| <colbgcolor=#262633><colcolor=#fff> 페이페이 리 Fei-Fei Li | |
| 본명 | 페이페이 리 (Fei-Fei Li) |
| 출생 | 1976년 ([age(1976-12-06)]세) |
[[중국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] 베이징 | |
| 국적 | [[미국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] |
| 직업 | 컴퓨터 과학자, 교수 |
| 현직 | 스탠퍼드 대학교 (컴퓨터과학 / 교수) 스탠퍼드 HAI[1] (공동 디렉터) 월드랩 (창업자) |
| 학력 | 프린스턴 대학교 (물리학 / 학사) 캘리포니아 공과대학교 (전자공학 / 박사) |
| 링크 | |
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1. 개요
페이페이 리는 미국의 컴퓨터 과학자이다. 우수한 연구 이력과 이미지넷의 성과 덕분에 컴퓨터 비전 분야의 선구자 중 하나로 불린다.2. 일생
베이징에서 태어나, 12살에 뉴저지로 이민을 왔다. 물리학과 전자공학을 수련하는 와중에도 컴퓨터과학에 흥미를 가져 로봇공학에 대한 연구도 진행했다.졸업 이후에는 UIUC 전자공학부와 프린스턴 대학교 컴퓨터과학부 교수를 거쳐 2009년에 스탠퍼드 대학교 교수로 부임한다.
2006년부터는 정확하고 많은 양의 데이터를 확보하여 강력한 알고리즘 구축을 위해 이미지넷 프로젝트를 시작한다. 매년 ILSVRC라는 관련 대회도 개최하고 있다.
이후 스탠퍼드와 구글을 오가며 근무한다. 2013년부터 2018년까지 스탠포드 인공지능 연구소에서 활동했다.
2017년에 AI4ALL이라는 비영리법인을 창업했다. 인간을 돕는 인공지능에 대한 교육을 한다. 멜린다 게이츠와 젠슨 황과의 협업으로 시작되었다.
2020년부터 트위터의 이사로 참여했으나, 일론 머스크의 인수 이후 퇴임한다.
2024년 4월 월드랩(World Labs)이라는 공간지능(Spacial Intelligence) 스타트업을 설립했다. 그녀가 평소 기계가 인간의 눈을 갖게 되는 것을 목표로 한다고 언급한 만큼 전통적 데이터 외에도 위성 정보를 비롯한 대안 데이터를 통해 새로운 방식의 월드모델을 설계하여 인공지능이 인간과 같이 지구의 물리적 요소를 이해하도록 만드는 색다른 접근을 시도한다고 한다.[2]
2024년 9월 월드랩이 10억 달러 이상의 밸류에이션으로 두 차례에 걸쳐 도합 2억 3,000만 달러 규모의 펀딩을 진행했다는 소식이 알려졌다. 창업 초기에 제품이 없는데도 불구하고 앤드리슨 호로위츠, 제프 딘, 제프리 힌튼, 에릭 슈밋, 마크 베니오프, 리드 호프먼, AMD, NVIDIA, 어도비, 데이터브릭스 등 업계 거물급 인사와 기업들이 대거 참여했다.
3. 여담
- 학계에서 압도적인 영향력을 발휘하고 있다. 컴퓨터과학계 교육기관을 평가하는 csrankings.org의 평가 항목에 의하면, 스탠퍼드 대학교 내에서도 가장 압도적인 퍼포먼스를 자랑하며#, 구글 논문 누적 인용수 20만 회를 훌쩍 넘겼다.
- OpenAI의 창업 멤버이자 테슬라의 인공지능 부문 총괄을 맡은 바 있는 안드레 카파시의 박사 과정을 지도했다. 그와 함께 시작한 CS231n 강의가 코세라에서 굉장히 유명하다. CNN을 다루는 강의이다.
- 본인이 창업한 이미지넷이 주최한 2012년 ILSVRC에서 알렉스 크리제브스키와 일리야 수츠케버, 제프리 힌튼이 합을 맞춘 알렉스넷 팀이 압도적인 격차로 우승을 차지하며 딥러닝이 인공지능 방법론의 주류가 된 바 있다. 이 대회로 인하여 페이페이 리도 유명세를 타게 된다.
- 인간을 보좌하는 방식의 인공지능 개발을 지향하며, 인공지능 긍정론자이다. 인류를 대체하는 게 아니라, 보강하고 개성하는 역할을 할 수 있는 게 인공지능이라고 주장한다.
- 학계를 넘어 당국 등 여러 기관의 협력을 통하여 생성형 인공지능으로 높은 생산성을 창출해 낼 수 있다며 지지했다.
- 의료 및 헬스케어 업계에 오래 전부터 큰 관심을 가져왔고, 인공지능을 통해 이 분야의 발전을 도모하기 위해 노력하고 있다. 그녀의 대학원 시절에 모친이 큰 병을 앓게 된 게 계기라고 한다. HAI의 대표를 맡고 있는 만큼, 인간을 보좌하는 수단으로서의 의료용 인공지능 개발을 진행하고 있는데, 진단 데이터에 가려져 천시 받고 있는 인간의 행동 데이터[3]의 수집과 디지털화의 중요성을 강조한다. 궁극적으로 이를 통한 엠비언트 인공지능[4] 도입의 필요성을 주장한다.
[1] Human Centered AI Institute.[2] 이는 xAI가 추구하는 비전과 일맥상 통하며 최근 들어 매개변수 규모에 따라 성능 향상이 비례하는 양적투입 방식 모델링이 한계에 이르고 있다는 비판에 직면해 있는 트랜스포머식 모델의 한계를 해결해보려는 측면이 있다. 현재 주류 모델링 기법은 지식 학습 이후 다른 지식과의 결합을 통해 지식을 확장하는 정도인 체계적 일반화 정도가 인간에 비해 상당히 뒤쳐진다는 단점도 있다.[3] 처방을 잘 따르고 있는지, 환자실에서의 평소 상태는 어떤지 등 대개 간호사 혹은 간병인이 수행하는 역할. 이러한 업무는 매우 짧은 시간마다 수시로 체크가 필요하기 때문에 자동화가 된다면, 업무 강도와 가혹한 교대근무 체제로 인해 큰 비판을 받고 있는 간호사의 보좌가 가능해지고, 더 장기적인 관점에서는 별도의 노동력이 필요 없어지기에 환자는 값싼 가격에 서비스를 누릴 수 있게 된다.[4] 카메라와 스마트센서 등을 통해 뽑아낸 행동 데이터를 기반으로 모델링하여 자동화된 IoT 분야.