战斗天使 | AI时代不得不提的cover girls们

    「女生是理工科的珍稀动物，男生是文艺界的宝贵资源。」这一关于性别&职业的固有印象直至现在仍教大多数人习以为常。女性的科研之路似乎仍还只是「少数派」的游戏。

    男女从来不乏差异，却又各有优势。先不论性别这个亘古谜题其背后无数的历史背景与社会心理，科研之路漫漫，坚持拼搏才是性别之外的绝对王道。今天，我们就来盘点一下那些驰骋AI界，武力值MAX的战斗天使们吧~

NO.1——

李飞飞

“以人为本的人工智能，和亟待消除的技术偏见。” 

    斯坦福人工智能实验室（SAIL）负责人 /以人为本人工智能研究院共同院长

    谷歌云人工智能暨机器学习首席科学家

    ▌主研方向：机器学习、计算机视觉、认知计算神经学等

    李飞飞老师是现阶段人工智能行业，特别是计算机视觉方向当之无愧的顶级大牛，更是这一高精尖领域内与吴恩达等大咖齐名的极少数女性科学家之一。她领导创建的Image Net计划，影响了目前整个计算机视觉领域的发展，为人工智能行业做出了极大贡献。

    “谈到AI时，男性名字被提及的次数是女性的上百倍。”作为斯坦福AI实验室15名研究员里的唯一女性和负责人，李飞飞一直尝试以其独特的视角和影响力消除AI的技术偏见，鼓励更多的女性进入AI等科技行业。

    2014年，李飞飞就在斯坦福发起了鼓励高中女生参与AI研究领域的Sailor夏令营计划， 2017年，更是与盖茨夫人共同推出非盈利组织「AI4ALL」，针对人工智能领域的少数群体提供K-12教育项目。「深层学习系统“可获得偏见，输出偏见。」她指出，AI映射着伦理、偏见、正义，是通往我们生活的接口，如果没有一群背景多样的工程师，我们可能会创建出一套有偏见的算法。这项技术就必然无法代表我们所有人。

NO.2——

Daniela Rus

“每个人都会从AI中获益。”

    麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）主任

    美国工程院院士

    ▌主研方向：分布式机器人，移动计算和可编程物

    和许多闪闪发亮的顶尖科学家一样，人工智能机器人界响当当的女王级人物——Daniela Rus的学霸人生几乎可以说是一路开挂。1987年，Rus考入美国一流大学康奈尔大学计算机科学系；1992年顺利获得计算机科学和机器人博士学位，师承大名鼎鼎的图灵奖获得者约翰·霍普克洛夫特（John Hopcroft）。

    毕业仅2年，极富开创精神的Rus便一手创办了达特茅斯学院机器人实验室；1995年又联合创办移动智能体实验室。创办两大AI实验室还不算完：2003年Rus转战麻省理工，成为了全球最大的校园实验室——大名鼎鼎的麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）掌门人，直至现在。

    Rus是CSAIL的第一位女性领导，更是机器人研究领域绝对的先驱者。她开创的可编程物质和分布式机器人的研究让其成为人工智能领域最牛的大咖之一，此外她还是自重配机器人技术的先驱。我们熟悉的如软体机器人、可食用折叠机器人等都来自于Rus及其研究团队。杨澜称Daniela Rus为机器人之母并非过誉。

NO.3——

Carol Reiley

“如果你打算学一种语言，除了法文和西班牙文，你可以选C++。”

    约翰霍普金斯双料博士

    硅谷Drive.ai的联合创始人兼总裁

    ▌主研方向：自动驾驶、机器人等

    说到Carol Reiley这个名字，许多人会自发的先为她贴上AI大神吴恩达夫人这一标签。不过同样不容置疑的是，标签之外，手握6项专利，作为Drive.ai联合创始人，获得2016年硅谷最有影响力女性称号的Reiley显然足够向人们证明：她的杰出其实并不需要另一半的光环与衬托。

    Reiley是约翰霍普金斯（Johns Hopkins University）双料博士。偏爱工程与创客的她设计过的机器遍及陆海空领域：水下机器人、太空卫星系统以及手术外科机器人，2015年创办的人工智能自动驾驶公司Drive.ai，更是当今少有的几个推动自动驾驶技术商品化的新创公司之一。

    作为一名资深的机器学者，Reiley一直推崇人工智能的多样性，同样也是工作中的全能型选手。除了研究智能驾驶技术担任Drive.ai总裁，另一方面，她还有许多可爱而不为人熟知的身份：发明低成本的空气吉他和DIY血压器，绘本作家、医疗创业公司 Intuitive Surgical CEO、旧金山交响乐团的创意顾问、娇兰化妆品的品牌代言人、第一位登上《Maker》封面的女性工程师。

    从各种机器人到自驾车，「我对机器全自动化一点也不感兴趣。」莱利认为，设计机器人的目的从来不是为了取代人类，而是帮助人类。

NO.4——

李佳

“AI无国界 将普惠所有人。”

    前谷歌AI中国中心总裁/谷歌云AI研发主管

    ▌主研方向：计算机视觉、机器学习、NLP等

    名师出高徒，接连担任雅虎、Snapchat、谷歌研发负责人的李佳无疑是李飞飞最引以为傲的学生。「硅谷女王」黛安娜·格林曾评价她，「在人工智能领域，各大高校和技术公司的重要研究岗位上一直缺乏女性。李佳代表着人工智能热门领域的、世界领先的研究科学家、实践者和领导者。」

    斯坦福博士毕业后，李佳于2011年加入雅虎，2014年成为雅虎计算机视觉和深度学习团队负责人；之后应邀加盟Snapchat，自此成为Snapchat核心研发团队的技术中坚。此前Snapchat大火的实时换脸滤镜等技术就出自李佳团队。

    而「AI的福祉没有边界」，在Snapchat明确IPO计划之时，2017年李佳毅然选择了与导师李飞飞一起入职谷歌。在二人的努力下， Google AI 中国中心（Google AI China Center）正式成立，更是接连发布了多个AutoML新产品/解决方案和Contact Center AI集虚拟助理，为各行业缺少AI经验的企业和开发者提供了AI能力。

NO.5——

吴华

“打破语言的巴别塔。”

    百度技术委员会主席

    百度自然语言处理首席科学家

    ▌主研方向：机器翻译、自然语言处理、人机对话、知识挖掘、机器学习等

    吴华在机器翻译&自然语言处理领域授权或公开的专利申请有100余项，发表学术论文60余篇，在NLP领域的成就几乎是开创性的。2014年，更是担任了NLP领域世界最具影响力的国际学术组织ACL的程序委员会主席，也是中国首位本土企业首位ACL程序委员会主席。

    在百度的七年里，吴华主持研发的多项NLP核心技术被广泛应用于百度翻译、百度搜索、信息流（Feed）等产品中。她提出的NMT多任务学习框架被纽约时报誉为开创性的进展，并通过百度翻译成功向亿万用户部署了这项突破。2015年，百度翻译率先上线了全球第一个神经网络翻译系统，领先国内外其它科技巨头公司1年多时间。

    作为人工智能领域的一员，我希望以科技的力量人们带来更美好的生活，让复杂的世界更简单，为国家的创新、发展做出贡献。——吴华

NO.6——

Joy Buolamwini

“我们需要优先考虑对抗算法偏见”

    MIT Media Lab的计算机科学家和数字活动家

    Algorithmic Justice League创始人

    ▌主研方向：计算机科学

    在年前的世界经济论坛(World Economic Forum)上，Joy Buolamwini作为算法正义联盟(Algorithmic Justice League)创始人发表了演讲，主题是消除人工智能偏见的必要性。Joy Buolamwini是来自MIT Media Lab的计算机科学家和数字活动家。

    Buolamwini对当前流行的面部识别算法（微软/Face++/IBM）分析时发现，肤色与性别差异导致的识别准确率差异十分明显。如Face++的准确率为 78.7%(女性)，99.3%(男性) ——STEM职业中的种族差异/女性比例不足导致的后果，已经如实的在算法中凸显出来。

    其实我们所创造的任何技术，它们都是人类抱负和局限的反映。如果我们在包容性上充满局限性，这将会反映在我们开发的机器人上，或着纳入机器人的技术上。——Joy Buolamwini

    ▌本次只是粗略列出了大家相对熟悉的6位AI杰出女性科学家，此外，还有社交机器人领域的知名先驱Cynthia Breazeal、致力于数据隐私与广告歧视问题的哈佛大学教授Latanya Sweeney、定义了「情感AI」领域的Rana el Kaliouby等等无数的女性科技工作者们——

    她们在在专业领域上努力杰出，凭借着各自独立的人格与包容的视角，正一步步撕掉世界加诸于女性的各种标签；她们和所有其他岗位的工作者们一起，正努力让世界变得更好。

    ▌PS.极视角CTO大大罗韵也是女性哦，叉会儿腰先~

    最后，祝所有还在岗位忙碌，或在家庭中操劳的女神们，节日快乐啦~