From poor immigrant to AI pioneer: Fei Fei Li's journey to $3M science prize

The 48-year-old Stanford University professor, dubbed the "Godmother of AI", was honored with the US$3-million VinFuture Grand Prize on Dec. 6. Along with four other pioneering scientists in AI and deep learning—Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, and Yann LeCun—Li was recognized for her transformative contributions to the field.

• Vào ngày 6 tháng 12, giáo sư 48 tuổi của Đại học Stanford, được mệnh danh là "Bà đỡ của AI", đã được vinh danh với giải thưởng VinFuture Grand Prize trị giá 3 triệu USD. Cùng với bốn nhà khoa học tiên phong khác trong lĩnh vực AI và học sâu—Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Jensen Huang, và Yann LeCun—Li đã được công nhận vì những đóng góp đột phá của mình cho lĩnh vực này.

The VinFuture Grand Prize honored her groundbreaking work in computer vision and the creation of ImageNet, a revolutionary dataset that has had a profound impact on the development of AI.

• Giải thưởng VinFuture Grand Prize đã vinh danh công trình đột phá của cô trong thị giác máy tính và việc tạo ra ImageNet, một tập dữ liệu cách mạng đã có ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển của AI.

Her groundbreaking research has underscored the critical role of data in training AI systems and influencing its applications across various fields. By expanding the boundaries of machine perception and interpretation, her work has catalyzed innovation in computer vision, delivering remarkable benefits to society.

• Nghiên cứu đột phá của cô đã nhấn mạnh vai trò quan trọng của dữ liệu trong việc huấn luyện hệ thống AI và ảnh hưởng của nó đến các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bằng cách mở rộng giới hạn của nhận thức và diễn giải máy móc, công trình của cô đã thúc đẩy sự đổi mới trong thị giác máy tính, mang lại lợi ích đáng kể cho xã hội.

Born in Beijing and raised in Sichuan Province, southwest China, Li grew up in a well-off family. Her father, Li Shun, worked in the computer department of a chemical factory, and her mother, Kuang Ying, was a high school teacher.

• Sinh ra tại Bắc Kinh và lớn lên tại tỉnh Tứ Xuyên, tây nam Trung Quốc, Li lớn lên trong một gia đình khá giả. Cha của cô, Li Shun, làm việc trong bộ phận máy tính của một nhà máy hóa chất, và mẹ cô, Kuang Ying, là một giáo viên trung học.

In 1992 her family moved to the U.S. hoping to secure better educational opportunities for her. But life in America presented immense challenges. With their limited English skills, her father found work repairing cameras and her mother became a cashier at a supermarket. The family lived in a small one-bedroom apartment, a stark contrast with their comfortable life in China.

• Năm 1992, gia đình cô chuyển đến Mỹ với hy vọng đảm bảo cơ hội giáo dục tốt hơn cho cô. Nhưng cuộc sống ở Mỹ đem lại vô vàn thử thách. Với kỹ năng tiếng Anh hạn chế, cha của cô tìm được công việc sửa chữa máy ảnh và mẹ cô trở thành nhân viên thu ngân tại một siêu thị. Gia đình sống trong một căn hộ một phòng ngủ nhỏ bé, một sự đối lập rõ rệt với cuộc sống thoải mái của họ ở Trung Quốc.

Li recalls: "We had no money. So apart from studying, I worked various odd jobs. I did not feel sorry for myself because my parents worked just as hard. Together, we strived to survive as a family. I learned English from scratch but excelled academically, particularly in math and science."

• Li nhớ lại: "Chúng tôi không có tiền. Vì vậy ngoài việc học, tôi còn làm nhiều công việc lặt vặt. Tôi không cảm thấy tiếc cho bản thân vì bố mẹ tôi cũng làm việc chăm chỉ như vậy. Cùng nhau, chúng tôi cố gắng sống sót như một gia đình. Tôi học tiếng Anh từ đầu nhưng đã xuất sắc trong học tập, đặc biệt là toán và khoa học."

While in high school, Li worked as a waitress and cleaner. Her talent for math and physics caught the attention of her teacher, Bob Sabella, who became a guiding force in her life. His encouragement and support instilled confidence in Li, helping her feel included and valued beyond her identity as a Chinese immigrant.

• Trong khi học trung học, Li làm bồi bàn và dọn dẹp. Tài năng của cô về toán và vật lý đã thu hút sự chú ý của giáo viên cô, Bob Sabella, người trở thành một lực lượng hướng dẫn trong cuộc đời cô. Sự khuyến khích và hỗ trợ của ông đã tạo nên sự tự tin cho Li, giúp cô cảm thấy được bao gồm và có giá trị ngoài danh tính của mình là một người nhập cư Trung Quốc.

Dr. Fei Fei Li. Photo courtesy of VinFuture Prize's Facebook

• Tiến sĩ Fei Fei Li. Ảnh: Facebook giải thưởng VinFuture

In 1995 she secured a scholarship to Princeton University to pursue a degree in physics. Determined to support her family, she borrowed money from friends and former teachers to purchase a dry-cleaning business for her parents. She attended classes during the week and worked at the store on weekends. Despite the grueling schedule, she graduated with high honors in 1999.

• Năm 1995, cô nhận được học bổng vào Đại học Princeton để theo đuổi bằng cấp về vật lý. Quyết tâm hỗ trợ gia đình, cô vay tiền từ bạn bè và giáo viên cũ để mua một cửa hàng giặt khô cho cha mẹ mình. Cô tham gia các lớp học trong tuần và làm việc tại cửa hàng vào cuối tuần. Dù lịch trình khắc nghiệt, cô tốt nghiệp với danh dự cao vào năm 1999.

She continued her academic journey, obtaining a Ph.D. from the California Institute of Technology in 2005. During her doctoral studies, she made significant contributions to "one-shot learning," a method enabling AI to make predictions using minimal data. This innovation became a cornerstone for advancements in computer vision and natural language processing.

• Cô tiếp tục hành trình học thuật của mình, nhận bằng tiến sĩ từ Viện Công nghệ California vào năm 2005. Trong suốt quá trình học tiến sĩ, cô đã đóng góp đáng kể cho "học một lần", một phương pháp cho phép AI dự đoán với dữ liệu tối thiểu. Sáng kiến này đã trở thành nền tảng cho những tiến bộ trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

In 2006 Li conceived the idea for ImageNet, often described as the "eyes of AI," which laid the groundwork for generative AI. The database pairs millions of images with detailed textual descriptions, serving as a benchmark for developing advanced AI systems. By 2009, Li and her team had labelled 3.2 million images.

• Năm 2006, Li nảy ra ý tưởng cho ImageNet, thường được mô tả là "đôi mắt của AI", đặt nền tảng cho AI tạo sinh. Cơ sở dữ liệu này ghép nối hàng triệu hình ảnh với các mô tả văn bản chi tiết, đóng vai trò là tiêu chuẩn để phát triển các hệ thống AI tiên tiến. Đến năm 2009, Li và nhóm của cô đã gắn nhãn 3,2 triệu hình ảnh.

The following year they launched a competition to encourage researchers to create AI systems capable of accurately interpreting image content. This initiative revolutionized image recognition technology.

• Năm sau, họ khởi xướng một cuộc thi để khuyến khích các nhà nghiên cứu tạo ra các hệ thống AI có khả năng diễn giải nội dung hình ảnh một cách chính xác. Sáng kiến này đã cách mạng hóa công nghệ nhận diện hình ảnh.

Li joined Stanford University as an assistant professor in 2009 and became a full professor in 2018. Between 2013 and 2018 she directed Stanford’s AI Laboratory. During her tenure at Google Cloud from 2017 to 2018, she served as vice president and chief scientist for AI/ML, where she contributed to Project Maven, a program focused on analyzing drone-captured images using AI. Her work in computer vision has been transformative, with applications ranging from autonomous vehicles to advanced imaging systems.

• Li gia nhập Đại học Stanford với vai trò trợ lý giáo sư vào năm 2009 và trở thành giáo sư đầy đủ vào năm 2018. Từ năm 2013 đến 2018, cô đã chỉ đạo Phòng thí nghiệm AI của Stanford. Trong thời gian làm việc tại Google Cloud từ 2017 đến 2018, cô giữ chức phó chủ tịch và nhà khoa học trưởng về AI/ML, nơi cô đã đóng góp cho Project Maven, một chương trình tập trung vào phân tích hình ảnh thu thập từ drone bằng AI. Công trình của cô trong thị giác máy tính đã có ảnh hưởng lớn, với các ứng dụng từ xe tự hành đến các hệ thống hình ảnh tiên tiến.

In 2019 Li returned to Stanford as co-director of the Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. She is the inaugural Sequoia Professor in the computer science department and a member of the U.S. National Academy of Engineering. At Stanford, her efforts focus on promoting AI research, education and policies to ensure the technology benefits humanity in ethical and inclusive ways.

• Năm 2019, Li trở lại Stanford với tư cách đồng giám đốc Viện Trí tuệ Nhân tạo Tập trung vào Con người của Stanford. Cô là Giáo sư Sequoia đầu tiên trong khoa khoa học máy tính và là thành viên của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia Hoa Kỳ. Tại Stanford, nỗ lực của cô tập trung vào việc thúc đẩy nghiên cứu AI, giáo dục và chính sách để đảm bảo công nghệ mang lại lợi ích cho nhân loại một cách đạo đức và bao trùm.

Building on her work at Stanford's AI Lab, she founded AI4ALL, a nonprofit organization offering AI courses to high school students, with a particular focus on encouraging young women and underrepresented minorities to explore careers in computer science. She frequently delivers keynote speeches at academic and industry events, emphasizing the importance of diversity and gender equality in technology.

• Dựa trên công việc của mình tại Phòng thí nghiệm AI của Stanford, cô đã thành lập AI4ALL, một tổ chức phi lợi nhuận cung cấp các khóa học AI cho học sinh trung học, với trọng tâm đặc biệt là khuyến khích phụ nữ trẻ và các nhóm thiểu số ít được đại diện khám phá các nghề nghiệp trong khoa học máy tính. Cô thường xuyên thuyết trình tại các sự kiện học thuật và công nghiệp, nhấn mạnh tầm quan trọng của sự đa dạng và bình đẳng giới trong công nghệ.

In November 2023 Li published a memoir titled "The Worlds I See: Curiosity, Exploration, and Discovery at the Dawn of AI." Reflecting on the experience, she says: "I am shy and not good at self-expression, but I was determined to write this book because women’s voices are essential in AI."

• Vào tháng 11 năm 2023, Li đã xuất bản một cuốn hồi ký có tựa đề "Những Thế Giới Tôi Thấy: Sự Tò Mò, Khám Phá, và Phát Hiện tại Bình Minh của AI." Nhìn lại trải nghiệm, cô nói: "Tôi nhút nhát và không giỏi tự thể hiện, nhưng tôi quyết tâm viết cuốn sách này vì tiếng nói của phụ nữ là thiết yếu trong AI."