「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

众所周知,人工智能正在重塑这个世界,改变一切。但是人工智能背后,那些走在最前沿的科学家和技术专家你也许并不不太了解。难以置信的突破往往来自不同领域有天才想法之人的合作,汇集各自独特的背景、学科、技能观点从而产生聚合效应。而这种全面而开放的思考方式在人工智能领域更为重要,其发明创造的影响无所不在,且呈指数级增长。

这份名单收录了人工智能领域里 21 位女性佼佼者,但并不全面。很多优秀女性正在这一领域贡献着其价值,这远非一篇文章所能涵盖。文中列举的这 21 位女性已经克服了个人和专业挑战,取得了万众瞩目的成果,并成为了其所在细分领域的领导者和榜样,共同推动了人工智能朝着变革世界的方向发展。我们很荣幸为读者一一介绍她们。


李飞飞

谷歌云人工智能&机器学习首席科学家

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

「我们每个人都有责任确保人工智能的参与者有一颗开放之心,」李飞飞强调说。

作为视觉领域里的知名学者,李飞飞最近加入谷歌云担任人工智能&机器学习首席科学家,希望达成 AI 民主化的使命。同时她继续保留斯坦福副教授的职位,领导斯坦福人工智能实验室和视觉实验室。自从在普林斯顿大学获得物理学学士和在加州理工学院获得电气工程学博士学位以来,李飞飞已经在顶级期刊和会议上发表了超过 150 篇科学论文,并创建了包含 1500 万图像的数据库 ImageNet,推动了深度学习与人工智能的最新进展。

李飞飞指出,人工智能的学界和业界只锁定优秀人才和先进知识,这破解坏了该领域的生态多样性,减少了创新和创造,使边缘之人遭受了不公。她的公益项目 AI4ALL 会为遭受不公的团体提供人工智能方面的 K-12 教育。

「技术是一把双刃剑,因此善用科技是全人类的责任,而不仅仅是技术发现者的责任。我首先是人,然后才是一名人工智能专家。」


Daphne Koller

Calico 实验室首席计算官(Chief Computing Officer)

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

Daphne Koller 做了 18 年的斯坦福大学计算科学教授,在顶级科学期刊上发表超过 200 篇文章;由于其学术突破和突出的教育贡献,她获奖无数。随后她联合创办了全球最大的在线教育平台 Coursera,而现在是 Calico 实验室的首席计算官,Calico 是一家 Alphabet(谷歌母公司)旗下的研发公司,专注于衰老生物学的研究,希望通过人工干预延长寿命。

在她的所有跨学科成就之中,Koller 感到最自豪的是教育学生,帮助他们取得难以置信的成就,这其中包括那些在 Coursera 上学习人工智能、机器学习和数据科学课程的学生。据报道,已完成 Coursera 课程的学生中 29% 的人已获得了切实回报,比如开始新的职业。重要的是,对于那些来自发展中国家的学生,这一比例上升为 48%。


Cynthia Breazeal

Jibo 创始人兼首席科学家

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

作为社交机器人领域的知名先锋者,Cynthia Breazeal 同时是麻省理工学院的一名副教授和 Jibo 的创始人兼首席科学家。她在 MIT 获得了博士学位并建立了个人机器人研究组(Personal Robots Group),随后她创建了社交机器人公司 Jibo,目前已获得超过 8500 万美元的投资。

尽管 Breazeal 的工作已为其赢得了诸多学术奖项、业界荣誉以及媒体关注,她还是不得不与上世纪 90 年代产生自某些人工智能和机器人专家的怀疑论相抗争。在那时,机器人被看做是物体和工业器具,而不是社交或可以交心的伴侣。她的第一款社交机器人 Kismet 就遭到了大众媒体的不公平待遇,被斥为「毫无用处」。

Breazeal 从一个非常不同的视角质疑了这一成见:「我想要打造具有社交功能和情感智能的机器人,可以与人类协作相处。」在 2-5 年的时间里,我看到社交机器人帮助家庭处理诸如教育、健康、老人看护、娱乐以及陪伴等一件件大事。Cynthia Breazeal 希望她的工作和影响可以激发其他人去创造不仅具备智能同时也富有情感的机器人。


Latanya Sweeney

哈佛大学政府与技术教授(Professor of Government and Technology)

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

作为哈佛大学政府与技术教授和哈佛大学数据隐私实验室的主管,Latanya Sweeney 主要处理机器学习算法和个人数据中在安全、隐私、偏见方面的挑战。Sweeney 的研究已经暴露了在线广告中的歧视:来自黑人社区的人的网络搜索具有高达 25% 的可能性将屈服于赞助商广告的利益,这些广告歪曲事实暗示黑人社区的人有过前科。作为《技术科学》主编时,她报道过 SAT 测试预备服务对占高比例的亚洲人收取 2 倍的费用,而不顾其实际收入。在美国基于种族、宗教、国籍或是性别的价格歧视是非法的;但是由于歧视的价格被包裹在了隐晦的算法之中,所以电子商务的法律实施充满了挑战。

之前,Sweeney 是美国联邦商务委员会的首席技术官。她在哈佛大学取得了计算机科学学士学位,并成为了第一个从麻省理工学院获得计算机科学博士学位的黑人女性。


Andrea Frome

Clarifai 研究主管

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

Andrea Frome 起初并没有打算成为一名顶级的人工智能研究者。最初她是一名环境科学家,热爱数据和建模,这促使她最后改变了想法,转而攻读伯克利大学的机器学习和计算机视觉博士学位。后来她入职谷歌,发表了有关多方式视觉分类系统的开创性研究论文,并推出了 Google Street View。

她解释道:「解决超出学术领域并可产生实际影响力的问题总能给我带来更大的满足。在 Street View 的情况中,我们需要模糊人脸和牌照以保护隐私。提升精确度是一个十分实际的问题,除非解决了它,否则我们不会推出 Street View。」

现在,Frome 是领导性计算机视觉公司 Clarifai 的研究主管,她的最终目标是让计算机以人类的方式理解视觉输入,并对其周遭世界作出精确预测。


Rana el Kaliouby

Affectiva 联合创始人

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「人工智能领域的传统聚焦点是计算机智能,而不是社交或情感智能,」Rana el Kaliouby 解释说,「然而情感智能的缺失将成为社会的一个巨大短板。」

El Kaliouby 出生于埃及开罗,成长在中东。当她开始在剑桥大学攻读计算机科学博士学位的时候,人工情感智能鲜有人涉及。通过持续的热情、辩护以及可证明的技术进步,el Kaliouby 定义了情感人工智能这一领域,联合创办了 Affectiva 并担任 CEO。Affectiva 的技术已被证明不仅可移植到自动化、市场调研、机器人、教育以及游戏等产业上,还可以帮助自闭症儿童识别情绪以及非语言性社交暗示。一位母亲看到自己的孩子带上由 Affectiva 提供技术支持的 Google Glass 并学习第一次与其实现真正的眼神交流时,掉下了激动的泪水。

「未来的 3-5 年,我们的设备将具有情感意识,」el Kaliouby 预测说,「那时的机器可以识别你所有的情绪。」


Carol Reiley

Drive.ai 联合创始人、总裁

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Carol Reiley 直到作为大一新生学习工程专业才开始接触编程。她发现与那些可能从十岁就开始编程的同学一起学习时会感到「极其困难」,几次都差点放弃了。幸运的是她坚持了下来,并且还在霍普金斯大学相继完成了计算机科学硕士和博士学业。

Carol Reiley 说:「若是回到 19 世纪,所有公司都需要雇佣一个电力 VP。因为电力在那时候是一个所有人都感兴趣的新概念,但却又很少人明确地知道它对世界会有怎样的影响。这就像我们现在看 AI 一样。」

现在她是 Drive.ai 的联合创始人和总裁,Drive.ai 是由斯坦福大学的人工智能实验室创立,并专注于为自动驾驶汽车开发深度学习软件的公司。尽管要和其他几家巨头竞争,但 Reiley 和她的团队已经筹集到 1200 万美元的 A 轮融资,并且也投放了几辆无人车上路测试。


吴华

百度自然语言处理(NLP)团队技术委员会主席

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在百度的 7 年时间里,技术主席吴华领导了一系列在自然语言处理(NLP)、对话系统和神经机器翻译(NMT)方面的突破。她提出的神经机器翻译多任务框架被《纽约时报》称赞为是「开创性的(pathbreaking)」,并已被百度部署到了其翻译产品中,供数亿用户使用。


Angelica Lim

软银机器人 R&D 部门,软件开发经理

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10 年前,Angelica Lim 在深度学习还没有流行起来的时候就使用 Yann LeCun 的卷积神经网络打破了 Hotmail 的 CAPTCHA 系统。她甚至在递归编程语言 LISP 实现了这一点,只不过因为神经网络还不太流行,所以她并没有发布的这一研究成果。

在京都大学读硕士和博士期间,Lim 将神经科学和文化发展心理学与计算机科学相结合构建了一个可以「感知」的机器人。发展性机器人旨在于机器上构建类人学习的模式,而作为「发展性机器人(developmental robotics)」的先驱,Lim 解释道幼儿将情感名称和一组具体的生理和心理状态链接起来构建物理表现。人类和机器人的学习都受到文化和照顾者的影响。

Lim 目前是软银机器人研发部门的机器人软件开发经理,人形机器人 Pepper 的创造者。


Daniela Rus

MIT 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)主任

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Daniela Rus 是 MIT 电子工程和计算机科学的教授,计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的主任,同时还是 CSAIL 分布式机器人实验室的负责人。她以前还成立了 Dartmouth 机器人实验室,该实验室以自重构(self-reconfiguring)机器人的开创性工作而著名,而自重构机器人就是通过改变内部结构而适应不同的环境。

她解释说:「我们最近的 3D 打印软体机器人比通过传统制造业打造的硬体机器人要安全、便宜和弹性。」软体机器人的灵活结构使它们能够轻易地改变方向和收缩到一个紧密的点。能使用 3D 打印同样也大大降低了制造门槛。

「使用简单的日常材料如纸或塑料,我们可以制造实际走出打印机的功能性机器人。」


Ayse Naz Erkan

Staff 数据科学家,推特

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Ayse Naz Erkan 出生在土耳其伊斯坦布尔,2004 年前往美国,在纽约大学科朗研究所攻读计算机科学博士学位。在 Yann LeCun 实验室从事深度学习的越野自动驾驶机器人导航的应用研究,还在马普生物控制论研究所从事半监督学习研究,随后以早期工程师的身份加入了一家科技创业公司。

Erkan 这样形容早期创业公司经历对她的影响:「不可思议地改变了她的人生,」她变得更加擅于解决问题,也更加实用主义。现在,她领导着推特的内容理解与应用深度学习团队,5 年半之前,推特收购了她所在的那家创业公司,旨在让社交网络更加安全。

Erkan 说,「利用推特的数据研究仇恨言论和语言暴力很让人兴奋,」「特别是可以站在一线见证机器学习如何正在影响公共沟通设计。」


Jane Wang

研究科学家,Google DeepMind

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Jane Wang 最初是一名应用物理学家,研究如何为大脑记忆系统的复杂网络动力学建模,在西北大学做博士后期间涉足实验认知神经科学。两年前加入 DeepMind,她的非机器学习背景使得她能够使用一组独特的工具和视角来解决最难的人工智能问题。她说,「提出关于大脑如何运行的理论,作为可以解决类似复杂任务的强大深度强化学习模型,这很让人兴奋。」


Caroline Galleguillos

机器学习工程师,Thumbtack

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Carolina Galleguillos 出生在智利的圣地亚哥。以优异的成绩毕业于智利大学的计算机工程与科学专业,获得了一项去硅谷实习的政府奖学金,她也因此在加州大学圣地亚哥分校完成了计算机科学博士学位。她的整个学术生涯在主要计算机视觉会议上发表过演讲,2007 年、2008 年荣获 IGERT NSF 奖学金。

Carolina Galleguillos 已经为诸如谷歌、惠普、本田以及 Thumbtack 这样的巨头开发过计算机视觉以及机器学习算法。但是,让她特别感到骄傲的是她在 SET Media 建立和训练出来的人工智能团队。尽管资源有限,但是正是这个团队带来的产品机器学习系统成为公司在 2014 年被 Conversant 收购的关键因素。

Devi Parikh

访问研究科学家,FAIR(机器之心:2017 IJCAI 计算机与思想奖迎来女性获奖者 Devi Parikh)

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

Devi Parikh 是乔治亚理工学院交互计算学院的助理教授,也是 FAIR 访问研究员。在卡内基·梅隆获得电子和计算机工程硕士、博士学位后,她已经在顶尖研究实验室拥有多个访问职位并将一些荣誉收入囊中,比如 2017 年 IJCAI 计算机和思想奖,也是「35 岁以下人工智能研究人员的总理奖。」

她最自豪自己在视觉问答(VQA)领域的研究,这个领域处在计算机视觉与自然语言处理交叉部分。她强调说,「通过公开我们的大型数据集和系统,就能让全世界的研究团队在搭建视觉内容方面的自动应答机器方面取得重要进展。」这种技术可以辅助视觉受损人员,还能在不支持图片传输的低带宽网络中传输信息。

VQA 领域的进展也能提升现有产品体验。「我们会看到,越来越多的对话代理——如果是个人助理或聊天机器人的话——具有视觉智能,能够看到或者增强现实体验。」


Marie desJardins

马里兰大学巴尔的摩分校(UMBC)计算机科学教授

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在人工智能领域,推动 Marie desJardins 的问题一直是大的宏观问题,而不是狭窄的技术应用问题。她的伯克利博士学位论文研究的就是「目标驱动下的机器学习」,她在论文中设计出了智能体能用来进行推论(这是什么)以及如何学习的方法。现在,她是马里兰大学巴尔的摩分校的教授和副院长,已经发表了 120 多篇科学论文,教学工作也获得不少荣誉,但是她和研究生在多智能体系统自组织和信任方面的研究也同样让她引以为傲。

当 Marie desJardins 开始自己的职业生涯时,人工智能和计算产业已经吸引了更多样、多领域人才。随着时间的推移,她发现学术会议「越来越只关注一个子问题(监督分类学习),很少欢迎其他子领域(比如积极学习、goal-directed 问题,应用学习以及认知学习等),」她对此表示担忧,这种现象会恶化人工智能领域的多样性鸿沟。她发现,「我们已经看到对更加符号、基于表征的研究进路的反思,」「我认为,最终会建造出更多弥合数值进路和符号进路鸿沟的桥梁,并创造出兼具两家之长的分层架构。」


Rachel Thomas

联合创始人,Fast.ai

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从杜克大学获得数学博士学位后,Rachel Thomas 在 Uber 担任过数量金融分析师、数据科学家和后端工程师,旧金山大学分析大师项目教授。现在,她是旧金山大学数据研究院的入驻研究院,也是 Fast.ai 的联合创始人,这是一家让世界各地的人们都可以接触到实用深度学习的组织。她的学生充分利用自身所学知识降低印度农民自杀率,帮助视力受损人员,治愈帕金森疾病。

几年前,当她刚开始研究深度神经网络时,那时还没有在线资源。她发现,「这个领域的每个人似乎都在相同的 4 位导师指导下完成博士学位,没有人共享过有用的信息。」为了解决这个问题,她和人一起制作了一个免费的程序员实用深度学习课程,为任何具有一定编程技术的人提供一个迈向应用神经网络解决方案的跳板。她的这个项目已经成功地让更多女性、有色人群、国际学生和经济能力不足的学生加入到人工智能研究和工程学中。


Suchi Saria

约翰·霍布金斯大学助理教授

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我们仍然没有充分挖掘出海量数字健康信息量中的洞见来改善医疗健康。Suchi Saria 是约翰·霍布金斯大学助理教授,她相信为传感器平台以及电子医疗记录数据进行的计算建模「是一个能够产生巨大影响的工作,有着巨大机遇。」

在进入约翰·霍普金斯大学之前,她在斯坦福大学和 Daphne Koller 一起完成博士学位,在哈佛大学期间获得 NSF 计算机创新奖学金:她最初认为自己不会喜欢生物学或者医药学,但是,在使用持续收集到的生理数据研究婴儿疾病预防后,她喜欢上了。凭借多学科背景,Saria 发表了有关疾病轨迹建模、护理靶向(care targeting)预测方法、临床决策支持系统(CDS)以及个性化治疗方法等方面的科学论文,受到高度评价。


Rama Akkiraju

杰出工程师& 大师级(Master)发明家,IBM Watson

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在 IBM,鲜有人会有这样的头衔「杰出工程师和大师级发明家」,但是 Rama Akkiraju 确实名副其实。她领导了 IBM Watson「People Insights」项目,研发了利用语言学以及机器学习从社交媒体数据推断个性、情感、语气和态度和意图的技术。Rama Akkiraju 掌舵的团队负责了许多 Watson 认知服务内容,包括语气分析器(Tone Analyzer)。为了应对这一具有挑战的领域,她的团队利用了多个领域的知识和技术,包括人工智能、心理学、社会学、决策论以及消费者行为学。她指出,「Bot 要真能理解人类,就可以弥补客户支持,咨询引导人员以及健康教练的短板,这些领域的研究工作会让人类日常生活发生有意义的变化。」


Jackie Hunter

首席执行官,BenevolentBio

人物:「天空的另一半」:推进人工智能研究的二十一位杰出女性

Jackie Hunter 一直对大数据变革生物技术的潜力着迷,但是在 GlaxoSmithKline 担任研发高级管理人员时,她亲眼看到人们几乎没有真正从数据中挖掘出能够改善医药学的洞见。如今,作为 BenevolentBio(BenevolentAI 的生物科学部门)的 CEO,她利用自己广泛的学术和产业经验加速公司利用人工智能进行药物研发。

「我坚信,五年后,药物研发和医学健康领域会发生更多变革,比之前五十年还要多。」她预测说,但也警告要警惕以碎片化的方式使用人工智能技术的制药公司。「未来 5 到 10 年,在整个价值链条上开发、贯彻一个集成了数字和人工智能策略的公司将获得成功。」


Shubha Nabar

高级主管,数据科学,Salesforce Einstein

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Shubha Nabar 获得过斯坦福大学计算机科学的博士学位,她曾在微软、领英网工作,目前供职于 Salesforce。作为 Einstein 的高级数据科学总监,她和她的团队正在为所有 Salesforce 的产品注入人工智能,让所有商务用户收益。在大量案例中为成千上万的企业构建人工智能解决方案在技术上非常具有挑战性。Nabar 的方法是构建一个「元」机器学习框架,自动化地建整个机器学习管道。「我们正在开发一种前所未有的事物,领导团队面对这样的挑战感觉非常棒,」Nabar 表示。

对于机器学习的民主化,Nabar 持谨慎的态度:「机器学习将无处不在,我们需要探讨人工智能的伦理含义,构建公平和负责任的算法,让技术不受现实世界中不良偏差的影响。」


Timnit Gebru

博士候选人,斯坦福大学

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在年少时,Timnit Gebru 离开了埃塞俄比亚来到美国。她在美国的学习一直很顺利,在斯坦福大学拿到了学士、硕士和博士的电气工程学位,随后进入苹果公司,并共同发起了一家创业公司。她师从李飞飞,在校期间研究计算机视觉领域,在大数据集和社会洞见等问题上发表了一系列著名论文。她最近使用机器学习从谷歌街景图片中获取人口数据的方法被《经济学人》报道。

Gebru 积极致力于促进人工智能行业的多样性与包容性。在意识到她是人工智能主要会议中唯一的黑人女性之后,她共同创建了 Black In AI,推动少数人群的参与和联系。Gebru 也回到埃塞俄比亚,开办了一个编程训练营 AddisCoder,为各种年轻学生提供帮助,帮助他们获得美国常春藤大学的入学资格。

人工智能正在影响到社会的每个方面,甚至已经被用于影响大选结果、识别罪犯,Gebru 对此警告说:「人工智能研究者不能对自己的工作保持沉默。」只有技术的开发者倾向于包容时,新技术才能产生有益的影响。

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