Фэй-Фэй Ли

ref · 25.Май.2026 06:01:05

Инаугурационный профессор компьютерных наук имени Sequoia в Стэнфордском университете, создатель ImageNet, сооснователь и содиректор Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI) — широко признан одним из ключевых архитекторов современной революции глубокого обучения.

Краткая информация

Поле	Детали
Дата рождения	3 июля 1976 г., Пекин, Китай
Гражданство	Китайско-американское
Текущие места работы	Стэнфордский университет (частичный отпуск); World Labs (сооснователь и генеральный директор)
Области исследований	Компьютерное зрение, глубокое обучение, ИИ в здравоохранении, когнитивная нейронаука, пространственный интеллект, обучение роботов
Научные руководители (PhD)	Пьетро Перона (основной); Кристоф Кох (второстепенный)
Диссертация (PhD)	Визуальное распознавание: вычислительные модели и психофизика человека (Калифорнийский технологический институт, 2005)
Профиль в Стэнфорде	profiles.stanford.edu/fei-fei-li
X / Twitter	@drfeifei
Google Scholar	scholar.google.com

Обзор

Фэй-Фэй Ли (李飞飞) — китайско-американский ученый-компьютерщик, создавший ImageNet — крупномасштабный аннотированный набор визуальных данных, содержащий более 14 миллионов изображений. ImageNet широко признан одним из трех фундаментальных катализаторов современной революции ИИ и глубокого обучения. Она является инаугурационным профессором компьютерных наук имени Sequoia на факультете компьютерных наук Стэнфордского университета и сооснователем и содиректором Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека (HAI). Помимо исследовательского вклада, она сформировала целое академическое поколение через научное руководство такими фигурами, как Андрей Карпатый, Тимнит Гебру и Ольга Руссаковская, а также через свой широко распространенный курс CS231n по глубокому обучению для компьютерного зрения. В 2024 году она стала сооснователем World Labs — стартапа, специализирующегося на пространственном интеллекте, который в течение нескольких месяцев после основания достиг оценки более 1 миллиарда долларов и привлек еще 1 миллиард долларов в 2026 году. Ее неофициально называют «крестной матерью ИИ»; этот титул она принимает как признание вклада женщин в эту область.

Ранние годы и образование

Ли родилась в Пекине в 1976 году и выросла в Чэнду, провинция Сычуань, где училась в средней школе № 7 города Чэнду провинции Сычуань. Когда ей было двенадцать, ее отец эмигрировал в Парсиппани, штат Нью-Джерси; в шестнадцать лет Ли и ее мать присоединились к нему. В средней школе Парсиппани она по выходным работала в семейном химчистке. Учитель математики в средней школе, который заметил ее способности, сыграл решающую роль, помогая ей поступить в университет в незнакомой системе. В 2017 году ее включили в Зал славы средней школы Парсиппани.

Б.А., Физика — Принстонский университет, 1999
Ли специализировалась на физике в Принстоне, написав дипломную работу по вычислительному моделированию слуха под руководством Брэдли Дикинсона. Во время обучения в бакалавриате она почти каждые выходные возвращалась домой, чтобы помочь вести семейный бизнес по химчистке, и работала посудомойкой, чтобы пополнить доход, одновременно являясь стипендиатом программы Paul & Daisy Soros Fellowship для новых американцев.

М.С., Электротехника — Калифорнийский технологический институт (Caltech), 2001
Обучение в аспирантуре Калтеха привело Ли под руководство Пьетро Перона, чьи работы по визуальному распознаванию определили направление ее исследований.

Кандидат наук (PhD), Электротехника — Калифорнийский технологический институт (Caltech), 2005
Ее диссертация «Визуальное распознавание: вычислительные модели и психофизика человека» была выполнена под руководством Пьетро Пероны при участии нейробиолога Кристофа Коха. Работа объединила машинные и человеческие подходы к быстрому пониманию сцен — методологическая позиция, которая определила ее карьеру.

Карьера

Университет Иллинойса в Урбане-Шампейне (2005–2006)

Сразу после получения докторской степени Ли поступила на факультет электротехники и вычислительной техники UIUC в качестве доцента (assistant professor).

Принстонский университет (2007–2009)

Вернувшись в Принстон в качестве доцента (assistant professor) компьютерных наук, Ли начала разрабатывать то, что впоследствии стало ImageNet. Вдохновленная оценкой когнитивного психолога Ирвинга Бидермана о том, что человек распознает примерно 30 000 категорий объектов, она задумала набор данных сопоставимого масштаба. Первоначально проект столкнулся со скептицизмом коллег, считавших маркировку миллионов изображений непрактичной; Ли проявила настойчивость, в конечном итоге используя Amazon Mechanical Turk для аннотирования корпуса.

Стэнфордский университет (2009–настоящее время)

Ли поступила в Стэнфорд в качестве доцента (assistant professor) в 2009 году, получила звание ассоциированного профессора с правом на пожизненную должность (tenure) в 2012 году и стала полным профессором в 2018 году. Она занимает инаугурационную профессуру компьютерных наук имени Sequoia.

Стэнфордская лаборатория искусственного интеллекта — Директор (2013–2018)
Ли руководила SAIL в период быстрого развития этой области, курируя исследования и представляя лабораторию публично.

Стэнфорд HAI — Сооснователь и содиректор (2019–настоящее время)
Ли стала сооснователем Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, вместе с бывшим проректором Джоном Этчеменди, создав общеуниверситетскую инициативу, связывающую исследования ИИ с вопросами политики, этики, образования и пользы для человека. Институт стал одним из самых известных центров исследований в области управления ИИ в Соединенных Штатах.

Соревнование ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge — Организатор (2010–2017)
Ли руководила командой, организующей ILSVRC, ежегодное соревнование, которое стало полигоном для AlexNet в 2012 году и катализировало эру глубокого обучения в компьютерном зрении.

CS231n — Создатель курса
Ли создала стэнфордский курс CS231n «Глубокое обучение для компьютерного зрения», который стал одним из самых широко распространенных курсов по ИИ в мире; его просмотрели и изучили миллионы практикующих специалистов.

RAISE-Health — Совместный запуск (2023)
Ли совместно запустила инициативу Responsible AI for Safe and Equitable Health (Ответственный ИИ для безопасного и справедливого здравоохранения, RAISE-Health) в Стэнфорде в сотрудничестве со Стэнфордской медицинской школой, разрабатывая рамки для ответственного внедрения ИИ в клиническую практику и биомедицинские исследования.

Google Cloud (январь 2017 г. – сентябрь 2018 г.)

Будучи в творческом отпуске из Стэнфорда, Ли присоединилась к Google Cloud в качестве вице-президента и главного научного сотрудника по ИИ/МО. Ее команда работала над снижением барьеров для внедрения ИИ предприятиями и разработчиками, в том числе внесла вклад в линейку продуктов AutoML. Этот период был омрачен участием Google в Project Maven — контракте Пентагона на обработку изображений с беспилотников; Ли приватно выражала обеспокоенность по поводу общественного восприятия военной связи ИИ, а позже публично подтвердила свою приверженность принципам человеко-ориентированного ИИ.

AI4ALL — Сооснователь (2017–настоящее время)

Ли стала сооснователем AI4ALL — некоммерческой организации, занимающейся расширением участия в области ИИ, вместе с Мелиндой Френч Гейтс и Дженсеном Хуангом. Организация выросла из предшествующей летней программы Стэнфорда (SAILORS), ориентированной на девятиклассниц, и расширилась до программ в Принстоне, Университете Карнеги-Меллона, Бостонском университете, Калифорнийском университете в Беркли и Университете Саймона Фрейзера. Ли занимает пост председателя.

World Labs — Сооснователь и Генеральный директор (2024–настоящее время)

В 2024 году Ли вместе с тремя коллегами основала World Labs для создания систем ИИ для «пространственного интеллекта» — способности рассуждать о трехмерном физическом окружении и действовать в нем, интегрируя визуальное восприятие с взаимодействием в реальном мире. В сентябре 2024 года компания привлекла 230 миллионов долларов начального финансирования, достигла оценки более 1 миллиарда долларов в течение четырех месяцев после основания и привлекла дополнительно 1 миллиард долларов в феврале 2026 года.

Ключевые вклады

ImageNet — Задуманный и построенный начиная с 2007 года, ImageNet предоставил более 14 миллионов маркированных изображений по 22 000 категорий, а порожденное им соревнование ILSVRC послужило прямым катализатором прорыва AlexNet в 2012 году и последующей революции глубокого обучения в компьютерном зрении, автономных транспортных средствах, медицинской визуализации и языково-зрительных моделях. Статья CVPR, представляющая ImageNet (Deng, Dong, Socher, Li-Jia Li, Kai Li, Fei-Fei Li, 2009), является одной из самых цитируемых в истории компьютерных наук.
Соревнование ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) — Ли организовывала ежегодное соревнование с 2010 по 2017 год; издание 2012 года, в котором AlexNet достиг частоты ошибок top-5, примерно вдвое меньшей, чем предыдущее лучшее достижение, широко считается моментом, запустившим современную эру глубокого обучения.
CS231n: Глубокое обучение для компьютерного зрения — Стэнфордский курс Ли стал отраслевым стандартом учебной программы по прикладному компьютерному зрению, обучив поколение практиков и исследователей; версия 2015 года привлекла миллионы онлайн-зрителей.
Рамки человеко-ориентированного ИИ (HAI) — Ли сформулировала и институционализировала концепцию человеко-ориентированного ИИ — продвижение исследований, образования, политики и практики с явным вниманием к пользе для человека, справедливости и социальному воздействию — через Стэнфордский HAI и через широкую публичную пропаганду, включая показания перед Конгрессом США (2018) и вступительный доклад на Парижском саммите действий в области ИИ (2025).
Исследовательская программа пространственного интеллекта — Через свою академическую лабораторию и World Labs Ли продвигает пространственный интеллект как отдельный исследовательский рубеж: предоставление системам ИИ возможности воспринимать, моделировать и рассуждать в трехмерных физических средах с приложениями в робототехнике, воплощенных агентах и генеративных моделях миров.
Искусственный интеллект в здравоохранении — Сотрудничество Ли со Стэнфордской медицинской школой и инициативой RAISE-Health привело к созданию рамок для клинического внедрения ИИ, безопасности пациентов и справедливого ИИ в здравоохранении, что повлияло на подход академической медицины к ответственному внедрению систем ИИ.
AI4ALL — Некоммерческая организация, соучредителем которой является Ли, провела образовательные программы по ИИ, ориентированные на разнообразие, в крупных университетах, непосредственно охватив тысячи старшеклассников из недостаточно представленных групп и создав когорту практиков ИИ, которые иначе не вошли бы в эту область.
Обучение по одному примеру (One-Shot Learning) и понимание сцен — Ранние академические работы Ли по изучению категорий объектов на основе нескольких примеров (IEEE TPAMI, 2006) и по байесовским иерархическим моделям для категоризации естественных сцен (CVPR, 2005) заложили фундаментальные основы в области визуального обучения с малым количеством данных, которые повлияли на последующую литературу по few-shot и transfer learning.
Мемуары: «Миры, которые я вижу» (2023) — Научные мемуары Ли, опубликованные издательством Flatiron Books, переплетают ее личную историю иммиграции с подъемом современного ИИ. Они получили широкое признание критиков и донесли ее взгляд на человеко-ориентированный ИИ до широкой аудитории.

Награды и признание

Премия королевы Елизаветы в области инженерии (2025) — Присуждена совместно с Йошуа Бенжио, Биллом Далли, Джеффри Хинтоном, Джоном Хопфилдом, Дженсеном Хуангом и Янном ЛеКуном за основополагающий вклад в глубокое обучение.
Человек года по версии Time — «Архитекторы ИИ» (2025) — Названа в числе небольшой группы фигур, признанных определяющими силами в области ИИ.
Почетная докторская степень Йельского университета (2025) — Доктор инженерии и технологий с формулировкой, признающей ее «основоположницей человеко-ориентированного ИИ».
Премия VinFuture — Гран-при (2024) — Международная научная премия, признающая преобразующий вклад в глубокое обучение.
Премия Вудро Вильсона, Принстонский университет (2024) — Высшая награда Принстона выпускнику за государственную службу.
Избранный член Американской академии искусств и наук (2021)
Избранный член Национальной медицинской академии (2020)
Избранный член Национальной инженерной академии (2020)
Член ACM (2018) — Отмечена за вклад в построение больших баз знаний для машинного обучения и визуального понимания.
Премия Intel Lifetime Achievements Innovation Award (2023)
Мемориальная премия IEEE PAMI имени Томаса С. Хуана (2022)
Премия IEEE PAMI Longuet-Higgins Prize (2019) — За работу непреходящей значимости в компьютерном зрении.
Time 100 — Самые влиятельные люди в области ИИ (2023)
Премия IAPR имени Дж. К. Аггарвала (2016)
Премия IEEE PAMI Mark Everingham Prize (2016)
Глобальные мыслители по версии Foreign Policy (2015)
Исследовательская стипендия Alfred P. Sloan Research Fellowship (2011)
Премия NSF CAREER Award (2009)
Стипендия Microsoft Research New Faculty Fellowship (2006)
Стипендия Paul & Daisy Soros Fellowship для новых американцев (1999)

Академическая и профессиональная сеть

Пьетро Перона — Научный руководитель PhD в Калтехе; их сотрудничество в области визуального распознавания и обучения по одному примеру заложило фундаментальные методы, которые Ли развивала на протяжении всей своей карьеры.
Андрей Карпатый — Аспирант; его диссертация «Соединение изображений и естественного языка» (Стэнфорд, 2016) привела к ключевым достижениям в области генерации подписей к изображениям и ответов на вопросы по изображениям; впоследствии основал группу ИИ для автопилота Tesla, а сейчас работает в Anthropic.
Тимнит Гебру — Аспирантка; стала известным исследователем алгоритмической предвзятости и этики ИИ, а также ведущим голосом по социальным аспектам систем ИИ.
Ольга Руссаковская — Аспирантка; соруководитель ILSVRC, ныне доцент Принстона, и соучредитель AI4ALL вместе с Ли.
Джон Этчеменди — Соучредитель Стэнфордского HAI; бывший проректор Стэнфорда, чье партнерство придало институту институциональный статус и междисциплинарный охват.
Дженсен Хуанг — Генеральный директор NVIDIA и соучредитель AI4ALL; графические процессоры его компании обеспечили вычислительную основу, сделавшую возможным обучение масштаба ImageNet; эти двое совместно работали над образовательными инициативами в области ИИ.
Кристоф Кох — Второстепенный научный руководитель PhD в Калтехе; перспектива когнитивной нейронауки, которую Кох привнес в обучение Ли, сформировала ее устойчивый интерес к объединению машинных и человеческих зрительных систем.
Сильвио Саварезе — Муж; профессор компьютерных наук в Стэнфорде, чьи собственные исследования в области понимания 3D-сцен пересекаются с нынешней повесткой Ли в области пространственного интеллекта.

Личный стиль

Интеллектуальная идентичность Ли основана на убеждении, что исследования ИИ, оторванные от человеческого контекста, порождают хрупкие и потенциально вредоносные системы — взгляд, который она воплощает как в институциональных структурах (HAI, AI4ALL), так и в технических исследовательских программах. Ее публичные выступления отличаются прямотой как в отношении преобразующего потенциала ИИ, так и его краткосрочных социальных рисков — баланс, который она сформулировала в своем интервью Guardian в 2023 году, отказавшись от роли как некритичного сторонника, так и катастрофиста. В лекциях и письменных работах она часто обрамляет научные вопросы через биографическое повествование, связывая ограничения своего иммигрантского происхождения (финансовая нестабильность, изучение языка, зависимость от выдающихся отдельных наставников) со своей приверженностью расширению участия в ИИ. Ее выступления на TED (2015, 2024) и мемуары демонстрируют умение объяснять технические идеи неспециализированной аудитории, не жертвуя научным содержанием.