Fei-Fei Li, a cientista do ImageNet que vai trabalhar para a AMD

Fei-Fei Li

Photo: ITU Pictures / CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Nascimento	3 de julho de 1976 Beijing, China
Ocupação	Cientista informática e empresária de inteligência artificial
Prémios	Prémio J. K. Aggarwal · Prémio Queen Elizabeth de Engenharia · Membro da ACM

Ao longo da maior parte da sua carreira, Fei-Fei Li alertou para o facto de a inteligência artificial estar a ficar nas mãos das poucas empresas com recursos para possuir os computadores de que depende. Passou anos a defender o acesso público a capacidade de computação, para que as universidades pudessem acompanhar o ritmo. Agora, a startup que fundou para concretizar a sua próxima ideia está prestes a desaparecer dentro de um dos maiores fabricantes de chips do mundo. A AMD chegou a acordo para comprar a World Labs, numa operação paga exclusivamente com ações e avaliada em cerca de oito mil milhões de dólares. Li juntar-se-á à empresa como cientista-chefe. A investigadora que ensinou as máquinas a ver aposta agora que o próximo passo precisa de um roteiro de desenvolvimento de chips por trás.

Chegou a essa conclusão por um caminho improvável. Li nasceu em Pequim e cresceu em Chengdu, na província de Sichuan. Era adolescente quando acompanhou a mãe até Parsippany, em Nova Jérsia, onde o pai já se encontrava. Durante o liceu, trabalhou aos fins de semana na lavandaria da família e, enquanto estudava Física em Princeton, continuou a regressar a casa para ajudar a gerir o negócio, conciliando-o com turnos a lavar loiça. Essa vida dupla — a filha de comerciantes e a estudante de Física — tornou-se o fio condutor das suas memórias, The Worlds I See.

Depois de se licenciar, em 1999, ingressou no California Institute of Technology para fazer um doutoramento em Engenharia Electrotécnica, que concluiu em 2005 sob a orientação de Pietro Perona e Christof Koch. A sua tese estudava a forma como as pessoas apreendem uma cena num relance, levando-a ao problema que viria a definir o seu trabalho: as máquinas não conseguiam reconhecer objectos porque ninguém lhes tinha mostrado uma parte suficientemente vasta do mundo.

A resposta foi o ImageNet. Em 2007, então jovem professora auxiliar em Princeton, Li começou a construir uma base de dados de imagens muito maior do que a maioria dos colegas considerava razoável, tendo como referência a estimativa do psicólogo Irving Biederman de que as pessoas reconhecem cerca de 30 mil tipos de objectos. Com trabalhadores recrutados através da Amazon Mechanical Turk, a sua equipa classificou mais de 14 milhões de imagens em cerca de 22 mil categorias. A partir de 2010, um desafio anual do ImageNet proporcionou aos investigadores um teste comum e, em 2012, uma rede neuronal desenvolvida pela equipa de Geoffrey Hinton superou todos os concorrentes. Foi aí que começou a explosão da aprendizagem profunda, alicerçada nos dados de Li.

Em 2009, mudou-se para Stanford, dirigiu o Laboratório de Inteligência Artificial da universidade entre 2013 e 2018 e criou o CS231n, um curso de aprendizagem profunda para visão computacional cujas aulas, disponibilizadas online, formaram uma geração de engenheiros. Em 2017, co-fundou a AI4ALL, uma organização sem fins lucrativos que promove programas de verão para aproximar raparigas e estudantes de grupos sub-representados da área. Nesse mesmo ano, tirou uma licença sabática para se tornar cientista-chefe de inteligência artificial e aprendizagem automática na Google Cloud, onde a sua equipa desenvolveu ferramentas como o AutoML.

Os anos na Google deixaram a marca do episódio mais incómodo do seu percurso público. Em 2018, a divulgação de emails internos mostrou que Li apoiara a participação da Google Cloud no Project Maven, um contrato do Departamento de Defesa para analisar imagens captadas por drones, ao mesmo tempo que aconselhava os colegas a não fazerem qualquer referência à componente de inteligência artificial do projecto, por se tratar de um tema tão sensível como a IA armada. Após protestos dos funcionários, a Google anunciou que não renovaria o contrato. Li disse ao The New York Times que trabalhar em qualquer projecto destinado a militarizar a IA era profundamente contrário aos seus princípios. O ImageNet também teve de confrontar o seu próprio legado. Em 2019, depois de o artista Trevor Paglen e a investigadora Kate Crawford criarem o ImageNet Roulette e exporem os rótulos ofensivos presentes nas categorias relativas a pessoas, a equipa do ImageNet anunciou que removeria cerca de 600 mil imagens de pessoas. A base de dados que ensinou as máquinas a ver também lhes ensinou algumas das piores formas como as pessoas veem umas às outras.

De regresso a Stanford, co-fundou em 2019 o Institute for Human-Centered Artificial Intelligence com John Etchemendy e tornou-se a mais conhecida defensora de uma cloud nacional de investigação: uma reserva pública de capacidade de computação que permitiria aos laboratórios académicos competir com a indústria. Fez parte do grupo de trabalho federal que elaborou o plano. A sua posição sobre a regulamentação é menos linear do que esse lema sugere. Em Agosto de 2024, escreveu na Fortune que o SB 1047, um projecto de lei da Califórnia que responsabilizava os criadores pelo uso indevido catastrófico dos seus modelos, iria asfixiar o desenvolvimento de código aberto e prejudicar gravemente a investigação académica. Um mês depois, a World Labs saiu do modo furtivo com 230 milhões de dólares angariados junto de investidores liderados pela Andreessen Horowitz, uma das empresas de capital de risco que tinha feito campanha contra o projecto de lei. Depois de o projecto ter sido vetado, Li co-liderou o grupo de peritos do estado, cujo relatório final, publicado em Junho de 2025, pediu transparência aos laboratórios de ponta, avaliações independentes e protecção para denunciantes.

A World Labs, fundada em 2024 com Justin Johnson, Christoph Lassner e Ben Mildenhall, propôs-se desenvolver aquilo a que Li chama inteligência espacial: modelos que compreendem o espaço tridimensional o suficiente para o gerar, raciocinar sobre ele e, por fim, agir nele. A sua tese é que a inteligência geral precisa de estar ancorada na física e de ser capaz de raciocinar sobre muito mais do que texto. O primeiro produto da empresa, o Marble, foi disponibilizado ao público em geral em Novembro de 2025. Transforma um comando, uma fotografia ou um vídeo num mundo 3D editável, pensado tanto para o entretenimento como para treinar robôs em simulações. No início de 2026, a empresa angariou mais mil milhões de dólares junto de investidores como a AMD, a Nvidia e a Autodesk, que contribuiu com 200 milhões.

A AMD anunciou a aquisição a 28 de Setembro de 2026. A operação avalia a World Labs em cerca de 8,2 mil milhões de dólares e, assim que estiver concluída, Li tornar-se-á vice-presidente executiva e cientista-chefe, reportando a Lisa Su, presidente do conselho de administração e directora executiva da AMD. «Agora que temos provas concretas das possibilidades, queremos fazer tudo o que estiver ao nosso alcance para acelerar o futuro», escreveu Li quando o acordo foi anunciado, acrescentando que isso exigia uma maior proximidade ao hardware. O Bloomberg Billionaires Index estima que a sua fortuna atingirá pelo menos 1,6 mil milhões de dólares quando a venda estiver concluída.

Li é casada com Silvio Savarese, cientista informático de Stanford, e têm um filho e uma filha. A revista Time incluiu-a entre os arquitectos da IA na edição de 2025 dedicada à Personalidade do Ano. Nesse mesmo ano, partilhou o Queen Elizabeth Prize for Engineering com outros seis pioneiros da área, entre eles Geoffrey Hinton e Yann LeCun. Li já disse que não se apresentaria como a madrinha da IA, embora aceite o rótulo como forma de reconhecer o trabalho das mulheres na área.

Os reguladores ainda têm de aprovar a venda, que a AMD espera concluir antes do final de 2026. Depois disso, Li responderá aos planos de produto de um fabricante de chips, em vez de se reger pelo calendário de uma universidade. O teste desta segunda etapa da sua carreira é concreto: saber se os modelos espaciais desenvolvidos pela World Labs dentro da AMD alimentarão o ecossistema aberto de IA prometido por Lisa Su quando anunciou o acordo, ou se serão simplesmente mais um motivo para comprar hardware da AMD.

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