任何一本書如果得到某些名人推薦，它未必好看；但若一本書得到金融時報、Amazon 選書第一名，它幾乎一定好看。是後者。名人或大官推薦背後往往有人情壓力，但是媒體或銷售平台卻相對公正；這個道理，即使不用人工智慧，也是顯而易見。
依我閱讀的體會，影響李飛飛成長的背後有兩個重要因素。其一，是她的高中數學老師薩貝拉。薩氏對飛飛照顧備至，從課後閱讀到急難貸款，無怨無悔不求回報的付出，大概是一個老師能夠對學生做的極限。後來師生二人成為至友，飛飛幾乎像是蕯氏的乾女兒。如果沒有這樣一位超級「貴人」，我相信李飛飛的境遇絕對截然不同。
第二個影響飛飛的關鍵因素，是她母親長年的疾病。這樣的父母病痛對子女而言絕對是沈重的壓力，但是客觀而言，它也是把一位成功的電腦科學家「拉回人間」的重要因子。許多成功的人之所以脾氣越來越差、對屬下越來越苛、周邊越來越少人有不同意見、科學家越來越像科學怪人，都是因為「成功、再成功、更成功、超級成功⋯」這樣一個無法回頭的發展軌跡。以前的超級成功促使當事人發展出更大的野心，一波又一波，逐漸走向瘋狂。但是李飛飛身邊永遠有個「她必須彎下腰耐心傾聽」的媽媽，身體一直不好，日復一日、年復一年。這樣的羈絆，有些人視為拘束，我卻認為是「把科學怪人拉回人間」的重要因子。換一個佛家的說法，飛飛的母親，是她上輩子修來的菩蕯；那些疾病的覊絆，其實是一種人性的呼喚。
李飛飛是 Stanford大學電腦科學教授，獲獎無數，絕對是現代artificial intelligence 重要推手之一。飛飛的重要貢獻，是率先建構了一個超大圖像資料庫 ImageNet. 她建資料庫的時候還不完全知道其重要性，直到資料庫加上AlexNet的學習方式，才彰顯、發揮大資料庫對AI學習的重要。AlexNet是神經網絡的學習，像是我常說的「不住相讀書」，或是嬰兒的「自然學習」。嬰兒學習語言是從「聽父母親幾百萬句對話」開始，然後在腦袋裡自己編規則，某一天就蹦出「爸爸咬狗」這句話。父母親只需要回饋：不是不是，是「狗咬爸爸」就好了，完全不需要解釋「狗是主詞、咬是動詞、爸爸是受詞」這種「文法」。母語的文法，是嬰兒用它的「神經網絡」自行生成的。我們都知道，幾乎所有人的母語學習都比其第二語言的文法學習效果更佳，其背後有「大量文句輸入」與「神經網絡摸索學習」這兩類因素。這是我對人工智慧的粗淺理解。
