基本信息
书名：《为什么伟大不能被计划》
副标题：对创意、创新和创造的自由探索
作者： [美] 肯尼斯·斯坦利 / [美] 乔尔·雷曼
出版时间：2023-4
出版社：中译出版社
作者
肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley），全球创新思维和前沿科技领域的代表性专家、人工智能科学家，OpenAI 研究员。曾任中佛罗里达大学教授，深耕机器学习领域，发表了80多篇专业论文，其中数10篇获得了最佳论文奖，并经常受邀在世界各地发表演讲。他曾是 Uber 人工智能实验室的创始成员，在行业内具有卓著的影响力。
乔尔·雷曼（Joel Lehman），全球知名的人工智能科学家，OpenAI 研究员。曾是 Uber 人工智能实验室的创始成员，目前在 OpenAI 做“大型语言模型（大模型）+演进算法”方面的研究，聚焦的领域包括人工智能安全、强化学习和开放式搜索算法。2022年，其率领的研究团队发表了一篇“神奇”的论文，首度揭秘了 OpenAI 的一项研究：大模型自己学习、自己写代码，然后自己“调教”出了一个智能体机器人——“成精了！”这也揭示了大模型的代码生成能力已足够影响智能体的进化，而这一进展反过来也能增强大模型的生成能力。这篇论文当时在科技圈和创投圈都曾引发爆炸式讨论。最近，他还发表了一篇名为《机器之爱》的有趣论文。
内容简介
两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直接回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究打破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正开启了人类伟大创新的惊喜之旅。
他们在学校、TED、科研论坛等场合公开演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写入本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇性探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和进展，产生了一系列惠及人类的伟大创造。
书评
反复在论证一点：人生的随机性/偶然性是通往成功的最佳道路。从群体来看，培养一个天才比培养100个平庸之人性价比更高一些。然而，这100人里或许本可以成为人才。对他们来说，不自由是不是更好的呢？这个问题我想不会有答案，我们无法从现在推论过去，更难以在过去就看到未来。对个人来说，保持一定的底线，在此之上给自己一些偶然性，或许真能好好当一回寻宝者。别死盯着目标，钻牛角尖。
——豆瓣网评
从科学研究探索及远大目标的角度上讲，这类目标会对我们的思维导向有不可知的影响。但是对于绝大多数人在日常生活中还是需要有阶段性目标作为牵引，但是在目标达成的路径上，给自己更多的可能性，以及对于不可知的探索，可能是更好的方法。或者说可以让我们日常为了达成目标，而进行的有限游戏，通过可能性探索的方式，慢慢向无限游戏进化。
——豆瓣网评
“为什么伟大不能被计划？因为实现伟大的过程需要踏脚石，而踏脚石通常与目标完全不同。比如电力、晶体管之于计算机；为什么踏脚石会和目标完全不同？因为本质上，伟大是一种“罕见而难以实现的目标”，它通常是一些与现有事物全然不同的东西，所以才能建立起相对于现有事物的结构性差异（或者竞争优势），从而使自身处于一种罕见的稀缺状态。这意味着，它必然是差异化的，“异常”的。这就是为什么踏脚石与目标常常相距甚远。这是“伟大”的应有之义。”
——豆瓣网评
原文摘抄
因此，你要记住一点，我们这里谈论的“目标”都是高层次的远大目标，如果你距离目标只有一块踏脚石的距离，那么设置并遵循目标依然是有意义的。问题是，“高大上”的目标与稀松平常的目标不同，实现这些远大目标的最佳方式就是忽略们，而这种想法，似乎违背了常规的直觉和传统的智慧。更重要的是，它们似乎表明：人类探索未知的态度似乎存在本质的问题，人们惯用的方式似乎无法取得令人满意的结果。世界上最伟大的指南针（目标），反而有可能导致我们迷失方向，而一种神秘的、未知的方法（非目标探索），却令惊讶地被证明是通往伟大的正确路径。
