為什麼偉大不能被計劃

兩位作者持續多年紮根人工智能前沿領域，這本書是他們在科學研究的過程中蹦出的意外火花。因為這一全新發現並不是直接回饋於他們本身所處的人工智能領域，而是“無心插柳”收穫了對人類約定俗成的思維方式的全新顛覆。這一研究打破了人類世界延續多年、難以撼動的、依靠目標和計劃成事的文化基因，真正開啓了人類偉大創新的驚喜之旅。

他們在學校、TED、科研論壇等場合公開演講，讓這一新思維方式影響並激勵了許多人。他們自身也憑藉寫入本書的“尋寶者思維”“踏腳石模型”“新奇式探索”等具體思維方法，在人工智能研發領域取得了飛躍式的突破和進展，產生了一系列惠於人類的偉大創造。

第1章：對目標的質疑

第2章：無目標者的勝利

第3章：繁育藝術的藝術

第4章：目標是錯誤的指南針

第5章：有趣的和新奇的探索

第6章：尋寶者萬歲

第7章：解開禁錮教育的枷鎖

第8章：解開禁錮創新的枷鎖

第9章：徹底告別目標的幻想

第10章：案例研究1：重新詮釋自然進化

第11章：案例研究2：目標和人工智能領域的探索

參考文獻

[美]肯尼斯 斯坦利（Kenneth Stanley），全球創新思維和前沿科技領域的代表性專家、人工智能科學家，OpenAI（開放式人工智能公司）研究員。他曾任中佛羅里達大學教授，深耕機器學習領域，發表了80多篇專業論文，其中數10篇獲得了最佳論文獎，並經常受邀在世界各地發表演講。他還曾是Uber（優步）人工智能實驗室的創始成員，在行業內具有卓著的影響力。

[美]喬爾 雷曼（Joel Lehman），全球知名的人工智能科學家，OpenAI研究員。他也曾是Uber人工智能實驗室的創始成員，目前在OpenAI做“大型語言模型（大模型）+演進算法”方面的研究，聚焦的領域包括人工智能安全、強化學習和開放式搜索算法。2022年，喬爾所率領的研究團隊發表了一篇“神奇”的論文，首度揭秘了OpenAI的一項研究：大模型自己學習、自己寫代碼，然後自己“調教”出了一個智能體機器人——“成精了！”這也揭示了大模型的代碼生成能力已足夠影響智能體的進化，而這一進展反過來也能增強大模型的生成能力。這篇論文當時在科技圈和創投圈都曾引發爆炸式討論。

最近，喬爾還發表了一篇名為《機器之愛》的有趣論文。

他們二人都是當下火爆全球的智能語音機器人ChatGPT的核心研發科學家。 ^[1]