乔尔·雷曼

为什么伟大不能被计划：对创意、创新和创造的自由探

《为什么伟大不能被计划：对创意、创新和创造的自由探索》一书，由人工智能科学家肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley）与乔尔·雷曼（Joel Lehman）合著。两位作者均长期深耕于人工智能前沿领域，曾为Uber人工智能实验室的创始成员，并先后担任OpenAI研究员，在机器学习、强化学习及开放式搜索算法等方面拥有深厚的研究背景与行业影响力。 本书的核心理念源于作者在人工智能科学研究中的一项意外发现。这一发现并未直接回馈于其原本的技术领域，却意外地颠覆了人类社会中一种根深蒂固的思维范式：即认为重大成就必须依赖于明确的目标与周密的计划。通过对人工智能算法，特别是开放式进化与新奇性搜索等过程的观察，作者指出，许多突破性的创新并非源于对预设目标的执着追求，而是在无目标或探索性过程中偶然涌现的。 为阐释这一观点，书中系统性地提出了数个关键概念模型。其中，“踏脚石模型”比喻创新过程中的中间产物，它们本身可能看似无直接价值，却是通往未知伟大发现的必要跳板。“寻宝者思维”则倡导一种专注于收集有趣“踏脚石”、而非紧盯终极宝藏的开放式探索心态。而“新奇性探索”作为一种算法策略，强调通过持续寻找并追踪新奇或与众不同的现象来驱动发现，这一机制在人工智能研究中已被证实能产生意想不到的复杂解决方案。 这些思想不仅挑战了传统的目的论文化基因，也为理解创造力提供了新的框架。作者在学术机构、TED演讲及各类科研论坛中分享这些理念，使其影响了众多领域的思考者。值得注意的是，书中所阐述的思维方法，反过来也助力作者在其专业领域取得了显著进展。例如，乔尔·雷曼及其团队在2022年发表的一篇重要论文中，展示了大型语言模型能够通过自我学习、编写代码并自我改进来创造智能体，这一突破性研究揭示了无目标探索在推动人工智能进化方面的潜力，曾在科技界引发广泛讨论。 总体而言，本书跨越了人工智能与创新哲学的边界，它并非提供一套按图索骥的成功学步骤，而是邀请读者重新审视“目标”在人类探索与创造活动中所扮演的角色。它论证了，无论是算法还是人类，有时放弃对目标的固执追寻，转而拥抱开放性的、好奇驱动的探索过程，反而更可能踏上通往伟大发现的惊喜之旅。该书为创业者、研究者、教育者及任何对创新本质感兴趣的人，提供了一个反思既定思维模式、激发非传统创造路径的理论基础。