认知科学

第二，认知科学深入探讨了人类思维的复杂性，强调我们的脑海不仅仅是信息的仓库，更是不断学习的系统。李飞飞在自己的研究中指出，数据对机器学习的重要性，她通过推动ImageNet项目使得大规模训练数据的使用变得普遍化，助力了人工智能的快速发展。

计算能力的突破

最后，计算能力的巨大提升也是现代人工智能兴起的重要因素。从20世纪40年代的计算机架构开始，优化的计算技术以及GPU的不断发展，让智能算法能够处理大量的数据，这促使了AI能力的飞跃。李飞飞更是提到，视频游戏的火热推动了计算机速度的发展，促进了人工智能技术的进步。

人工智能的新阶段：从“感知智能”到“行动智能”

李飞飞指出，次世代的人工智能正处于一个转折点：从简单的感知转向更复杂的行动。这意味着AI不仅要理解周围的环境，更要能够与之积极互动。李飞飞在演讲中呈现了几项尖端研究成果，包括在复杂视觉任务中，AI如何通过与物体的交互提升自身的理解与行动能力。

有趣的是，李飞飞给观众展示了她的团队如何运用机器人和数字视觉技术，完成包括语义标注、艺术风格迁移及生成式AI算法在内的多个应用案例。这展示了AI有潜力在更广泛的场景中改变我们与世界的互动方式。

以人为本的人工智能

在演讲中，李飞飞明确提出“以人为本的人工智能”理念，强调尊重人类的尊严。在面对技术快速发展的同时，人类需关注自身的定义和自主性。李飞飞进一步阐述，AI技术应成为提升人类尊严的工具，尤其是为弱势群体重新赋能。

她提到的项目显示AI如何帮助重度瘫痪者通过解码脑电波控制机械臂，展示了技术如何理解和实现自主行动的可能性。此外，李飞飞还强调了能动性的重要性，认为AI的进步应旨在增强而非取代人类能力，为医疗健康、创造力和智能制造提供更广阔的可能性。

人工智能治理的三大原则

李飞飞在演讲的最后提出了人工智能治理的三大原则：一是基于科学而非科幻想象，强调以科学的态度评估AI的能力与局限；二是务实态度，鼓励AI的实际应用，确保其良性发展；三是建立多元化的AI生态环境，推动各界共同参与。这说明在快速变化的技术时代，科学合理的治理将是推进发展与防范风险的关键所在。(责任编辑：乔娇 TT0002)