशक में कंप्यूटर विज़न में तेजी से प्रगति को सक्षम बनाया। वह स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान की प्रोफेसर हैं, जिनकी शोध विशेषज्ञता कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, कंप्यूटर विज़न और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में है। ली ने "द गॉडमदर ऑफ एआई" की उपाधि अर्जित की है।

ली स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सह-निदेशक और स्टैनफोर्ड विज़न एंड लर्निंग लैब की सह-निदेशक हैं, और उन्होंने गूगल क्लाउड में एआई/एमएल की मुख्य वैज्ञानिक और 2013 से 2018 तक स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी की निदेशक के रूप में कार्य किया। 2017 में, उन्होंने AI4ALL की सह-स्थापना की, जो एक गैर-लाभकारी संगठन है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में विविधता बढ़ाने के लिए काम करता है। 2023 में, ली को टाइम 100 एआई सबसे प्रभावशाली लोगों में से एक नामित किया गया था।

प्रारंभिक जीवन और शिक्षा

ली का जन्म 1976 में बीजिंग, चीन में हुआ था और वह चेंगदू, सिचुआन में पली-बढ़ीं। उन्होंने सिचुआन चेंगदू नं. 7 हाई स्कूल में अध्ययन किया। जब वह 12 वर्ष की थीं, उनके पिता पार्सिपनी, न्यू जर्सी में आकर बस गए। जब वह 16 वर्ष की थीं, ली और उनकी माँ संयुक्त राज्य अमेरिका में उनके साथ शामिल हुईं। पार्सिपनी हाई स्कूल में पढ़ाई के दौरान, ली ने सप्ताहांत में अपने परिवार की ड्राई-क्लीनिंग की दुकान पर काम किया। उन्होंने 1995 में पार्सिपनी हाई स्कूल से स्नातक किया। 2017 में उन्हें पार्सिपनी हाई स्कूल के हॉल ऑफ फेम में शामिल किया गया।

ली ने प्रिंसटन विश्वविद्यालय में स्नातक अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने 1999 में भौतिकी में प्रमुख विषय के साथ बैचलर ऑफ आर्ट्स प्राप्त किया। ली ने अपनी वरिष्ठ थीसिस, "ऑडिटरी बाइनॉरल कोर्रेलोग्राम डिफरेंस: ए न्यू कम्प्यूटेशनल मॉडल फॉर हगिन्स डाइकोटिक पिच", इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर ब्रैडली डिकिंसन के मार्गदर्शन में पूरी की। प्रिंसटन में अपने वर्षों के दौरान, ली अधिकांश सप्ताहांत घर लौटती थीं ताकि अपने परिवार के ड्राई क्लीनिंग व्यवसाय को चलाने में मदद कर सकें और पारिवारिक आय को पूरा करने के लिए डिशवॉशर के रूप में भी काम करती थीं।

ली ने कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में स्नातक अध्ययन किया, जहाँ उन्होंने 2001 में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में मास्टर ऑफ साइंस और 2005 में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में डॉक्टर ऑफ फिलॉसफी प्राप्त की। ली ने अपनी शोध प्रबंध, "विज़ुअल रिकग्निशन: कम्प्यूटेशनल मॉडल्स एंड ह्यूमन साइकोफिजिक्स", पिएत्रो पेरोना की प्राथमिक देखरेख और क्रिस्टोफ कोच की माध्यमिक देखरेख में पूरी की। उनके स्नातक अध्ययन को नेशनल साइंस फाउंडेशन ग्रेजुएट रिसर्च फेलोशिप और द पॉल एंड डेज़ी सोरोस फेलोशिप्स फॉर न्यू अमेरिकन्स द्वारा समर्थित किया गया था।

करियर और अनुसंधान

2005 से 2006 तक, ली इलिनोइस विश्वविद्यालय अर्बाना-शैंपेन में इलेक्ट्रिकल एंड कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में सहायक प्रोफेसर थीं, और 2007 से 2009 तक, वह प्रिंसटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान विभाग में सहायक प्रोफेसर थीं। वह 2009 में सहायक प्रोफेसर के रूप में स्टैनफोर्ड में शामिल हुईं, और 2012 में एसोसिएट प्रोफेसर के रूप में पदोन्नत हुईं, और फिर 2018 में पूर्ण प्रोफेसर बनीं। स्टैनफोर्ड में, ली ने 2013 से 2018 तक स्टैनफोर्ड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब (SAIL) की निदेशक के रूप में कार्य किया। उनका शोध कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान पर केंद्रित रहा है, जिसमें 300 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशन शामिल हैं। वह स्टैनफोर्ड के विश्वविद्यालय-स्तरीय पहल - ह्यूमन-सेंटर्ड एआई इंस्टीट्यूट की संस्थापक सह-निदेशक बनीं, साथ ही सह-निदेशक डॉ. जॉन एटचेमेंडी, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के पूर्व प्रोवोस्ट भी थे। यह संस्थान ली के एआई अनुसंधान, शिक्षा, नीति और अभ्यास को आगे बढ़ाने के लक्ष्यों के अनुरूप है ताकि मानव स्थिति में सुधार हो सके।

2007 में प्रिंसटन में रहते हुए, ली ने ImageNet के विकास का नेतृत्व किया, जो एआई में वस्तु पहचान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विशाल दृश्य डेटाबेस है। इस परियोजना में अमेज़न मैकेनिकल तुर्क का उपयोग करके 14 मिलियन से अधिक छवियों को लेबल करना शामिल था और इसने ImageNet लार्ज स्केल विज़ुअल रिकग्निशन चैलेंज (ILSVRC) को प्रेरित किया, जिसने डीप लर्निंग में प्रगति को उत्प्रेरित किया और छवि वर्गीकरण प्रदर्शन में नाटकीय सुधार किए। डेटाबेस ने कंप्यूटर विज़न में एक प्रमुख बाधा को संबोधित किया: मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़े, एनोटेटेड डेटासेट की कमी। आज, ImageNet को एक आधारशिला नवाचार के रूप में श्रेय दिया जाता है जो स्वायत्त वाहनों, चेहरे की पहचान और चिकित्सा इमेजिंग में प्रगति को रेखांकित करता है।

गूगल क्लाउड और प्रोजेक्ट मावेन

जनवरी 2017 से 2018 की शरद ऋतु तक स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से अपनी छुट्टी पर, ली गूगल क्लाउड में एआई/एमएल की मुख्य वैज्ञानिक और उपाध्यक्ष के रूप में शामिल हुईं। गूगल में, उनकी टीम ने एआई तकनीक को लोकतांत्रिक बनाने और व्यवसायों और डेवलपर्स के लिए प्रवेश की बाधा को कम करने पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें AutoML जैसे उत्पादों का विकास शामिल था।

सितंबर 2017 में, गूगल ने रक्षा विभाग से प्रोजेक्ट मावेन नामक एक अनुबंध प्राप्त किया, जिसका उद्देश्य ड्रोन कैमरों द्वारा कैप्चर की गई छवियों की व्याख्या करने के लिए एआई तकनीकों का उपयोग करना था। गूगल ने उन कर्मचारियों को बताया जिन्होंने प्रोजेक्ट मावेन पर कंपनी के काम का विरोध किया था कि उनकी भूमिका "विशेष रूप से गैर-आक्रामक उद्देश्यों के लिए दायरे में थी"। जून 2018 में, गूगल ने कर्मचारियों को बताया कि वह अनुबंध के नवीनीकरण की मांग नहीं करेगा। आंतरिक ईमेल में जो बाद में पत्रकारों को लीक हो गए, ली ने प्रोजेक्ट मावेन में गूगल क्लाउड की भूमिका के लिए उत्साह व्यक्त किया, लेकिन इसके एआई घटक का उल्लेख करने के खिलाफ चेतावनी दी, यह कहते हुए कि सैन्य एआई जनता के मन में स्वायत्त हथियारों के खतरे से जुड़ा हुआ है। उन लीक ईमेल के बारे में पूछे जाने पर, ली ने द न्यूयॉर्क टाइम्स को बताया, "मैं सकारात्मक और परोपकारी तरीकों से लोगों को लाभ पहुंचाने के लिए मानव-केंद्रित एआई में विश्वास करती हूं। किसी भी परियोजना पर काम करना मेरे सिद्धांतों के खिलाफ है जो मुझे लगता है कि एआई को हथियार बनाना है।"

2018 की शरद ऋतु में, ली ने गूगल छोड़ दिया और अपनी प्रोफेसरशिप जारी रखने के लिए स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय लौट आईं।

मानव-केंद्रित एआई और स्वास्थ्य पहल

2023 में, ली ने स्टैनफोर्ड मेडिसिन के सहयोग से स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में RAISE-Health (स्वास्थ्य के लिए जिम्मेदार एआई) पहल के शुभारंभ का सह-नेतृत्व किया। इस पहल का उद्देश्य स्वास्थ्य देखभाल में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जिम्मेदार उपयोग के लिए रूपरेखा विकसित करना है, जिसमें नैदानिक देखभाल, बायोमेडिकल अनुसंधान और रोगी सुरक्षा शामिल है।

उनके स्टैनफोर्ड प्रोफाइल के अनुसार, वह जनवरी 2024 से 2025 के अंत तक आंशिक शैक्षणिक अवकाश पर हैं ताकि उद्यमशीलता के प्रयासों पर ध्यान केंद्रित किया जा सके।

वर्ल्ड लैब्स और स्थानिक बुद्धिमत्ता

2024 में, ली ने कहा कि एआई में निजी क्षेत्र के निवेश और शैक्षणिक समर्थन के बीच एक असमानता है।

2024 में, ली ने वर्ल्ड लैब्स नामक एक स्टार्टअप के लिए 230 मिलियन डॉलर जुटाए, जिसे उन्होंने और तीन सहयोगियों ने एक "स्थानिक बुद्धिमत्ता" एआई तकनीक विकसित करने के लिए स्थापित किया जो समझ सकती है कि त्रि-आयामी भौतिक दुनिया कैसे काम करती है। 2026 में, वर्ल्ड लैब्स ने 1 बिलियन डॉलर जुटाए।

पुरस्कार और मान्यता

ली को 2017 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उनके योगदान के लिए इंटेल लाइफटाइम अचीवमेंट्स इनोवेशन अवार्ड मिला, और 2020 में नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग, नेशनल एकेडमी ऑफ मेडिसिन और 2021 में अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज के सदस्य चुनी गईं। 2025 में, उन्हें टाइम के पर्सन ऑफ द ईयर के लिए "आर्किटेक्ट्स ऑफ एआई" में से एक नामित किया गया।

3 अगस्त, 2023 को, ली को संयुक्त राष्ट्र वैज्ञानिक सलाहकार बोर्ड में नियुक्त किया गया, जिसे महासचिव एंटोनियो गुटेरेस द्वारा स्थापित किया गया था। 2024 में, ली को गोल्ड हाउस की सबसे प्रभावशाली एशियाई A100 सूची में शामिल किया गया।

विरासत और प्रभाव

ली का ImageNet पर काम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास में एक महत्वपूर्ण मोड़ के रूप में व्यापक रूप से माना जाता है, क्योंकि इसने गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक बड़े पैमाने पर डेटा प्रदान किया, जिससे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में सफलताएँ मिलीं। मानव-केंद्रित एआई के लिए उनकी वकालत ने नीति चर्चाओं और शैक्षिक पहलों को प्रभावित किया है, जिसमें क्षेत्र में विविधता को बढ़ावा देने के लिए AI4ALL की स्थापना भी शामिल है। उनके वर्तमान उद्यम, जैसे वर्ल्ड लैब्स, का उद्देश्य भौतिक दुनिया को समझने और उसके साथ बातचीत करने के लिए एआई क्षमताओं का विस्तार करना है, जो संभावित रूप से रोबोटिक्स और संवर्धित वास्तविकता जैसे क्षेत्रों को प्रभावित कर सकता है।