Fei-Fei Li: AI'ın "Anneannesi" ve Görüş Hikâyesi

Bir kuru temizlemecinin kızı

1976'da Pekin'de doğdu. 1992'de, 16 yaşındayken ailesi New Jersey'e göç etti. İngilizce bilmiyordu. Babası kamera tamircisi, annesi öğretmen olarak çalışmıştı Çin'de; ABD'de babası ucuz iş, annesi temizlik yaptı. Aile bir kuru temizlemeci işletti. Fei-Fei hafta sonları orada çalıştı, hafta içi liseye gitti.

Princeton'a tam burs aldı, fizik okudu. Sonra Caltech'te elektrik mühendisliği ve hesaplamalı sinirbilim üzerine doktora yaptı (2005). Sorduğu soru basitti ama büyüktü: "Bilgisayar bir kediyi nasıl tanır?"

Görme — beynin en pahalı işi

İnsan beyninin yaklaşık %30'u görmeye ayrılmıştır. Bebek doğduğunda saniyede binlerce "resim" alır. 3 yaşına kadar gördüğü kedi sayısı milyonlarcadır. Fei-Fei Li'nin temel sezgisi şuydu:

"Çocuklar makine öğrenmesinden farklı çalışmıyor — sadece çok daha fazla veri görüyorlar."

2000'lerin başında AI araştırması "akıllı algoritma" üretmeye odaklıydı. Fei-Fei'nin teklifi farklıydı: akıllı veri üretelim.

ImageNet — saçma görülen proje

2007'de Princeton'da (henüz Stanford'a geçmemişti) ImageNet'i başlattı. Hedef: WordNet sözlüğündeki her isim kategorisi için yüzlerce/binlerce gerçek görüntü toplamak. Ölçek: 14 milyon görüntü, 22.000 kategori.

Önce öğrencilerle elle etiketlemeyi denediler — hesapladılar, 90 yıl sürerdi. Sonra Amazon Mechanical Turk'e geçtiler: 167 ülkeden ~49.000 işçi, 2,5 yıl, kategori başına ortalama 3 doğrulayıcı.

Akademik dünya soğuktu. NSF hibesi başvurusu reddedildi. Bir profesör ona şöyle dedi:

"Kariyerini bu kadar büyük bir veri seti için riske atma. AI'da büyük veri moda değil."

Yıl 2009'du. Ne kadar yanıldığını 3 yıl sonra anlayacaktı.

2012 — AlexNet ve uyanış

ImageNet 2010'da yarışma açtı (ILSVRC). İlk iki yıl klasik bilgisayar görüsü yöntemleri yarıştı, hata oranı %25'lerde takılıydı. 2012'de Toronto'dan Hinton'un öğrencileri Krizhevsky ve Sutskever AlexNet ile katıldı: derin konvolüsyonel sinir ağı, GPU'da eğitilmiş.

Hata oranı: %15.3. İkinci sıra: %26. Aradaki 10+ puanlık fark modern AI patlamasının resmi başlangıç tarihi sayılır.

Fei-Fei Li sonradan şöyle yazdı:

"ImageNet'i kurarken yapay zekânın tarihini değiştireceğimi düşünmüyordum. Sadece çocukların nasıl gördüğünü anlamak istiyordum."

Akademiden Google'a, oradan tekrar geriye

2017–2018 arasında Google Cloud'da Baş AI Bilim İnsanı oldu. Bu dönem Project Maven tartışmasıyla da çakışır — Google'ın Pentagon için yaptığı insansız uçak görüş projesi. Fei-Fei sızdırılan iç yazışmalarda eleştirildi; geri çekildi, 2018'de Stanford'a döndü.

Bu kriz onun için bir dönüm noktası oldu. AI'ın kim için ve nasıl geliştirildiği sorusunu merkeze aldı.

AI4ALL — kapıyı genişletmek

2017'de eski öğrencisi Olga Russakovsky ile AI4ALL kâr amacı gütmeyen kuruluşunu kurdu. Hedefi basit: AI laboratuvarlarına az temsil edilen lise öğrencilerini sokmak — kız öğrenciler, düşük gelirli aileler, azınlık grupları. Stanford'daki ilk yaz programı sadece kızlara açıktı.

Mantığı kendi hikâyesinden geliyordu: bir kuru temizlemecide çalışan göçmen kızı eğer Princeton'a giremeseydi, ImageNet de olmayacaktı.

"The Worlds I See" — 2023 anı kitabı

Kasım 2023'te yayımlanan kitabı hem bir bilim tarihi hem bir göçmen hikâyesi. New York Times çok satanı oldu. Bill Gates "yılın en iyi kitabı" listesine aldı. Kitabın merkezi soru: bir teknoloji "insan onuruna" hizmet ediyor mu?

World Labs — uzamsal zekâ

2024'te World Labs'ı kurdu (ortakları: Justin Johnson, Ben Mildenhall, Christoph Lassner). 1 milyar dolar değerleme, ilk turda 230 milyon dolar fon. Hedef: uzamsal zekâ (spatial intelligence) — AI'a sadece resim değil, 3B dünya anlayışı kazandırmak.

Fei-Fei'nin tezi şu:

"Dil zekânın bir parçasıdır, ama tek başına yeterli değildir. Görüş ve uzayda hareket, fiziksel dünyayı anlamak, bir sonraki AI sıçramasının yeri olacak."

Etik tavır

Fei-Fei Li, AI etiği konusunda agresif bir aktivist değil — bürokratik bir reformcudur. ABD Beyaz Saray bilim danışmanı oldu, Stanford'da HAI (İnsan-Merkezli AI) Enstitüsü'nü kurdu (2019, eş-direktör John Etchemendy ile). HAI'nin sloganı: "AI insan zekâsını artırmak için, yerine geçmek için değil."

Sade ders

Fei-Fei Li hikâyesinden çıkan üç şey:

1. Veri zekâdır. AlexNet algoritması parlaktı; ama ImageNet olmasaydı AlexNet de olmazdı. Modern AI'ın ana bileşeni model değil, veri.
2. Dışarıdan gelmek dezavantaj değildir. Princeton'a kadar İngilizce konuşamayan göçmen kızı, alanı tanımlayan bir veri seti kurdu.
3. Etik bürokrasi gerek. Kanun ve enstitü kurmak, manifesto yazmaktan daha etkilidir. HAI ve AI4ALL bunun örneği.

Bağlam

Modern AI'ın "Üç Anneannesi" sayılır: Fei-Fei Li (görüş), [[karen-sparck-jones]] (dil), [[grace-hopper]] (programlama dilleri). Bu üçlü farklı kuşaklardan gelse de AI tarihinin görünmez bel kemiğini oluşturur.

ImageNet'in teknik detayları için: [[imagenet-modern-bilgisayar-gorusunu-baslatan-veri-seti]].