數據科學與 AI 領域的6位傑出女性：致敬科技界的「她力量」

在2025的今日，數據科學與 AI 已成為各行各業不可或缺的關鍵領域。正因如此，LnData 特別選在 3 月 8 日國際婦女節，希望介紹6位在數據科學與 AI 研究領域中的傑出女性。她們不僅在各自的專業領域發光發熱，更憑藉著努力打破科學界的性別藩籬，為未來的女性樹立典範，展現科技界的「她力量」。

數據科學與 AI 領域的6位傑出女性

在深入了解她們的故事之前，我們想先強調多元化對於數據科學團隊的重要性。擁有不同背景和興趣的數據工作者，才能建構更全面的數據世界，避免同質化並進而從數據中獲得更深入且多元的見解。然而，根據統計，目前數據科學和分析領域的人士多數仍為男性，這也意味著女性的觀點和經驗在數據分析中常被忽略，甚至導致分析的偏見。

此外，Nature上的研究也顯示，儘管近年來女性參與科學研究的比例持續增加，但在電腦科學、數學等領域，女性的比例仍然偏低。這正是為何我們更應關注並鼓勵女性在數據科學和 AI 領域的發展。

AI 領域的領航者 - 李飛飛

李飛飛博士 (1976-) 是史丹佛大學紅杉計算機講座教授，也是史丹佛大學以人為本 AI 研究院的聯合創始人和聯合主任，並曾在 Google 擔任副總裁兼 Google Cloud 的 AI/ML 首席科學家。 李飛飛被譽為「帶領人類步入 AI 時代的關鍵性科學家」，而她最為人所知的貢獻是由她帶領的 ImageNet 計畫。

李飛飛博士 (Image: 天下雜誌)

在當時，大多數 AI 研究都專注於模型和演算法，但李飛飛博士發現改進訓練 AI 演算法的數據集也同樣重要。 ImageNet 是一個大型視覺資料庫，透過網路群眾外包的形式，收集並人工標記了約 1500 萬張圖片。 這項計畫的研究成果，為深度學習的發展奠定了重要基礎，也促成了 AlexNet 等突破性技術的誕生，突顯了大型、標記清晰的數據集，對於訓練 AI 演算法的重要性，可說是 AI 發展史上的里程碑。

延伸閱讀：LnData 的數據中台如何幫助AI領域發展

ImageNet是一個大型視覺資料庫專案，收集大量人工標記的圖片 (Image: Gluon)

除了學術研究，李飛飛博士也積極投入 AI 教育和推廣，並與 Toyota 合作，在史丹佛大學成立聯合研究中心；她同時創立了非營利組織 AI4ALL，致力於透過以人為本的 AI 價值觀，促進 AI 領域的多元性和包容性，培育下一代的 AI 人才。

第一位電腦程式設計師 - Ada Lovelace

愛達·勒芙蕾絲 Ada Lovelace (1815-1852) 是一位19世紀的英國數學家，也被稱為史上第一位「程序媛」、「第一位電腦程式設計師」。 她與「電腦之父」查爾斯·巴貝奇合作，為其設計的分析機 (Analytical Engine) 撰寫程式，並預見了電腦超越純粹計算的應用潛力。儘管分析機從未被建造出來，但他們的的研究，奠定了現代電腦科學的基礎，也啟發了後世對於電腦的想像。

愛達·勒芙蕾絲的肖像畫 (約繪製於1840年)

Ada Lovelace 出身貴族，父親是英國著名詩人拜倫勳爵，母親則是一位熱愛數學的女性。 Ada 從小就展現出對機械的濃厚興趣，她曾設計過飛行器，並熱衷於研究工業革命時期的新發明。在母親的引導下，Ada 從小便接受了良好的數學和科學教育，這在當時的社會環境中相當難得。

Ada Lovelace 最重要的貢獻，是她為巴貝奇的分析機撰寫的程式，其中包含了計算伯努利數的演算法，以及許多現代電腦程式的基本概念，例如迴圈和條件判斷。 她也預言，電腦的應用將不僅限於數字運算，而是可以處理任何以符號表示的事物，例如音樂或藝術。她的筆記和著作，啟發了例如艾倫·圖靈等後來的電腦科學家，對現代電腦的發展產生了深遠的影響。

巴貝奇差分機的現代版本，分析機的前身 (Photo by User:geni)

現代護理之母與數據視覺化大師 - Florence Nightingale

佛蘿倫絲·南丁格爾 Florence Nightingale (1820-1910) 被譽為「現代護理學之母」，她不僅是一位傑出的護理師，也是一位社會改革家和統計學家。她出生於義大利佛羅倫斯一個富裕的英國家庭，但她不顧家人反對，毅然投身護理事業。

佛蘿倫絲·南丁格爾 (Image: Britannica)

在克里米亞戰爭期間，南丁格爾率領 38 名護士前往戰地醫院，照顧傷兵。她改善了醫院的衛生條件，建立醫院管理員制度，提高護理品質，將原本戰場傷兵42%死亡率下降到2%。此外，因為南丁格爾經常在黑夜中提燈巡視病房，因此又被稱為「提燈天使」。

有趣的是，南丁格爾也擅長運用統計數據來分析和改善醫療照護。她使用圖表來呈現數據，例如她著名的「玫瑰圖」，透過數據視覺化顯示士兵死亡的主要原因是疾病而非戰傷，並以此推動醫療改革。 值得一提的是，南丁格爾也被認為是圓餅圖的早期創作者之一。

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南丁格爾繪製的〈東部軍隊死亡原因圖〉

編譯器的發明者 - Grace Hopper

葛麗絲·霍普 Grace Hopper (1906-1992) 是一位美國電腦科學家和海軍少將，因為她對電腦程式設計的發展開創性的貢獻，被譽為「電腦軟體之母」。 甚至 Nvidia 就有推出一個以她命名的晶片 NVIDIA GH200 Grace Hopper 可支援大規模人工智慧與高效能運算應用程式。

葛麗絲·霍普 (Image: 耶魯大學)

Grace Hopper 最重要的貢獻是發明了編譯器 (compiler)。 編譯器可以將程式設計師撰寫的程式碼，翻譯成電腦可以直接執行的機器碼，大大簡化了程式設計的過程，也讓更多人能夠參與軟體開發。此外，Grace Hopper 也致力於推動電腦語言標準化的工作，她參與設計第一台商用電子計算機 UNIVAC，並開發了第一個進階商用電腦程式語言COBOL，被譽為「COBOL之母」。她在研究與程式語言人才培育上的貢獻，被人暱稱為「Amazing Grace」。

葛麗絲·霍普與 UNIVAC（Image: Public.Resource.Org）

有趣的是，電腦術語「除錯排錯」（debug）便是她的同袍在哈佛二型的繼電器上發現一隻飛蛾造成短路，才正式成為電腦程式的專有用語。

軟體工程的先驅 - Margaret Hamilton

瑪格麗特·漢密爾頓 Margaret Hamilton (1936-) 是一位美國電腦科學家，她領導了 NASA 阿波羅計畫的軟體開發，被認為是軟體工程的先驅之一。 她率先提出了「軟體工程(software engineering)」一詞，用以區分硬體和其他類型的工程，並將軟體開發視為整體系統工程的一部分。

瑪格麗特·漢密爾頓 (Image: Wiki)

Margaret Hamilton 在加入 NASA 之前，曾在麻省理工學院參與 SAGE 計畫，為美國空軍開發防禦系統軟體。 在阿波羅計畫中，她帶領團隊開發了阿波羅導航電腦的軟體，確保了太空人在登月任務中的安全。而因為涉及太空領域，這項任務的軟體開發的困難與挑戰性也不言而喻。

Margaret Hamilton 強調軟體開發的嚴謹性和可靠性，她提出了許多重要的軟體工程概念，例如錯誤預防和容錯設計，這些概念至今仍影響著軟體開發的實踐。 有趣的是，一張 Margaret 站在她所領導的團隊（登月艙和指令艙機載飛行軟體團隊）所開發的軟體列表旁的照片，在社群媒體上廣為流傳，成為軟體工程界的傳奇。

瑪格麗特·漢密爾頓與她的團隊為了阿波羅計畫開發的大量軟體 (Image: NASA)

線上教育與生物醫學中的機器學習領航者 - Daphne Koller

Daphne Koller (1968-) 是一位以色列裔美國電腦科學家，她是線上教育平台 Coursera 的共同創辦人之一，也是一位貝氏分類器機器學習的專家，並將其應用於生物醫學領域。

達芙妮·科勒 (Image: AI Magazine)

Daphne Koller 擁有史丹佛大學電腦科學博士學位，並曾在史丹佛大學擔任電腦科學教授。她與另一位史丹佛大學教授吳恩達共同創辦了 Coursera。 Daphne 離開 Coursera 後，曾擔任生技公司 Calico 的首席運算長；之後創辦了 Insitro，一家利用機器學習進行藥物開發的新創公司，積極發展人工智慧在生醫領域的應用。

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Daphne Koller 認為線上教育可以打破教育的藩籬，讓更多人接觸到優質的教育資源。 她致力於推廣線上教育，並探索如何利用科技來提升學習效果。 也在她的推動下，線上教育已成為你我生活中熟悉的學習方式，也為全球的教育發展帶來了新的契機。

達芙妮·科勒在TED演講中發表她對線上教育的看法 (Image: TED)

結語：LnData 與女性數據人才

在數據科學和 AI 領域，女性的力量正在崛起。她們以其獨特的視角和才華，為科技發展注入新的活力，也為我們帶來更多突破性的成果和應用。

LnData 致力於推動數據科學和 AI 的發展，同時深知女性人才的重要性。我們相信，未來數據科技的發展需要更多元化的聲音和觀點，因此我們鼓勵女性投身數據職涯，並提供平等的發展機會，讓每位員工都能發揮潛力，貢獻所長。

未來，我們將持續關注女性在數據科學和 AI領域的發展，並積極參與相關的活動和計畫（例如我們的源數據實習計畫），為將台灣打造為一個更多元共融且創新多變的環境而努力。

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