在人工智能领域，大语言模型已经展现出令人惊叹的能力。然而李飞飞教授指出，真正的技术突破尚未到来。她强调，若AI无法理解三维世界，就不能算作真正的智能。这已成为她下一个雄心勃勃的研究目标。
近日，Y Combinator在其YouTube频道发布了李飞飞在旧金山AI创业学校的访谈视频。访谈中，她回顾了从ImageNet项目创建到当前生成模型的发展历程，特别提到目前正在攻克人工智能最具挑战性的前沿领域：空间智能。作为空间智能公司World Labs的创始人兼CEO，李飞飞详细阐述了3D世界建模对实现通用人工智能(AGI)的重要意义，以及空间智能相比语言智能更具挑战性的原因。
核心观点速览：
ImageNet项目不仅是李飞飞的个人梦想实现，更是计算机视觉和深度学习领域的一次范式转变。她表示当时只是单纯执着于"让机器看见"的目标，而这种执着最终促成了数据、GPU和神经网络的历史性结合。如今，她正致力于引领新一轮AI革命。
从物体识别到场景理解，AI逐步具备处理复杂视觉信息的能力。李飞飞认为，在AGI时代，必须让AI理解三维世界才能真正实现通用智能。相比大语言模型的数据获取，构建空间智能模型面临更大挑战。
关于World Labs的具体技术细节，李飞飞表示不便透露过多。但她提到，实现元宇宙和软硬件融合都需要空间智能技术支持。虽然人类对3D世界的感知能力有限，但她对团队充满信心，相信能够在2D世界解决这个难题。
访谈最后，李飞飞分享了自己的成长经历，从移民美国求学，到担任斯坦福人工智能实验室主任、谷歌副总裁，再到如今创业。她始终保持从零开始的心态，并鼓励年轻人追随兴趣，勇敢面对挑战。
在技术讨论环节，李飞飞详细阐述了空间智能相比语言智能的复杂性。她指出，语言本质是一维的、纯生成性的，而现实世界是三维的，需要同时处理生成与重建。此外，空间智能数据的获取难度远高于语言数据。尽管如此，她仍对解决这一难题充满信心。
谈到职业发展时，李飞飞表示自己始终处于"舒适区"——即从零开始的状态。无论是经营洗衣店支持学业，还是创办World Labs，她都享受这种创业过程。她特别强调"智识上的无畏"是成功的关键特质，也是她招聘人才时最看重的品质。
在观众问答环节，李飞飞就AGI定义、研究生教育价值、开源策略等话题分享见解。她认为学术界应关注产业界难以解决的基础性问题，如跨学科AI应用和理论突破。对于AGI，她坦言目前尚无明确定义，更倾向于将其视为AI发展的自然延伸。
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