提起李飞飞，大家可能并不陌生。作为女性，其独立、聪慧、干练、富有创造性，为新时代女性做出了榜样。作为科学家，其抓住了AI领域的浪潮，揭开了中国人在AI领域崛起的序幕，是我们每一个中国人的榜样与骄傲。
大家也许会将其与逆袭、勤奋、努力等词汇紧紧相连，这并不意外，也没有什么错误。不少文章的标题也写着，从洗碗工到首席AI科学家的逆袭。但是深究李飞飞的发展历史，才能更好的为自己的人生之路点一盏明灯。
1976年，李飞飞出生在祖国的首都北京，其父母都是名副其实的知识分子，可以说李飞飞有着一个不错的出生和家庭环境。但是当李飞飞谈及自己的人生时，却总是从16岁开始谈起。
不知道大家是否看过《北京人在纽约》这部电视剧，其中所描绘的中国知识分子怀揣着美国梦举家移民到美国的情节完美贴切了李飞飞的遭遇。
1992的中国与美国有着巨大差距，往往怀揣着美国梦的华人踏上美利坚的土地后收获的只是梦碎与心碎。李飞飞的父母也面临着这样的状况，尽管有着知识分子的身份，却因为语言不通不得不干着修理照相机、清洁工之类的工作，沦为了下层群众。
尽管一家人在生存线上挣扎，但是李飞飞的父母却始终不忘初心，他们艰难得供养李飞飞接受最优质的教育，并帮助她破除语言障碍。李飞飞所就读的帕西帕尼高中在新泽西州排名第六。李飞飞说，她的高中时代非常艰难，她一边在中国餐馆洗盘子，一边在课堂里默默得读书学习。她的同学也说她浑身散发着书呆子气，看不出任何出彩的地方。
然而，就像如今中国家长认为高考改变孩子命运那样，李飞飞在拿到普林斯顿大学全额奖学金的时候，她的人生也改变了。事实上，当她被普林斯顿大学录取的时候，当地人全都惊讶了。惊讶的程度就好比在中国某个偏远山区的孩子考取了高考状元一样，当地的报纸甚至还专门刊登了她的故事。标题就是《美国梦，成真了！》
值得一提的时，李飞飞进入普林斯顿大学攻读的并不是计算机领域的学位，1999年其毕业时，她和大多数名校学生一样，面试了数家投行与咨询公司。知名公司麦肯锡、高盛也曾向她抛出橄榄枝。如果当时李飞飞接受了，那么世界上也许会多一位年入百万的中产阶级，她身边的邻居会多一个真正实现了美国梦的榜样。但是，计算机领域会失去一名领军级别的人物，人工智能的浪潮也许会推迟十年才会到来。
毕业后的李飞飞最终拒绝了诱人的职位，选择去西藏研究一年藏医，并且归来后她选择继续读博，攻读人工智能与计算神经科学博士学位。
任何时候选择读博都是需要勇气的，尤其是李飞飞这样生活在并不富裕的家庭的女性。所幸的是，李飞飞是幸运的，她得到了父母的大力支持。父母义无反顾得支持李飞飞去追逐自己的梦想，不管是她去西藏学医，还是她是攻读博士。在李飞飞攻读博士期间，其母亲罹患癌症，并得了中风。这对李飞飞又是一个沉重打击，但她最终还是挺过来的，并于2005年获得加州理工大学电子工程系博士学位。
人生最大的挑战其实是不辜负你最大的潜能，又不辜负你身上的责任，以及诚实面对你自己内心所希望追求的事业。这是李飞飞面对采访时说的话。人们将她的困苦遭遇作为谈资，或者以此来鼓励自己。可是有的东西没有经历过，就永远无法体会那种感受。
可以说，从1995年到2005年，李飞飞接受了世界上最好的教育，也挺过了人生中最难的难关。
而之后的故事，也就家喻户晓、耳熟能详、水到渠成、人尽皆知了。
李飞飞继续在计算机视觉领域深耕。当时的学术主流在关于解决如何让计算机更好得理解图片的问题上采取的办法是改进算法，但是李飞飞却对数据有着无比得执着心理。她认为，如果数据无法真实、全面得反映这个世界，那么再好得算法也没有用。
这种观点与当时还在黑暗中摸索，如今被誉为神经网络之父的，身在大洋彼岸的辛顿的观点隐隐约约中不谋而合。辛顿并没有立刻意识到数据的重要性，但是他一直认为深度神经网络才是人工智能的突破方向。自从1950年以来，神经网络几经起伏，进入21世纪初期，已经处于冷藏阶段。辛顿的研究也处于边缘化，时刻面临着没有经费，进入慢性死亡的阶段。
别人甚至问辛顿，看你挺聪明的一个人，为什么要做这个？
李飞飞立刻着手于图片数据的收集与标记。一开始她准备以10美元一小时的薪资来雇佣本科生人工标记，后来发现这种工作进度也许要一个世纪才能完成。
与此同时，李飞飞的团队也面临着资金告罄的结局。
她四处向联邦申请资金，得到的回复是对方写在申请书上严厉的批评——为普林斯顿在做这样的研究而感到羞愧，这个研究唯一的可取之处是这是一个女性主导的研究。
然而天无绝人之路。转机来自于李飞飞和一个研究生偶然间的聊天。那名学生问李飞飞是否知道亚马逊的 Mechanical Turk 网站——一个众包平台，可以把任务在这个平台上分发出去，雇佣世界各地的人用电脑远程完成，费用低廉。
时间来到2009年，李飞飞及其团队发表了ImageNet的论文及数据集。当时在世界上会举办一些图像识别的比赛，团队持自己的算法对相同的数据集做识别。李飞飞联系了一个赛事举办方，利用他们这几年打造的数据集，合作举办赛事。就这样，ImageNet数据集逐渐在机器视觉领域小有名气起来。
真正的转折点是在2012年。那年，在ImageNet图像识别大赛上，辛顿及其团队夺得了大赛冠军，并且识别率领先第二名高达10%，将正确率提高了一个量级。一直到今天，人们都把深度学习能够重新获得生命的原因归结于这场比赛。
此后李飞飞曾对此做过感概，和辛顿相比，我感到很幸运，因为他坚持研究了二十多年才获得回报，我等待的时间没有那么长，我很敬佩他的坚持和热情。
要知道，此时辛顿已经65岁，他的一生见证了神经网络的起伏涨跌，并一度在边缘化的环境中孤独得研究，是名副其实的神经网络之父。
从此，人工智能领域开始变得不一样了。对人工智能领域的投资方不再仅仅局限于政府，各大商业公司巨头敏锐得嗅到了商机，纷纷进入了人工智能的角逐场，搅起了一场铺天盖地，席卷而来的人工智能浪潮。
像人们耳熟能详的alphago人机大战，已经是在此四年后的事情了。
回顾李飞飞的成功经历，其30岁完成学业生涯，中间还从事一年藏医。34岁完成ImageNet项目，历经几年的奔波争取，最终在37岁那年一战成名。其出生于不错的家庭背景，也经历过艰难困苦的求生之路。
但名校光环，坚定的人生目标，以及百折不挠，百炼成钢的品质是她人生的主旋律！