本文授權轉載自公眾號：Hyper超神經
By 超神經
內容提要：儘管在科技領域，女性從業者的比例一直低於男性，但這絲毫不影響她們在科研方面發光發熱，在 AI 領域亦是如此。近日，福布斯刊發了一篇文章，盤點了 8 位在 AI 領域帶來卓越成就的女性，我們來共同見證她們的智慧與實力。
關鍵詞：女性 AI 領導力
人工智慧領域從業者男性遠遠多於女性，這是一個不爭的事實。根據 Wired 和 Element AI 在 2018 年的研究，全球 AI 研究人員中，只有 12％ 是女性。
但是數量上的弱勢，並不代表女性在 AI 領域實力就會遜色。事實上，沒有任何科學證據表明，女性與男性在計算機相關領域的天賦和能力有所不同。
如今，全球已經有許多傑出的女性，站在 AI 的最前沿，為推動 AI 的發展做出無可替代的貢獻。她們也正在塑造人工智慧的未來，還將成為下一代 AI 領軍者的榜樣。
近期，福布斯的 AI 專欄作家、創業投資公司 Highland Capital Partners 的風險投資專家 Rob Toews，撰文列舉了當今人工智慧領域裡，八位具有代表性的女性領袖。AI 領域因為她們所貢獻的力量，而有了很大的不同。
註：下文所介紹 AI 女性領袖，排名不分先後。
Joy Buolamwini 被稱為「人工智慧革命的良心」（the conscience of the AI revolution）。
她在麻省理工學院(MIT)讀研究生時，在算法偏見方面的開創性工作，讓世界開始關注面部識別系統中的種族和性別偏見問題。
正是因為她的的研究，亞馬遜，微軟和 IBM 在 2020 年都分別停止了面部識別產品的生產，並承認該技術尚不適合公眾使用。
Buolamwini 的工作在紀錄片
《Coded Bias》中得到了重點介紹
Buolamwini 站在新興運動的最前沿，驗證並解決人工智慧技術造成的社會影響，她通過其非營利算法正義聯盟推動了這一運動。
Buolamwini 在反對算法偏差的鬥爭中說道：「當我在 2016 年開始討論這一點時，它對於很多人來說，還是一個非常陌生的概念。但是到了今天，我一上網，就會看到關於 AI 系統帶有偏見的新聞報導。人們現在才剛剛意識到問題存在的事實。當然，有了這個意識是好的，接下來就需要採取行動。這就是我們所處的階段。」
從 SRI（國際斯坦福研究所）到 Google，從 Uber 到 NVIDIA，Claire Delaunay 在許多矽谷最具標誌性的組織中，都擔任過技術領導職務。她還是自動駕駛卡車初創公司奧託（Otto）的聯合創始人兼工程負責人。
Delaunay 在 NVIDIA 任職期間，專注於構建工具和平臺，以實現自動化設備的大規模部署。
她在談到大公司和初創公司之間的權衡取捨時表示：「有些突破只能在大公司才能實現，而有些突破也只能在初創公司中實現。初創公司非常擅長解構事物，並實現跨越式的大飛躍。大公司則非常擅長鞏固其突破性的成果，並建立強大的技術基礎，實現未來的創新。」
Rana el Kaliouby 一直致力於使 AI 在情感上更加智能。她被認為是 Emotion AI （情感人工智慧）領域的開拓者。
2009 年，她與麻省理工學院共同創立了初創公司 Affectiva，以開發能夠理解人類情感的機器學習系統。如今，該公司的技術已被《財富》 500 強中 25％ 的企業所使用，包括用於媒體分析，消費者行為研究和汽車用例（automotive use cases）。（我們也曾多次介紹過 Affectiva 的技術及應用案例，詳情請見《女朋友生氣了嗎，算法比直男更懂她》。）
她在 2018 年被福布斯選為「美國科技女性 50 強」
Kaliouby 如此介紹她的大局觀：「我一生的工作就是，在科技讓我們失去人性之前，先讓科技人性化。」
史丹福大學計算機系教授；insitro CEO 兼創始人
Daphne Koller 擁有著廣泛的職業生涯，這也說明了，學術界與工業界之間的共生關係，這是人工智慧領域一大標誌性特徵。
自 1995 年以來，Koller 一直擔任史丹福大學的教授，專注於機器學習。2012 年，她與史丹福大學教授、AI 實驗室負責人吳恩達，共同創立了教育科技初創公司 Coursera。如今，Coursera 已經是年營業額達 26 億美元的教育科技巨頭。
Koller 是麥克阿瑟獎學金獲得者
（註：該獎俗稱「天才獎」，是美國跨領域最高獎項之一）
Koller 迄今為止最雄心勃勃的事業，可能是她最新創立的公司。她於 2018 年創立了 insitro，該公司是一家應用機器學習來轉變藥物研發和發展的公司。成立僅僅兩年，Insitro 已從 Andreessen Horowitz 等公司籌集了約 2.5 億美元，並於近期宣布與 Bristol Myers Squibb 建立重要的商業合作夥伴關係。
Koller 對剛開始從事 AI 領域的小夥伴給出了如下建議：「選擇一個真正重要的、真正有社會價值的人工智慧應用，畢竟並非所有 AI 應用都是如此。然後投入艱苦的工作，去真正理解這個領域。我之所以能夠建立 insitro，是因為我花了 20 年的時間學習生物學。目前，如果要我給年輕人推薦一個領域的話，可能會是能源和環境。」
很少有人像李飛飛一樣，在 21 世紀為 AI 世界做出如此傑出的貢獻。
她 1976 年出生於北京，長在四川，16 歲隨父母移居美國新澤西州。作為一名年輕的普林斯頓大學教授，李飛飛在 2007 年提出並領導了 ImageNet 項目，該項目包含數百萬個已標記圖像的資料庫。ImageNet 已經改變了整個 AI 的發展軌跡，這是業內人士有目共睹的。
ImageNet 背後的先見之明是，龐大的數據集（而不是特定的算法）將成為釋放 AI 潛力的關鍵。當 AI 教父 Geoffrey Hinton 和團隊，在 2012 年 ImageNet 競賽中首次展示基於 ImageNet 訓練的基於神經網絡的模型時，現代深度學習時代就此誕生。
李飛飛之後成為史丹福大學的終身教授，曾擔任谷歌雲 AI/ML 首席科學家，領導史丹福大學 AI 實驗室，加入 Twitter 董事會，共同創立了著名的非營利性組織 AI4ALL，並創立了史丹福大學以人為本的 AI 研究所（HAI）。
李飛飛一直活躍在 AI 界
2018 年獲得了「影響世界華人大獎」
在她擔任的許多領導職務中，李飛飛不懈地倡導以更加包容、公平和人性化的方式來對待 AI。
李飛飛解釋了為何 AI 多樣性如此重要：「我們的技術與人類價值觀並不是獨立存在的。技術還代表了其背後進行設計、開發和應用的人類的價值觀。因此，如果我們擔心殺手機器人，那麼我們真正應該擔心的是技術的創造者。我們希望這項技術的創造者代表我們的價值觀，代表我們共同的人性。」
Gradient Ventures 創始人兼管理合伙人
Anna Patterson 在開發和部署人工智慧產品方面有著傑出的成就，無論是在大型科技公司還是在初創公司。
Patterson 於 2004 年首次加入 Google，擔任長期高管，她作為 Google 的工程副總裁，領導人工智慧工作多年。
2017 年，她創立了 Google 的 AI 風險投資基金 Gradient Ventures，如今該基金主要投資早期階段的 AI 創業公司。
Patterson 曾開發 Recall 搜尋引擎技術
2004 年將其出售給 Google
Patterson 還是眾多很有前景的 AI 初創公司的董事會成員，包括 Algorithmia，Labelbox 和 test.ai。她還是上市公司 Square 的董事會董事。
她在投資任何一家 AI 初創公司之前，都會問自己一個問題：「我自己是否也一直在思考他們的願景和使命？」
麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）主任
Daniela Rus 是世界領先的機器人專家之一。她是麻省理工學院（MIT）教授，也是 MIT 計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的首位女性負責人。
CSAIL 是世界上最大，最負盛名的 AI 實驗室之一，這也讓她成為了這個傳奇家族的一員：幾十年來，CSAIL（及其前身實驗室）的前任董事包括 AI 傳奇人物 Marvin Minsky，JCR Licklider 和 Rodney Brooks。
Rus 的開創性研究在網絡協作機器人（可以協同工作並相互交流的機器人）自我重配置機器人（可以自動更改其結構以適應環境的機器人）和軟體機器人（沒有剛性身體的機器人）方面取得了最新的進展。
DeepTech 和麻省理工科技評論曾報導的「抓取式」軟體機器人、摺紙機器人等重要論文與技術成就，都是由 Daniela Rus 和她的團隊一起研發的
Rus 談到了人們對人工智慧的一個常見誤解：「人們必須明白，AI 不過是一種工具。它和任何工具一樣，從本質上講並沒有好壞之分，完全是我們決定使用它來做什麼。我相信，我們可以使用 AI 做出非常積極的事情，但這似乎並不是必然的。」
OpenAI 董事會成員；Neuralink 項目總監
Shivon Zilis 一直都供職於最前沿的幾家 AI 公司的領導團隊：OpenAI，Neuralink，Tesla 和 Bloomberg Beta。
她是 OpenAI 中最年輕的董事會成員，在 Neuralink（伊隆·馬斯克牽頭創辦的腦機接口公司），Zilis 在 CEO 辦公室負責高優先級的戰略計劃。
Shivon Zilis 出生於 1987 年，畢業於耶魯大學
曾在 2015 年入選福布布斯 30 歲以下精英榜（共 30 位）
Zilis 談到她對新技術開發的態度：「如今，『建造護城河』的概念經常出現，這令我感到驚訝。如果你認為自己正在構建的技術對整個世界都有利，那不是應該把注意力集中在儘可能快地擴展你的技術樹上嗎？為什麼反而是要放慢速度並分散資源，去阻礙其他人的進步呢？」
作為 AI 領域的 8 位代表性人物，她們讓世界看到，女性正在為人工智慧領域貢獻出不可忽視的力量。
如今，女性力量也正在覺醒，無論國內外，越來越多的 AI 峰會、論壇，都開始專設「女性專題」，號召人們關注女性開發者、研究者。
科研不分男女，性別的多元化也將幫助消除技術中所存在的偏見。儘管現在 AI 界從業者依然是男多女少的局面，但相信這個比例終將有平衡的一天。
資料來源：
https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/12/13/8-leading-women-in-the-field-of-ai/?sh=308181b5c97e
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