A cientista da computação Li Feifei nasceu em 1976 em uma família intelectual relativamente abastada em Sichuan, na China. Em 1992, aos 16 anos, ela e sua família imigraram para os Estados Unidos. Lá, suas vidas foram extremamente difíceis, chegando ao fundo do poço. Naquela época, seus pais não só trabalhavam fora de casa para sustentar a família, como ela própria também precisava trabalhar como garçonete enquanto estudava.

Para ajudar a sustentar sua família, nos dias de folga da escola, Li Fei Fei trabalhava meio período. Seu emprego era de faxineira em um restaurante chinês, 12 horas por dia, das 11h às 23h, por um salário de US$ 2 por hora.

Quando Phi Phi se mudou para os Estados Unidos, além das dificuldades financeiras de sua família, ela também enfrentou o desafio de não dominar o inglês. Embora suas conquistas acadêmicas fossem motivo de orgulho para sua família na China, suas notas despencaram depois que ela se mudou para os EUA.

Felizmente, apenas suas notas em matemática e física não foram afetadas. Para pagar a mensalidade do ensino médio de Phi Phi durante três anos, seus pais tiveram que trabalhar dia e noite. Portanto, ela agora pretende se candidatar à faculdade para concluir seus estudos.

No entanto, incentivada por seus professores e amigos, Phi Phi estava determinada a fazer o SAT e obteve uma pontuação relativamente boa. Essa conquista lhe rendeu uma bolsa integral para a Universidade de Princeton em 1995. Em 1999, ela se formou com honras em Física. Durante seu período na universidade, ela também obteve um diploma duplo em Ciência da Computação e Engenharia.

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Li Fei Fei, atualmente um dos professores de ciência da computação mais renomados do mundo . Foto: Baidu

Para aprofundar suas pesquisas, em 2000 ela ingressou no Instituto de Tecnologia da Califórnia (EUA) para iniciar seu programa de pós-graduação. Em 2005, obteve seu doutorado em Engenharia Elétrica. Durante esse período, contribuiu significativamente para o aprendizado com poucos exemplos (one-shot learning), uma técnica que permite fazer previsões com base em dados mínimos, crucial para visão computacional e processamento de linguagem natural.

Uma de suas maiores contribuições ocorreu em 2006, quando ela idealizou e desenvolveu o ImageNet, um enorme banco de dados com milhões de imagens rotuladas, considerado o "olho da IA". O ImageNet é uma ferramenta crucial para o treinamento de modelos de aprendizado profundo, desempenhando um papel fundamental no desenvolvimento da inteligência artificial atual.

Paralelamente ao desenvolvimento do ImageNet, ela também lecionou no Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade de Illinois (EUA) durante esse período. De 2007 a 2009, trabalhou na Universidade de Princeton como professora no departamento de Ciência da Computação. Em agosto de 2009, ingressou na Universidade de Stanford como professora assistente, tornando-se professora titular em 2018.

Antes de se tornar professora, de 2013 a 2018, ela atuou como Diretora do Laboratório de IA da Universidade de Stanford. De janeiro de 2017 a setembro de 2018, também ocupou o cargo de Vice-Presidente e Cientista-Chefe de IA/Aprendizado de Máquina no Google Cloud.

Durante esse período, além de suas atividades de ensino e administrativas, ela se dedicou ao projeto Maven – um projeto que desenvolvia técnicas de IA para interpretar imagens capturadas por drones. Ela apoiou o desenvolvimento de sistemas de visão para permitir que as máquinas compreendessem a IA em um nível mais profundo. Sua pesquisa em visão computacional foi revolucionária e aplicada em carros autônomos.

Em 2019, ela retornou à Universidade Stanford como codiretora do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano de Stanford (Stanford HAI). Atualmente, seu trabalho na Universidade Stanford concentra-se no avanço da pesquisa, educação , políticas e práticas em IA.

Segundo o QQ News , no início de fevereiro, ela e pesquisadores da Universidade de Stanford e da Universidade de Washington implantaram com sucesso o modelo de inferência de IA S1 com custos de computação em nuvem inferiores a US$ 50. O desempenho do modelo em testes matemáticos e de programação foi avaliado como comparável às versões de IA O1 da OpenAI e R1 da DeepSeek.

Atualmente, a equipe de pesquisa da professora Li Feifei está propondo uma estrutura integrada capaz de realizar tarefas domésticas, também conhecida como "Kit de Ferramentas para Robôs Comportamentais". Ela permite que robôs lidem com tarefas cotidianas, desde levar o lixo para fora e arrumar a roupa até limpar banheiros.

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Fonte: https://vietnamnet.vn/giao-su-nha-khoa-hoc-hang-dau-the-gioi-ve-ai-di-len-tu-rua-bat-thue-2384294.html