内容简介
这本《为什么伟大不能被计划》其实是2015年出版的，今年4月份中译出版社出了这个中文翻译版本。两位作者主要论述了这样一种观点“就是在追求伟大的过程中 我们无法提前规划或者设计出来”。但是这本书为什么一下子很受欢迎的原因 我想可能和两位作者的身份还有点关系。
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。
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。他们自身也凭借写入本书的“新奇性探索”“踏脚石模型”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。
内容摘要
- 新奇性探索，是一种探索未知领域的方法，它鼓励人们去探索那些看起来不同的道路，而不是一味地追求最直接的路线。新奇性搜索重视解决方案的新奇性，优先寻找未曾出现过的、新奇的解决方案，鼓励探索未知、寻找新奇性。在创新的过程中，要尽可能避免“局部最优”。
- 踏脚石模型，探索过程中要保持开放的心态，不要被目标限制住，发现更多的可能性和机会，寻找基石奠定技术创新的基础。创业者应该把失败看作是探索的一部分，不断寻找新的可能性和基石，并把创新看成是一种探索未知领域的过程。创业者应该成为新的“垫脚石”，并用快速试错来替代规划，应对未来的不确定性。
新奇性探索
作者认为 如果我们过于依赖于具体的目标 我们就可能错过那些看似无关却可能带来重大突破的新颖想法。这种“新奇性探索”的观点 挑战了我们通常的直觉，因为我们通常认为我们需要清晰的目标和规划才能实现伟大，其实这本书的内容就围绕一个核心观点：目标往往会把我们限制在一个狭窄的范围内让我们看不到更广阔的可能性和机会。那么目标为什么会误导你呢？
[寻宝者思维】假设有两个探险队 一支探险队有着明确的目标 他们要到山的另一侧 比如说山的北面 去寻找传说中的金矿 因为目标明确 他们就会尝试用各种不同的办法越过这座山 一条路不通，再退回来找另外的路 每一次，他们都会先看看指南针 确定好方向，坚定地朝北走；另一支探险队更像是出门旅游 他们一边走一边欣赏风景 他们会在湖边露营 用地质锤敲打路上遇见的岩石 他们会对河流的方向、风的方向感兴趣 看到一条路 他们可能就会顺着这条路走 哪怕这条路是朝南走的 因为他们总想看看这条路到底通向何方。最终会有收获的 可能未必是第一支探险队 而是第二支探险队 或许 越过山峰的路可能是要先朝南走再朝东走，迂回包抄才行 也可能 第二支探险队会在南边找到了更大的金矿 又或许，他们出发的时候是想找金矿 结果最后找到了一处石油 又或者，他们找到了一处美丽的风景 最终成为了国家公园。
踏脚石模型
创新就是发现 这是一个随机的探索过程 你不可能预测技术的演进路径 比如，现代内燃机的前身是感应线圈 但是它最初不是以制造发动机为目的的 当内燃机刚刚出现的时候 还没有飞机 也不会有人想到要把内燃机应用到飞机上 从感应线圈到内燃机再到飞机 整个创新链条上每一个环节的发明者都没有想到下一个环节会是什么。因此，作者提出了一个观点：在创新的过程中 我们要尽可能地避免“局部最优解”。
所谓局部最优解 就是在一个局部范围内找到了一个很好的解决方案 但这个方案并不一定是全局最优的 比如，一个人在迷宫里走了很久 最终走到了一个死胡同 但是他发现这个死胡同里 有一个很好的躲避怪物的地方 于是他就认为这是一个好的解决方案 但实际上 他只是找到了一个局部最优解 因为如果他继续走 也许会找到更好的出路。所以，在创新的过程中 我们要保持开放的心态 不要被目标限制住 尝试各种不同的方法 发现更多的可能性和机会 当然，这并不意味着我们要放弃目标 而是要用目标来指引我们的方向 同时保持开放的心态 不断调整和优化我们的方法和策略 这就意味着，过程比目的更重要 比起到达终点 路上的风景更值得关注 在发现的过程中 我们会遇到很多新奇的现象 这些新奇的现象 似乎和最终的目标没有什么关系 其实却可能是奠定技术创新的基石 没有这些基石、或者说是垫脚石 我们就无法往前走 所以，在探索的过程中 应该注意找到更多的基石。这些基石预示着更多的可能性 增加我们摸着石头过河的成功概率。
【自行车就是通向飞行器的基石 】比如说，在研发飞机的过程中 在当时看来最有可能成功的不是莱特兄弟 而是塞缪尔·皮尔庞特·兰利（Samuel Pierpont Langley） 兰利曾经获得大量的政府资助而莱特兄弟却只能自筹资金 而且钱少得可怜。那么，为什么莱特兄弟会成功呢？ 原因出乎意料 是因为莱特兄弟原本是自行车制造商 自行车就是通向飞行器的基石 只有身为自行车制造商的莱特兄弟意识到 飞行器就是空中的自行车。于是，机缘巧合 他们才造出了最早能升空的飞机 这就是基石的奥妙之处 你不可能知道它们能用来干什么 这其实恰恰也是物种演化的规律。在进化论里，有个现象叫做扩展适应 说的是生物曾经使用过某种功能的结构 在进入一个新的环境之后 又会用于另一个不同功能的现象。
【羽毛最初是在恐龙身上进化的】比如说 羽毛最初是在恐龙身上进化的 主要功能是保持体温 后来才逐渐成为适合鸟类飞行的结构 骨骼一开始只是用于储存供身体其它功能所需要的矿物质 后来才进化成为人体的支撑性结构 这本书给我的最大启示 就是要把自己变成一个探险家而不是规划者 要尽可能多地探索未知领域。发现更多的基石 在这个过程中 我们要保持开放的心态 不要过度追求预先设定的目标 而是要更加积极地去发现更多的可能性和机会。
作者用几个例子来说明了这个观点：
1）人工智能领域的研究一直围绕着一个核心目标： 就是怎么样让机器人像人一样思考、学习、推理。但是，这个目标并没有取得很大的进展 直到近年来 研究人员开始尝试一些新的方法 比如深度学习 才开始取得真正的进展 深度学习并没有直接追求让机器像人一样思考、学习、推理，而是利用了大量数据和计算能力 模仿了大脑神经元的工作方式。这个方法虽然没有直接达到原来的目标 但却让机器人的性能大幅提升。
2）苹果公司在创立之初 并没有明确的目标 乔布斯和沃兹尼亚克只是希望能够创造出一些好玩的东西 他们的目标是追求创造的快乐 这个过程中 他们发明了个人电脑、图形用户界面、鼠标等一系列革命性的产品 最终让苹果公司成为全球知名的科技公司。如果当初苹果公司就定下了一个明确的目标 比如要在电脑市场上占据领导地位 那么可能就不会有那么多的创新和突破。
3）亚马逊的创始人杰夫·贝索斯 最初只是想创造一家网络书店 但是他最终发现 亚马逊的商业模式可以应用到很多其他领域 同样，诺贝尔奖得主亨利·莫斯科维茨 最初研究的是光子晶体的性质 但他最终发现了一种新的材料 金刚石 这些成功者并不是因为他们有一个明确的目标 而是因为他们保持了开放的心态 不断去尝试和探索 同样，在创新和创业的领域里 我们也可以从中获得启示 目标并不是最重要的，而是过程 我们要像探险家一样
总结
创业者应该成为探索者，用快速试错替代规划，积极探索未知领域，灵活调整目标，把失败当成学习和反馈，不断寻找新的可能性和基石。把创新看成是一种探索未知领域的过程 我们需要用开放积极的心态 不断寻找新的可能性和基石。在创业的过程中 市场环境、客户需求等因素都可能发生变化 而在这个过程中 失败应当被看作是探索的一部分 而不是终结。创业者需要有足够的灵活性去调整自己的目标 把失败当成一种学习和反馈 成为经验和学习的积累 成为新的“垫脚石“。 但更重要的是 要能够利用别人已经发现的“垫脚石”， 然后在这个上面进行更多的“新奇性搜索“， 从不同的角度、不同的层次出发 寻找创新的机会，而不是仅仅局限在自我的经验积累 和自我设定的具体目标上。
总的来说 这本书不仅仅是一本用来指导科学研究和创新方法的书 也为创业者提供了一种新的思考方式 鼓励他们更加开放地去接纳新颖的想法 积极探索未知领域，灵活调整目标 并从失败中学习和提升 虽然这种方法可能带来更多的不确定性 但是它也有可能帮助创业者实现真正的伟大 正如邓肯 瓦兹在《反常识》一书中写道的 “应对未来的不确定性 我们应该用快速试错来替代规划”, 我们更应该做一个“探索者”， 而不是一个“规划者”。
参考资料
36氪领读丨谁是AI时代的“达尔文”？ ——OpenAI团队为何反对目标“神话”
《为什么伟大不能被计划》| 什么是”新奇性搜索“ | 为什么目标会误导我们 – YouTube
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