Nhà khoa học máy tính Lý Phi Phi sinh năm 1976, trong một gia đình trí thức khá giả ở Tứ Xuyên (Trung Quốc). Năm 1992, ở tuổi 16, bà cùng gia đình sang Mỹ định cư. Tại đây, cuộc sống của họ vô cùng khó khăn, thậm chí là chạm đáy xã hội. Lúc này, không chỉ có bố mẹ ra ngoài lao động để kiếm sống, ngay cả bà cũng phải vừa đi học vừa làm bồi bàn. 

Để phụ giúp gia đình, những ngày không đi học, Lý Phi Phi đều đi làm thêm. Công việc của bà là làm tạp vụ trong một nhà hàng Trung Quốc, 12 tiếng/ngày, từ 11 giờ sáng đến 11 giờ tối, với mức lương 2 USD/giờ. 

Thời gian đầu sang Mỹ, ngoài khó khăn về tài chính của gia đình, Phi Phi còn đối mặt với việc không giỏi tiếng Anh. Nếu như ở Trung Quốc, chuyện học hành của bà từng là niềm tự hào của gia đình, khi sang Mỹ thành tích học tập tụt dốc không phanh.

May mắn, duy nhất 2 môn Toán và Vật lý của bà không bị ảnh hưởng. Để có tiền trang trải học phí cho Phi Phi trong 3 năm THPT, bố mẹ đã phải bán sức lao động ngày đêm. Thế nên lúc này, bà có ý định nộp hồ sơ vào trường cao đẳng học cho xong. 

Tuy nhiên, được sự động viên của thầy cô và bạn bè, Phi Phi quyết tâm thi SAT với số điểm tương đối tốt. Thành tích này giúp bà nhận được học bổng toàn phần của Đại học Princeton năm 1995. Đến năm 1999, bà tốt nghiệp cử nhân ngành Vật lý loại xuất sắc. Trong thời gian học đại học, bà cũng học thêm bằng kép ngành Khoa học và Kỹ thuật máy tính. 

Giáo sư Khoa học máy tính hàng đầu thế giới hiện nay - Lý Phi Phi.

Để theo đuổi con đường nghiên cứu chuyên sâu, năm 2000, bà đến Viện Công nghệ California (Mỹ) bắt đầu chương trình sau đại học. Năm 2005, bà tốt nghiệp tiến sĩ ngành Kỹ thuật điện. Trong quá trình học này, bà có đóng góp quan trọng cho Kỹ thuật học một lần (one-shot learning). Đây là kỹ thuật có thể đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu tối thiểu, rất quan trọng với thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Một trong những đóng góp lớn nhất của bà phải kể đến năm 2006, về việc khởi xướng và phát triển ImageNet, một cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm hàng triệu hình ảnh được gắn nhãn, được coi là "con mắt của AI". ImageNet là một công cụ quan trọng cho việc huấn luyện các mô hình học sâu, đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo ngày nay.

Song song với việc phát triển ImageNet, giai đoạn này bà còn giảng dạy tại Khoa Kỹ thuật Điện của Đại học Illinois (Mỹ). Từ 2007-2009, bà làm việc Đại học Princeton với vai trò là giảng viên khoa Khoa học Máy tính. Tháng 8/2009, bà gia nhập Đại học Stanford với tư cách trợ lý giáo sư, sau đó trở thành giáo sư vào năm 2018. 

Trước khi trở thành giáo sư, giai đoạn 2013-2018, bà còn đảm nhận vị trí Giám đốc Phòng thí nghiệm AI tại Đại học Stanford. Từ tháng 1/2017 đến tháng 9/2018, bà cũng giữ chức Phó chủ tịch kiêm nhà khoa học trưởng về AI/học máy tại Google Cloud.

Trong thời gian này, ngoài công việc giảng dạy và quản lý, bà còn tập trung vào dự án Maven - một dự án phát triển kỹ thuật AI diễn giải hình ảnh chụp từ drone (phương tiện bay không người lái). Bà đã hỗ trợ phát triển các hệ thống thị giác để máy móc có khả năng hiểu AI ở mức độ sâu hơn. Nghiên cứu về thị giác máy tính của bà mang tính cách mạng và được ứng dụng trong xe tự lái.

Năm 2019, bà trở lại Đại học Stanford với tư cách đồng giám đốc Viện trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm Stanford (Stanford HAI). Ngày nay, công việc của bà tại Đại học Stanford là tập trung vào thúc đẩy nghiên cứu, giáo dục, chính sách và thực hành AI. 

Theo QQ News, đầu tháng 2 vừa qua, bà đã cùng các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Stanford và Đại học Washington triển khai thành công mô hình suy luận AI S1 với chi phí điện toán đám mây dưới 50 USD. 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. 

Hiện tại, nhóm nghiên cứu của Giáo sư Lý Phi Phi đang trong giai đoạn đề xuất một khung tích hợp có thể thao tác các việc nhà hay còn được gọi là "Bộ công cụ robot hành vi". Nó cho phép robot xử lý các nhiệm vụ hàng ngày, từ đổ rác, dọn dẹp quần áo đến cọ rửa nhà vệ sinh.

Theo Vietnamnet