“AI的未来就在这里” | 李飞飞·最新a16z投资人访谈

未经许可不得转载，务必保留原文出处链接和公众号按钮

关注本城公众号并设星标，不错过最新精彩内容

文：Web3天空之城·城主

这是a16z对李飞飞的最新访谈。我们知道，a16z投资了李飞飞刚刚官宣的AI创业公司，所以这是一个投资人访谈。下面是这次最新访谈的重点内容天空之城评论以及全文链接。

在这场深度访谈中，李飞飞从个人经历与技术发展的角度，详细解读了人工智能领域的变革与未来趋势。她回顾了从“人工智能寒冬”到“深度学习”腾飞的历程，阐述了计算能力、数据和算法进步对AI发展的推动作用。她认为，视觉空间智能和生成模型的融合将为未来技术开辟全新的应用场景，从自动驾驶、机器人技术到虚拟现实，无不将受益于这种智能的广泛应用与落地。她进一步探讨了如何通过多模态数据和自监督学习推动AI的自主进化，以及未来AI在三维世界中感知、推理和行动的潜力。这场对话揭示了人工智能在未来十年将如何突破边界，重塑我们的社会、科技与生活。

注：视频号似乎不支持长篇原创翻译内容，访谈视频中英完整版目前请移驾本城B站/抖音同名号

B站传送：【"AI的未来就在这里"| 李飞飞最新九月a16z投资人访谈【精校完整版】-哔哩哔哩】

https://b23.tv/jaJL6vV

视觉空间智能的基础性与发展背景：

李飞飞强调视觉空间智能的重要性，认为它和语言一样，是人类智能的核心组成部分。视觉空间智能不仅用于识别和理解周围环境，还能帮助机器推理和互动。当前，计算能力、数据和算法的进步使这一领域的发展进入了最佳时机。她指出，这种智能对人类与机器人、机器与环境之间的互动尤为重要。

视觉空间智能的突破将会深刻影响自动驾驶、机器人、虚拟现实等领域的发展。它让机器更贴近人类的理解方式，为实现更自然的机器交互和智能操作铺平了道路。正如计算机视觉的诞生促进了深度学习的突破，未来的视觉空间智能将催生新一轮技术革命。

人工智能发展历程：从寒冬到春天：

李飞飞描述了人工智能的发展历程，包括从人工智能的“寒冬”到深度学习的崛起，再到如今生成模型的广泛应用。她回顾了早期深度学习的发展，特别是ImageNet项目对计算机视觉领域的深远影响。她认为，当前AI的“寒武纪大爆发”不仅限于文本和图像，还扩展到视频、音频等多模态数据。

从“寒冬”到“爆发”，AI的发展背后是数据、算法和计算资源的共同驱动。ImageNet项目的成功标志着数据驱动方法的突破。如今，多模态AI的兴起进一步拓展了AI的应用边界，使其在多领域展现出强大的通用性和适应性。

计算能力对人工智能发展的关键作用：

李飞飞指出，计算能力的提升是推动深度学习和人工智能发展的重要因素。她以2012年AlexNet模型为例，展示了计算资源在提升模型表现中的重要性。从早期依赖数天训练的显卡模型，到如今几分钟即可完成的高性能GPU，计算能力的飞跃让深度学习成为现实。

计算能力不仅决定了模型的复杂度和精度，还直接影响着AI的发展速度。当前，随着量子计算和专用AI硬件的崛起，计算瓶颈将被进一步突破，为人工智能的广泛应用提供更强的技术支持。这种计算资源与算法能力的结合，将带来前所未有的创新机遇。

生成式模型的进化与实际应用：

李飞飞提到了生成模型（如GANs）的发展历史，以及它们在视觉智能中的应用。她特别提到生成模型如何让AI从“识别”过渡到“创造”，并讨论了生成模型在艺术、娱乐和内容创作中的潜力。她认为，生成模型的突破标志着AI从数据分析向内容生成的转变。

生成模型的崛起不仅改变了AI的应用模式，还打破了人类创作的局限。通过GANs等技术，AI可以生成高质量的图像、音乐甚至文本，为艺术创作、影视制作等领域带来新可能。这种技术的成熟和普及，正在塑造一个人机共创的未来。

空间智能与未来的技术应用前景：

李飞飞描述了她对空间智能的愿景，尤其是机器在三维空间中感知、推理和互动的能力。她认为，空间智能是推动未来机器人、自动驾驶和虚拟现实等技术发展的核心。在李飞飞的设想中，未来的机器将不再仅仅是识别图像或生成内容，而是能够真正理解和操纵三维世界。

空间智能的突破将改变人类与机器互动的方式。通过深度学习与三维感知的结合，机器将拥有接近人类的理解和操作能力。这种智能不仅将在工业、医疗等领域发挥作用，还将在日常生活中成为人类的得力助手。可以预见，未来的空间智能将彻底重塑人类社会的技术格局。

生成与重建的融合：重塑计算机视觉的未来：

李飞飞讨论了生成与重建技术的融合，并指出这两种方法的结合将为计算机视觉带来全新的发展契机。她提到，传统的3D重建技术由于存在计算复杂度和数据处理的问题，一直难以突破，而生成模型的引入则为解决这些问题提供了新的思路。

生成与重建的结合让计算机视觉不仅限于静态的图像处理，而是能够动态生成和模拟复杂的三维环境。这一技术突破将推动虚拟现实、机器人导航等领域的发展，为AI在实际场景中的应用提供更精准和高效的解决方案。

7. 从监督学习到自监督学习的转变：

李飞飞认为，过去十年是监督学习的黄金时期，而未来十年将是自监督学习的时代。在监督学习中，人类需要为每个数据点手动标注，但自监督学习能够让模型自动学习数据之间的内在联系，从而降低对人工标注的依赖。

自监督学习将成为未来AI发展的主流，因为它能够让模型在海量无标注数据中自动挖掘信息，提升学习效率。它不仅能降低训练成本，还能在多模态数据融合中展现优势，为AI的自主学习和应用开辟新的可能性。

通过深入探讨视觉空间智能、生成模型、计算能力和AI发展的各种主题，李飞飞访谈展现了人工智能领域的最新进展及其未来可能性。她的观点为技术发展提供了方向，也为我们理解AI如何重塑人类社会提供了洞见。

访谈全文万字实录传送：