El científico informático Li Feifei nació en 1976 en una familia intelectual adinerada en Sichuan (China). En 1992, a la edad de 16 años, ella y su familia emigraron a los Estados Unidos. Allí sus vidas son extremadamente difíciles, llegando incluso a tocar fondo. En esa época, no sólo sus padres salieron a trabajar para ganarse la vida, sino que incluso ella tuvo que ir a la escuela y trabajar como camarera.

Para ayudar a su familia, Ly Phi Phi trabaja en trabajos extras los días que no va a la escuela. Su trabajo es como conserje en un restaurante chino, 12 horas al día, de 11 de la mañana a 11 de la noche, por 2 dólares la hora.

Cuando llegó por primera vez a Estados Unidos, además de las dificultades económicas de su familia, Phi Phi también enfrentó el problema de no hablar bien inglés. En China, su educación era el orgullo de su familia, pero cuando llegó a Estados Unidos, su rendimiento académico se desplomó.

Afortunadamente, sólo sus asignaturas de matemáticas y física no se vieron afectadas. Para tener dinero para pagar la matrícula de tres años de secundaria de Phi Phi, sus padres tuvieron que vender su trabajo día y noche. Ahora tiene la intención de postularse a la universidad para terminar sus estudios.

Sin embargo, con el apoyo de profesores y amigos, Phi Phi estaba decidida a tomar el examen SAT con una puntuación relativamente buena. Este logro le valió una beca completa para la Universidad de Princeton en 1995. En 1999, se graduó con una licenciatura en Física con honores. Durante sus años universitarios, también realizó una doble especialización en Ciencias de la Computación e Ingeniería.

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El profesor de informática más importante del mundo en la actualidad: Lee Phi Phi. Foto: Baidu

Para seguir una carrera en investigación, en 2000 fue al Instituto Tecnológico de California (EE.UU.) para comenzar su programa de posgrado. En 2005, se graduó como doctor en Ingeniería Eléctrica. Durante estos estudios realizó importantes contribuciones a la técnica de aprendizaje de una sola muestra. Esta es una técnica que puede realizar predicciones basadas en datos mínimos, lo cual es importante para la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural.

Una de sus mayores contribuciones llegó en 2006, cuando inició y desarrolló ImageNet, una enorme base de datos de millones de imágenes etiquetadas, consideradas los "ojos de la IA". ImageNet es una herramienta importante para entrenar modelos de aprendizaje profundo y desempeña un papel fundamental en el desarrollo de la inteligencia artificial actual.

Paralelamente al desarrollo de ImageNet, también impartió docencia en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Illinois (EE.UU.). De 2007 a 2009 trabajó en la Universidad de Princeton como profesora en el Departamento de Ciencias de la Computación. En agosto de 2009, se unió a la Universidad de Stanford como profesora asistente, convirtiéndose en profesora en 2018.

Antes de convertirse en profesora, de 2013 a 2018, también ocupó el cargo de Directora del Laboratorio de IA en la Universidad de Stanford. Desde enero de 2017 hasta septiembre de 2018, también se desempeñó como vicepresidenta y científica jefa de IA/aprendizaje automático en Google Cloud.

Durante este tiempo, además de su labor docente y de gestión, también se centró en el proyecto Maven, un proyecto para desarrollar técnicas de IA para interpretar imágenes tomadas desde drones (vehículos aéreos no tripulados). Ha ayudado a desarrollar sistemas de visión que permiten a las máquinas comprender la IA a un nivel más profundo. Su investigación en visión artificial es revolucionaria y tiene aplicaciones en los coches autónomos.

En 2019, regresó a la Universidad de Stanford como codirectora del Instituto Stanford de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (Stanford HAI). Actualmente, su trabajo en la Universidad de Stanford se centra en promover la investigación, la educación, las políticas y la práctica de la IA.

Según QQ News , a principios de febrero, ella e investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de Washington implementaron con éxito el modelo de inferencia de inteligencia artificial S1 con costos de computación en la nube inferiores a 50 dólares. El desempeño del modelo en las pruebas de capacidad matemática y de codificación fue calificado como equivalente a las versiones O1 de OpenAI y R1 AI de DeepSeek.

Actualmente, el equipo de investigación del profesor Li Feifei está en proceso de proponer un marco integrado que pueda realizar tareas domésticas, también conocido como "Behavioral Robot Toolkit". Permite a los robots realizar tareas cotidianas, desde sacar la basura y limpiar la ropa hasta fregar los inodoros.

Después de 8 años de estudiar y trabajar en el extranjero, a mediados de marzo, el profesor Trieu Mang decidió regresar a casa para contribuir a la edad de 30 años. CHINA - Después de 8 años de estudiar y trabajar en el extranjero, a mediados de marzo, el profesor Trieu Mang decidió regresar a casa para contribuir a la edad de 30 años.

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