斯坦福大学教授李飞飞是ImageNet的发起人和推动者，在她看来，ImageNet就是重塑计算机视觉或机器学习的“北极星”。这一数据集的建立历经曲折，彼时遭受了包括Jitendra Malik教授在内不少人的质疑，如果项目失败，很大可能影响李飞飞拿到终身教职。不过，她还是顶住质疑，坚信创建ImageNet是必要的。
历经数年努力，李飞飞和她的团队建立了ImageNet数据集，包含使用日常英语标记的1400万张图像，跨越218000个分类，为后来“AlexNet时刻”的到来提供了不可或缺的助力，ImageNet竞赛后来也成为计算机视觉领域的研究人员角逐算法效果的大舞台。
也是在深度学习走红的那一年，她与当时的博士生Andrej Karpathy开设了在斯坦福备受欢迎的深度学习课程CS231n，它也成为在网络上爆火的最早、最权威的深度学习课程，极大地推动了深度学习知识的普及。
作为一名华裔科学家，李飞飞的成长故事非常励志。她出生于北京，在成都长大，16岁随父母移居美国，为了支撑一家人的生计和她的学业，她去了在中餐馆打工、做家庭保洁员。
19岁，她在普林斯顿大学的物理学专业就读，期间开办了一家干洗店。而后，她的学术生涯一路向前，人生迎来转机。2005年，她在加州理工学院获得电子工程专业的博士学位，直到2012年，她晋升为斯坦福大学终身职的副教授，并担任人工智能实验室主任。2017-2018年学术休假期间，李飞飞担任谷歌副总裁、谷歌AI/ML首席科学家一职。
2020年以来，陆续当选美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，也是唯一一位当选“美国三院士”的华裔女性科学家。目前，她致力于“以人为本”的人工智能研究所（Stanford HAI）的工作。
从为了维持生计和学业当保洁员，到成为斯坦福教授和享誉AI领域的科学家，她是如何做到的？ImageNet对深度学习的崛起意味着什么？她目前对AI发展的关注重心是什么？又如何看待AI学界人才等资源外流的现状？去年8月，在Pieter Abbeel主持的The Robot Brains Podcast节目中，李飞飞都一一作了解答。
以下是对话内容，OneFlow社区做了不改变原意的编译。