Sebelum Fei-Fei Li membantu meluncurkan era modern kecerdasan buatan, dia menjalankan bisnis laundry di New Jersey.
Li pindah ke Amerika Serikat pada usia 15 tahun dengan bahasa Inggris dan uang yang sedikit. Untuk bertahan hidup, orang tuanya bekerja sebagai kasir dan Li bekerja di restoran Cina. Saat kesehatan ibunya memburuk ketika Li masuk kuliah di Princeton, keluarganya butuh uang untuk bertahan hidup. Jadi, mereka buka toko laundry.
Bahkan saat kuliah di kampus Princeton yang bagus, Li bercanda bahwa dia adalah “CEO” dari toko orang tuanya. Sebagai satu-satunya yang bisa bahasa Inggris, dia membagi waktu antara mengerjakan soal fisika dan mengurus semua bisnisnya: menjawab telepon, urus inspeksi, bicara dengan pelanggan, dan tangani tagihan. Saat dia pindah ke Caltech untuk mulai program doktornya, pekerjaannya tidak berhenti: Dia tetap menjalankan laundry itu dari jauh sampai pertengahan sekolah pascasarjananya.
Pengalaman itu, katanya, mengajarinya ketahanan: kualitas yang sekarang dia anggap penting dalam sains dan hidup.
“Sains adalah perjalanan yang tidak lurus,” katanya. “Tidak ada yang punya semua solusi. Kamu harus melalui tantangan untuk menemukan jawaban.”
Di Princeton, Li tertarik pada fisika, tertarik pada keberaniannya, gagasan bahwa kamu bisa menanyakan pertanyaan terbesar tentang alam semesta. Akhirnya, “pertanyaan berani”-nya sendiri berubah: Apa itu kecerdasan? Bagaimana itu muncul? Dan bisakah mesin mempelajarinya? Rasa ingin tahu itu membawanya ke Caltech, di mana sebuah kesadaran akhirnya mengubah seluruh bidang AI hampir secara tidak sengaja.
Pada waktu itu, penelitian visi komputer sedang bermasalah. Algoritmanya tidak bekerja, dan tidak ada yang tau kenapa. Li mulai melihat ke luar ilmu komputer—ke arah psikologi, linguistik, dan bagaimana manusia mengatur dunia—dan melihat sesuatu yang jelas yang telah diabaikan bidang itu: Manusia belajar dari banyak pengalaman. Komputer mencoba belajar dari dataset dengan hanya beberapa ratus gambar.
“Dataset ilmiah yang kami gunakan dulu sangat kecil,” katanya.
Li tidak bermaksud untuk merevolusi bidang itu, dia hanya mengikuti firasat yang menurut orang lain salah.
“Saya pikir kamu mengambil ide ini terlalu jauh,” seorang mentor memperingatkannya pada tahun 2007, setelah dia mengusulkan untuk membangun dataset gambar yang sangat besar sehingga terdengar tidak mungkin. Saat itu, kebanyakan peneliti percaya bahwa algoritma—bukan data—adalah hambatan sebenarnya.
“Sebelum ImageNet, orang tidak percaya pada data,” kata Li nanti. “Semua orang bekerja pada paradigma yang sangat berbeda dalam AI dengan data yang sedikit.”
Jadi, dengan membawa serta mahasiswa doktoral yang tidak sabar, dia berusaha membangun apa yang tidak ada. Hasilnya adalah ImageNet: 15 juta gambar berlabel dalam 22.000 kategori, diatur menggunakan wawasan dari kognisi manusia.
Dia tidak berhenti di situ: pada tahun 2010, dia mengubah ImageNet menjadi kompetisi tahunan yang memaksa peneliti untuk menguji algoritma mereka pada dataset besar yang sama.
Itulah titik baliknya.
Pada tahun 2012, sebuah jaringan saraf yang dilatih dengan ImageNet, disebut AlexNet, tiba-tiba mengalahkan semua hasil sebelumnya. Itulah momen di mana bidang itu menyadari bahwa pembelajaran mendalam benar-benar bekerja, yang membuat Geoffery Hinton, “bapak baptis AI,” mengembangkan dan menunjukkan kekuatan yang mendasari model bahasa besar: jaringan saraf.
Proyek itu, yang saat itu dia pikir hanya sebagai langkah berikutnya yang wajar dalam penelitiannya, adalah alasan dia sekarang dikenal sebagai “ibu baptis AI”.
Hampir dua dekade kemudian, Li adalah profesor Stanford dan salah satu pendiri dan CEO World Labs, startup yang dia bangun menjadi bernilai lebih dari $1 miliar setelah hanya lebih dari empat bulan.
Unicorn Li mencoba untuk memetakan apa yang dia sebut “kecerdasan spasial”—kemampuan AI untuk memahami dan berinteraksi dengan dunia fisik secara visual, seperti manusia, bukan hanya melalui bahasa. World Labs, awal bulan ini, merilis produk komersial pertamanya, Marble, yang memungkinkan pengguna membuat dunia 3D mereka sendiri yang dapat diunduh melalui perintah.
Dia juga menasihati pemimpin global tentang cara mengarahkan teknologi ini secara etis; pada tahun 2023, dia bergabung dengan dewan penasihat ilmiah terobosan PBB. Dia telah menyampaikan pidato kepada Kongres dan beberapa pemimpin dunia terkemuka, termasuk kepada Presiden Biden pada tahun 2023. Dia tidak nyaman dengan julukan yang diberikan kepadanya, tetapi akhirnya menerimanya.
“Dalam seluruh sejarah sains dan teknologi, banyak pria disebut bapak pendiri atau bapak baptis,” katanya selama konferensi Fortune’s 2024 Most Powerful Women. “Jika wanita begitu mudah menolak gelar itu, di mana suara kami?”