Đi lên từ rửa bát thuê, Lý Phi Phi trở thành nữ hoàng công nghệ, nhà khoa học hàng đầu thế giới

Lý Phi Phi là người tiên phong trong việc xây dựng và phát triển ImageNet, một cơ sở dữ liệu hình ảnh khổng lồ, đóng vai trò nền tảng cho sự phát triển của học sâu và thị giác máy tính hiện đại. Tuy nhiên, ít ai biết rằng con đường dẫn đến thành công của bà trải qua vô vàn khó khăn, bắt đầu từ những ngày tháng vật lộn với cuộc sống mưu sinh nơi đất khách quê người.

Giáo sư Lý Phi Phi được biết đến là "mẹ đỡ đầu của AI" nhờ những đóng góp mang tính cách mạng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Sinh năm 1976 tại Tứ Xuyên, Trung Quốc, Lý Phi Phi lớn lên trong một gia đình trí thức. Tuy nhiên, cuộc sống của bà rẽ sang một hướng khác khi gia đình chuyển đến Mỹ định cư vào năm 1992. Từ một gia đình có điều kiện, họ phải đối mặt với những thử thách kinh tế khắc nghiệt. Để trang trải cuộc sống, cả gia đình phải làm việc cật lực, và Lý Phi Phi cũng không ngoại lệ. Bà vừa phải cố gắng thích nghi với môi trường học tập mới, vừa phải làm thêm tại một nhà hàng Trung Quốc để phụ giúp gia đình.

Công việc của bà là làm tạp vụ, với thời gian làm việc kéo dài 12 tiếng mỗi ngày, từ 11 giờ sáng đến 11 giờ tối. Mức lương ít ỏi 2 đô la một giờ không đủ để cải thiện đáng kể tình hình tài chính gia đình, nhưng nó thể hiện sự nỗ lực và tinh thần trách nhiệm của bà. Bên cạnh gánh nặng tài chính, rào cản ngôn ngữ cũng là một thách thức lớn đối với Lý Phi Phi. Bà từng là niềm tự hào của gia đình về thành tích học tập ở Trung Quốc, nhưng khi sang Mỹ, điểm số của bà tụt dốc đáng kể.

May mắn thay, hai môn Toán và Vật lý vẫn là điểm sáng trong quá trình học tập của bà. Nhận thức được sự hy sinh của bố mẹ khi phải làm việc vất vả để kiếm tiền đóng học phí cho mình, Lý Phi Phi đã từng có ý định học cao đẳng để giảm bớt gánh nặng cho gia đình. Tuy nhiên, được sự động viên của thầy cô và bạn bè, bà quyết tâm thi SAT và đạt được kết quả tốt. Thành tích này đã giúp bà nhận được học bổng toàn phần vào Đại học Princeton vào năm 1995, mở ra một chương mới trong cuộc đời.

Tại Princeton, bà theo học ngành Vật lý và tốt nghiệp cử nhân loại xuất sắc vào năm 1999. Trong thời gian học đại học, bà còn theo học thêm bằng kép ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính, thể hiện sự đam mê và năng lực vượt trội của mình. Để tiếp tục con đường nghiên cứu chuyên sâu, Lý Phi Phi theo học chương trình sau đại học tại Viện Công nghệ California (Caltech) vào năm 2000 và nhận bằng tiến sĩ ngành Kỹ thuật điện vào năm 2005. Trong thời gian này, bà có những đóng góp quan trọng cho Kỹ thuật học một lần (one-shot learning), một kỹ thuật quan trọng trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu tối thiểu.

Đỉnh cao trong sự nghiệp của Lý Phi Phi phải kể đến việc khởi xướng và phát triển ImageNet vào năm 2006. Cơ sở dữ liệu khổng lồ này, bao gồm hàng triệu hình ảnh được gắn nhãn, đã trở thành "con mắt của AI", một công cụ không thể thiếu cho việc huấn luyện các mô hình học sâu và thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Song song với việc phát triển ImageNet, Lý Phi Phi còn tham gia giảng dạy tại Đại học Illinois, Đại học Princeton và sau đó là Đại học Stanford. Bà giữ chức vụ Giám đốc Phòng thí nghiệm AI tại Đại học Stanford từ năm 2013 đến 2018. Trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2017 đến tháng 9 năm 2018, bà còn đảm nhận vị trí Phó chủ tịch kiêm nhà khoa học trưởng về AI/học máy tại Google Cloud.

Trong thời gian làm việc tại Google, bà tập trung vào dự án Maven, một dự án phát triển kỹ thuật AI để diễn giải hình ảnh chụp từ drone. Bà đã đóng góp vào việc phát triển các hệ thống thị giác để máy móc có khả năng hiểu AI ở mức độ sâu hơn. Nghiên cứu của bà về thị giác máy tính mang tính cách mạng và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả xe tự lái.

Năm 2019, Lý Phi Phi trở lại Đại học Stanford với vai trò đồng giám đốc Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm Stanford (Stanford HAI). Hiện nay, bà tập trung vào việc thúc đẩy nghiên cứu, giáo dục, chính sách và thực hành AI tại Đại học Stanford.

Mới đây, vào đầu tháng 2, bà cùng các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Stanford và Đại học Washington đã triển khai thành công mô hình suy luận AI S1 với chi phí điện toán đám mây dưới 50 đô la. Hiệu suất của mô hình này trong các bài kiểm tra khả năng Toán học và mã hóa được đánh giá ngang bằng với các phiên bản AI O1 của OpenAI và R1 của DeepSeek. Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Lý Phi Phi hiện đang trong giai đoạn đề xuất một khung tích hợp có thể thao tác các việc nhà, được gọi là "Bộ công cụ robot hành vi", cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày như đổ rác, dọn dẹp quần áo và cọ rửa nhà vệ sinh.