Fei-Fei Li é uma cientista da computação e professora da Universidade de Stanford, mais conhecida por criar o ImageNet, o conjunto de dados de imagens rotuladas em grande escala que catalisou a revolução do aprendizado profundo na visão computacional. Nascida na China e criada em parte nos Estados Unidos desde a adolescência, ela obteve o doutorado na Caltech antes de ingressar em Princeton e depois em Stanford, onde passou a maior parte de sua carreira acadêmica.
ImageNet e suas consequências
A partir de cerca de 2006, Li e colaboradores construíram o ImageNet, que eventualmente compreendeu milhões de imagens rotuladas em milhares de categorias, motivados pela crença de que o progresso no reconhecimento visual era limitado pelos dados, e não apenas pelos algoritmos. O Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala do ImageNet associado tornou-se o principal referencial da área, e a edição de 2012, vencida de forma decisiva pelo AlexNet do laboratório de Geoffrey Hinton, é amplamente citada como o momento que convenceu grande parte da comunidade de visão computacional a adotar redes neurais profundas, um ponto de virada frequentemente descrito como o início da era moderna do aprendizado profundo.
Stanford HAI e defesa pública
Li cofundou e codirige o Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Humano de Stanford (HAI), que estuda as dimensões sociais, éticas e políticas da IA juntamente com a pesquisa técnica, e tem sido uma defensora declarada da diversidade no campo da IA, cofundando a organização sem fins lucrativos AI4ALL para ampliar a participação de grupos sub-representados. Ela atuou por um período como cientista-chefe de IA e aprendizado de máquina no Google Cloud, de 2017 a 2018, e testemunhou perante o Congresso dos EUA sobre questões de políticas de IA, incluindo segurança, competitividade e governança de IA.
World Labs
Em 2024, Li cofundou a World Labs, uma startup focada em "inteligência espacial", construindo sistemas de IA destinados a compreender e gerar ambientes tridimensionais e espaço físico, em vez de apenas texto ou imagens planas, uma área intimamente relacionada à pesquisa sobre modelos de mundo e IA incorporada. A empresa atraiu financiamento e atenção significativos desde o início, refletindo o contínuo interesse dos investidores em estender a IA generativa além de texto e mídia bidimensional para ambientes simulados em 3D e configurações físicas, uma ambição que Li conectou à sua visão de longo prazo de que a visão e a compreensão espacial são fundamentais para a inteligência geral, não um complemento à linguagem. Ela também escreveu uma memória, "The Worlds I See" (2023), narrando seu caminho desde uma infância imigrante em Nova Jersey até a vanguarda da pesquisa em IA, e continuou a servir em órgãos consultivos de IA do governo dos Estados Unidos.