为什么伟大不能被计划（为什么伟大不能被计划替代）

OpenAI科学家跨界撰写的思维奇书

源自人工智能研究的意外发现，找到人类伟大发明的真正入口

颠覆传统目标理论  重塑认知与思维模型

向普通人描绘一幅完全不同的成功图景

小任务靠计划  大成就靠踏脚石

《为什么伟大不能被计划》

作者：[美]肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley），[美]乔尔·雷曼（Joel Lehman）

出版时间：2023年4月

ISBN：978-7-5001-7362-5

定价：79元

出版社：中译出版社

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。

作者简介：

[美]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（开放式人工智能公司）研究员。他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。他还曾是Uber（优步）人工智能实验室的创始成员，在行业内具有卓著的影响力。

[美]乔尔·雷曼（Joel Lehman），全球知名的人工智能科学家，OpenAI研究员。他也曾是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，乔尔所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，乔尔还发表了一篇名为《机器之爱》的有趣论文。

他们二人都是当下火爆全球的智能机器人ChatGPT的核心研发科学家。

编辑推荐：

* 想要深刻领悟人工智能和ChatGPT的奥义，你需要读一读这本《为什么伟大不能被计划》。两位OpenAI研究院将用丰富的实例为我们徐徐展开人工智能的秘密。

* 工作中遇到瓶颈，想要寻找突破，你需要读一读《为什么伟大不能被计划》。这本书将揭示一个秘密，即艺术和科学等领域中最伟大的发现，需要遵循好奇心，即一块块踏脚石。

* 苦于无法如期实现自己的人生的规划时，你需要读一读《为什么伟大不能被计划》。本书将通过智能机器人、生物进化、人类杰出艺术作品的例子告诉读者，目标可能根本不存在，只是一种模糊的感觉而已。

卖点提炼：

作者重磅

肯尼斯·斯坦利和乔尔·雷曼，两位作者目前均在享誉全球的人工智能公司OpenAI中担任研究员，而该公司正是近期火爆“出圈”的智能语音机器人ChatGPT的研发公司。二人在计算机科学专业深耕多年，发表过数十篇经同行评议的学术文章，他们此前的讲座视频已在国内人工智能爱好者社群内传播。可以说是人工智能领域具有较高的影响力的人工智能重磅专家。

贴合AI、ChatGPT、大型语言模型LLM等热点

本书无论从写作动机还是内容上，均与人工智能等热点紧密相关。尤其是在当前ChatGPT如此火爆的时期：数据显示，2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。 截至2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。除此之外，作者之一肯尼斯目前正在OpenAI研究“大型语言模型（LLM）+演进算法”，LLM 代表着 AI 领域的重大进步，并有望通过习得的知识改变该领域。在过去几年中，LLM 的规模每年增加10倍之多。

颠覆看世界的方式，独辟蹊径解读成功的新路径

“如何才能成功”这一话题经久不衰。制定详细的人生蓝图，再一步步实现，最终走向“人生巅峰”，是一直以来人们根深蒂固的成功路径。但是近年来“躺平”“佛系”“松弛感”越来越成为青年群体中的热门词汇，他们对于长远的规划不感兴趣，或者制定了也很难真正完成。本书恰恰能告诉大家，真正的大成就是计划不出来的，跟着好奇心一步一步走，才是成就非凡的正确路径。

名人推荐：

人类正处于信息和知识大爆炸，以及人工智能主导科技革命持续加速的历史阶段，传统的线性和基于经验的思维模式被全面解构，预测动态和多维的平行世界发展趋势几乎没有可能。特别是AIGC所代表的人工智能意志不会完全被人类选择的“目标”所束缚。所以，在这样时代，人们原本熟知的“系统”和“框架”概念正在急速过时，任何伟大的成功只能发生在“小概率”领域，需要以废弃传统的目标设计为前提。未来只能属于那些敢于突破“目标”幻想和挣脱“目标”幻觉枷锁的人。本书的核心价值体现在如下的颠覆性理念——无目标者的胜利。

——朱嘉明著名经济学家、横琴新区数链数字金融研究院学术与技术委员会主席

对于大多数人而言，日常生活中一个又一个的小目标有利于我们取得进步。受此影响，我们也逐步将“树立目标”刻入人类文化的脉络中。但在本书看来，日常生活并不能与追求伟大相提并论，面对当下混沌复杂的研究背景，“目标神话”可能只会浪费时间、挫败信心。因此，持久的创新活力需要自由探索的空间，真正的伟大也可以“从今晚十点钟开始”。

——王煜全海银资本创始合伙人、“科技特训营”主理人

遇到难题，一般的处理办法是直接寻找对策。但科学界却存在相反的规律：难题的解决之道不在于直接攻克，而是遵循对自然的好奇，使答案逐渐浮出水面。其实，很多领域的创新都是在求知路上的偶然所得，起初不带有任何应用目的。肯尼斯和乔尔通过他们在人工智能领域的最新研究告诉我们：少些计划、多些包容，或许能收获更多“意外”的伟大发现。

——陈贵  中国科学家论坛主席、中国管理科学研究院商学院院长

现代社会生成了数不胜数的目标，但预设的和最终实现的常有出入，甚至相去甚远。人们也很少反思其中的原因。本书是人工智能领域的专家解码之作。作者指出，执迷于设定目标及其衡量标准会限制行动空间，“谋大事”时容易遗漏不可或缺的“踏脚石”。因此，“悟道明志”重于“高大上”的目标陈述，开放思维和创新探索重于步步为营、中规中矩的衡量标准。让我们一起阅读，体验“无招胜有招”的至高境界。

——林丹明  战略经济学家、广东以色列理工学院副校长

跳出思维的束缚，跨越常规的梗阻；出其不意地提出问题，天马行空地放飞思绪。本书由“对目标的质疑”起笔，以全新的思考维度、深邃的洞察力，系统阐释了诸多颇具挑战性的独特观点，特别是因应“高大上”目标的“踏脚石”理论。其中既融入了对理想、机缘和成功的别致解说，也贯穿着对创意、创新和创造的自由探索，对我们个人成长、事业发展都深有启迪、大有裨益。

——尹传红 科普时报社社长、中国科普作家协会副理事长

肯尼斯和乔尔合著的这本书是一本绝妙的书。其核心思想是，多数人的工作方法是盯着一个明确的目标拼命钻，但这种策略的重大缺陷是，现实世界的很多看上去帮你实现明确目标的路数有很大的欺骗性，往往适得其反，甚至衡量目标的标杆本身也有问题。作者建议：正确的策略是为了实现伟大的成就，我们必须愿意对任何道路都保持一定的、开放的心态。好比在迷雾中走路，看不清远处方向的时候，不断地收集、积累各个方向的踏脚石，踩到一个踏脚石后就发现更多的踏脚石，自然而然地给自己更多的选择和方向，从而走出一条原来无法想象的精彩的路。目标太具体、明确，反而可能限死了你的长期发展的空间。

——王川  独立投资人、新浪微博@硅谷王川

目录：

第1章：对目标的质疑

第2章：无目标者的胜利

第3章：繁育艺术的艺术

第4章：目标是错误的指南针

第5章：有趣的和新奇的探索

第6章：寻宝者万岁

第7章：解开禁锢教育的枷锁

第8章：解开禁锢创新的枷锁

第9章：彻底告别目标的幻想

第10章：案例研究1：重新诠释自然进化

第11章：案例研究2：目标和人工智能领域的探索

参考文献

精彩试读：

序 言

作为本书的作者，我们很高兴中国读者现在有机会借此书一睹我们基于人工智能（AI）领域研究的一些发现和见解。从我们最初做人工智能领域的研究，到出版这本书来质疑目标在生活和工作中的效用，此间过程既漫长，又充满了意想不到的崎岖。

事实上，自研究伊始，我们从未期望或计划能写出一本影响范围超出人工智能领域的书。但是，令人惊讶的事情恰恰发生了。在这段旅程中，我们注意到，那些对我们在人工智能领域研究感兴趣的人们，长期以来都有一个疑问：这些见解对他们自己及其职业生涯有何影响？由此，我们开始意识到，如果就目标对人工智能主体的影响进行深入研究，那我们自然也会期望了解不同的目标对人类的影响。毕竟，人类才是最高级的智能主体。

正如你将在本书后续的论述中发现的那样，事实证明目标产生的影响是不容忽视且令人惊讶的，它们可能会彻底颠覆你对自己的人生成就和未来的思考方式。

在本书的英文版首次出版发行后的几年里，人工智能的世界发生了很多变化。例如，深度学习已经成为一种趋势，新颖的生成算法持续产生着越来越惊人的结果。然而，即使世界已经发生了巨变，我们依然认为，这本书传递的核心经验和教训，经得起时间的考验，依然值得学习和借鉴。归根结底，对于人工智能或任何其他领域的发展，我们都可以从目标的角度来审视一番。

我们知道，今天的中国已经蓄势待发，做好了在许多领域和事业中取得长足进步的准备，其商业环境和生活中的竞争往往十分激烈，实现真正的创新尽管颇具挑战性，但其回报也丰厚无比。因此，随着中国逐步向“全球创新中心”的方向转型，本书提供的经验和教训（即以目标为导向的创新道路有多么反直觉）或能恰逢其时地提供一些裨益。考虑到中国的无穷潜力和光明前景，一想到我们的作品能够在中国实现其国家伟大梦想的漫长而曲折的道路上，提供哪怕是微不足道的帮助，我们就兴奋不已。

无论“目标反而会阻碍成就达成”这一令人惊讶的结果，最终是否会影响你看待个人生活或职业生涯的方式，我们都希望它能帮你增添一个有价值的、全新的思考维度。

在此祝广大中国读者好运常在!

肯尼斯·斯坦利

乔尔·雷曼

2023年1月

前 言

本书的灵感，源自一个关于人工智能的激进想法。人工智能发展到目前的程度，的确令人意外。起初，我琢磨的对象不过是人工智能的算法，这是像我这样的计算机科学家才感兴趣的一个主题。人工智能算法通常有着明确的目标和目的，而算法的编程就是为了它们。但后来我意识到，即使我们没有给这些算法设定明确的目标或目的，它们也能够取得令人惊叹的结果，甚至比那些设定了目标的算法更优越。为了验证这个想法，我做了一系列实验，也收获了一些令人惊讶的实验结果。本书收录了部分实验及结果，如果你也是一位计算机领域业内人士，可能会认为记述这些实验和结果的部分颇为有趣。

但随后不寻常的事情发生了。我开始意识到，这种洞察力不仅仅是关于人工智能算法，也可以适用于我们的日常生活，甚至可以涵盖文化、社会、人类如何推动创新、如何规划成就、如何解释生物的进化等领域——这份清单可以无止境地写下去。这个想法的确非比寻常。如果你无法理解，不妨想一想，源于一个计算机程序的算法，改变了一个人对生活的思考方式，这件事多么令人惊奇。毕竟，我们并不会在每次开启笔记本电脑时都陷入对生存危机的思考。这个想法出乎意料的广泛适用范围令我感到震惊。虽然我一开始试图将其压抑心底、抛之脑后，但它们的声音越来越让我难以忽视。

作为一名大学教授，我有时会应邀参会，就我个人的研究成果发表公开演讲。我将这个想法当成一个实验，在公开演讲时谈到了它与我们的生活和社会的关系。当我看到听众的热烈响应和被激发的热情时，这个想法就被赋予了新的生命，让我看到其意义远远超出了它们起源领域（计算机领域）。后来，我意识到必须专门写一本书，来尝试传达这种新颖的见解。于是，就有了诸位今天拿在手上的这本书，希望你们能够在接下来的阅读中获得独特的体验。

本书始于一个故事，这个故事讲述了一个人工智能领域的想法如何扩展到其他更大的领域。但这本书也是一段奇异的旅程，穿越了令人眼花缭乱的诸多其他领域。从个人约会，到科学的发展，再到人类大脑的进化，你将能看到其令人惊讶的广泛影响。我希望诸位能够享受这段奇异之旅，穿越曾经熟悉的概念，用一种全新的、令人着迷的视角，观察我们生活的世界。

关于这个项目的历史，还有一个重要的细节，这本书实际上是两个人共同努力的结果。从最早的实验，到实现越来越广泛的影响，本书的合著者乔尔·雷曼在整个过程中都发挥了不可忽视的重要作用。本书收录的很多想法，是我们两个人多年交流和辩论的结果，因此这本书也真正地集合了我们的集体智慧。从第一章开始，我们便将采用同一讲述者的口吻，引领诸位完成本书这段神奇的旅程。

乔尔和我都想对支持这项工作的机构表示衷心的感谢：中佛罗里达大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和圣菲研究所（我在那里休假时完成了这本书的撰写）。特别感谢中佛罗里达大学进化复杂性研究小组的每一位曾经的和现任的成员，感谢他们多年来的投入和创意贡献。此外还要感谢加州大学旧金山分校计算机科学系主任盖里·里文斯（Gary Leavens），他鼓励我把这本书的内容落到纸面。如果没有IBM研究院的理查德·加布里埃尔（Richard Gabriel）在SPLASH会议，以及罗得岛设计学院的林成灿（Seung Chan Lim）的早期演讲邀请所提供的动力，或许我也没有勇气动笔撰写本书。感谢图片孵化器网站Picbreeder整个团队的帮助，还有后来为该网站贡献智慧和力量的诸多用户。感谢为本书中的想法提供最初灵感的实验人员，他们是：负责人吉米·塞克雷坦（Jimmy Secretan）、尼克·贝亚托（Nick Beato）、亚当·坎贝尔（Adam Campbell）、大卫·丹布罗西奥（David D’Ambrosio）、安德雷恩·罗德里格斯（Adelein Rodriguez）、耶利米·T.福尔萨姆-科瓦里克（Jeremiah T. Folsom-Kovarik）、娜扎尔·汗（Nazar Khan）、彼得·马修斯（Peter Matthews）和简·普罗卡吉（Jan Prokaj），所有人都为图片孵化器网站实验的丰富成果和研究献策献力。

***

为了满足不同背景和领域的读者需求，本书分为两部分：第一部分（前九章）逐步提出了反对“目标神话”的主要论点，并为“目标神话”在生活和社会的一些领域造成的损害，提供了通俗易懂、得到普遍认同的证据。在本书的最后两章，我们还为那些对“目标神话”在特定科学领域（尤其是生物学和人工智能）中的影响感兴趣的读者，附上了两个案例研究。这样一来，诸位既可以从前九章中吸收主要观点，又可以从额外的案例研究中获得进一步的深度探讨。希望本书的内容安排，能够令诸位满意。

圣菲研究所，圣菲，新墨西哥州

肯尼斯·斯坦利OpenAI科学家跨界撰写的思维奇书

源自人工智能研究的意外发现，找到人类伟大发明的真正入口

颠覆传统目标理论 重塑认知与思维模型

向普通人描绘一幅完全不同的成功图景

小任务靠计划 大成就靠踏脚石

《为什么伟大不能被计划》

作者：[美]肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley），[美]乔尔·雷曼（Joel Lehman）

出版时间：2023年4月

ISBN：978-7-5001-7362-5

定价：79元

出版社：中译出版社

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。

作者简介：

[美]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（开放式人工智能公司）研究员。他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。他还曾是Uber（优步）人工智能实验室的创始成员，在行业内具有卓著的影响力。

[美]乔尔·雷曼（Joel Lehman），全球知名的人工智能科学家，OpenAI研究员。他也曾是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，乔尔所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，乔尔还发表了一篇名为《机器之爱》的有趣论文。

他们二人都是当下火爆全球的智能机器人ChatGPT的核心研发科学家。

编辑推荐：

* 想要深刻领悟人工智能和ChatGPT的奥义，你需要读一读这本《为什么伟大不能被计划》。两位OpenAI研究院将用丰富的实例为我们徐徐展开人工智能的秘密。

* 工作中遇到瓶颈，想要寻找突破，你需要读一读《为什么伟大不能被计划》。这本书将揭示一个秘密，即艺术和科学等领域中最伟大的发现，需要遵循好奇心，即一块块踏脚石。

* 苦于无法如期实现自己的人生的规划时，你需要读一读《为什么伟大不能被计划》。本书将通过智能机器人、生物进化、人类杰出艺术作品的例子告诉读者，目标可能根本不存在，只是一种模糊的感觉而已。

卖点提炼：

作者重磅

肯尼斯·斯坦利和乔尔·雷曼，两位作者目前均在享誉全球的人工智能公司OpenAI中担任研究员，而该公司正是近期火爆“出圈”的智能语音机器人ChatGPT的研发公司。二人在计算机科学专业深耕多年，发表过数十篇经同行评议的学术文章，他们此前的讲座视频已在国内人工智能爱好者社群内传播。可以说是人工智能领域具有较高的影响力的人工智能重磅专家。

贴合AI、ChatGPT、大型语言模型LLM等热点

本书无论从写作动机还是内容上，均与人工智能等热点紧密相关。尤其是在当前ChatGPT如此火爆的时期：数据显示，2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。 截至2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。除此之外，作者之一肯尼斯目前正在OpenAI研究“大型语言模型（LLM）+演进算法”，LLM 代表着 AI 领域的重大进步，并有望通过习得的知识改变该领域。在过去几年中，LLM 的规模每年增加10倍之多。

颠覆看世界的方式，独辟蹊径解读成功的新路径

“如何才能成功”这一话题经久不衰。制定详细的人生蓝图，再一步步实现，最终走向“人生巅峰”，是一直以来人们根深蒂固的成功路径。但是近年来“躺平”“佛系”“松弛感”越来越成为青年群体中的热门词汇，他们对于长远的规划不感兴趣，或者制定了也很难真正完成。本书恰恰能告诉大家，真正的大成就是计划不出来的，跟着好奇心一步一步走，才是成就非凡的正确路径。

名人推荐：

人类正处于信息和知识大爆炸，以及人工智能主导科技革命持续加速的历史阶段，传统的线性和基于经验的思维模式被全面解构，预测动态和多维的平行世界发展趋势几乎没有可能。特别是AIGC所代表的人工智能意志不会完全被人类选择的“目标”所束缚。所以，在这样时代，人们原本熟知的“系统”和“框架”概念正在急速过时，任何伟大的成功只能发生在“小概率”领域，需要以废弃传统的目标设计为前提。未来只能属于那些敢于突破“目标”幻想和挣脱“目标”幻觉枷锁的人。本书的核心价值体现在如下的颠覆性理念——无目标者的胜利。

——朱嘉明 著名经济学家、横琴新区数链数字金融研究院学术与技术委员会主席

对于大多数人而言，日常生活中一个又一个的小目标有利于我们取得进步。受此影响，我们也逐步将“树立目标”刻入人类文化的脉络中。但在本书看来，日常生活并不能与追求伟大相提并论，面对当下混沌复杂的研究背景，“目标神话”可能只会浪费时间、挫败信心。因此，持久的创新活力需要自由探索的空间，真正的伟大也可以“从今晚十点钟开始”。

——王煜全 海银资本创始合伙人、“科技特训营”主理人

遇到难题，一般的处理办法是直接寻找对策。但科学界却存在相反的规律：难题的解决之道不在于直接攻克，而是遵循对自然的好奇，使答案逐渐浮出水面。其实，很多领域的创新都是在求知路上的偶然所得，起初不带有任何应用目的。肯尼斯和乔尔通过他们在人工智能领域的最新研究告诉我们：少些计划、多些包容，或许能收获更多“意外”的伟大发现。

——陈贵 中国科学家论坛主席、中国管理科学研究院商学院院长

现代社会生成了数不胜数的目标，但预设的和最终实现的常有出入，甚至相去甚远。人们也很少反思其中的原因。本书是人工智能领域的专家解码之作。作者指出，执迷于设定目标及其衡量标准会限制行动空间，“谋大事”时容易遗漏不可或缺的“踏脚石”。因此，“悟道明志”重于“高大上”的目标陈述，开放思维和创新探索重于步步为营、中规中矩的衡量标准。让我们一起阅读，体验“无招胜有招”的至高境界。

——林丹明 战略经济学家、广东以色列理工学院副校长

跳出思维的束缚，跨越常规的梗阻；出其不意地提出问题，天马行空地放飞思绪。本书由“对目标的质疑”起笔，以全新的思考维度、深邃的洞察力，系统阐释了诸多颇具挑战性的独特观点，特别是因应“高大上”目标的“踏脚石”理论。其中既融入了对理想、机缘和成功的别致解说，也贯穿着对创意、创新和创造的自由探索，对我们个人成长、事业发展都深有启迪、大有裨益。

——尹传红 科普时报社社长、中国科普作家协会副理事长

肯尼斯和乔尔合著的这本书是一本绝妙的书。其核心思想是，多数人的工作方法是盯着一个明确的目标拼命钻，但这种策略的重大缺陷是，现实世界的很多看上去帮你实现明确目标的路数有很大的欺骗性，往往适得其反，甚至衡量目标的标杆本身也有问题。作者建议：正确的策略是为了实现伟大的成就，我们必须愿意对任何道路都保持一定的、开放的心态。好比在迷雾中走路，看不清远处方向的时候，不断地收集、积累各个方向的踏脚石，踩到一个踏脚石后就发现更多的踏脚石，自然而然地给自己更多的选择和方向，从而走出一条原来无法想象的精彩的路。目标太具体、明确，反而可能限死了你的长期发展的空间。

——王川 独立投资人、新浪微博@硅谷王川

目录：

第1章：对目标的质疑

第2章：无目标者的胜利

第3章：繁育艺术的艺术

第4章：目标是错误的指南针

第5章：有趣的和新奇的探索

第6章：寻宝者万岁

第7章：解开禁锢教育的枷锁

第8章：解开禁锢创新的枷锁

第9章：彻底告别目标的幻想

第10章：案例研究1：重新诠释自然进化

第11章：案例研究2：目标和人工智能领域的探索

参考文献

精彩试读：

序 言

作为本书的作者，我们很高兴中国读者现在有机会借此书一睹我们基于人工智能（AI）领域研究的一些发现和见解。从我们最初做人工智能领域的研究，到出版这本书来质疑目标在生活和工作中的效用，此间过程既漫长，又充满了意想不到的崎岖。

事实上，自研究伊始，我们从未期望或计划能写出一本影响范围超出人工智能领域的书。但是，令人惊讶的事情恰恰发生了。在这段旅程中，我们注意到，那些对我们在人工智能领域研究感兴趣的人们，长期以来都有一个疑问：这些见解对他们自己及其职业生涯有何影响？由此，我们开始意识到，如果就目标对人工智能主体的影响进行深入研究，那我们自然也会期望了解不同的目标对人类的影响。毕竟，人类才是最高级的智能主体。

正如你将在本书后续的论述中发现的那样，事实证明目标产生的影响是不容忽视且令人惊讶的，它们可能会彻底颠覆你对自己的人生成就和未来的思考方式。

在本书的英文版首次出版发行后的几年里，人工智能的世界发生了很多变化。例如，深度学习已经成为一种趋势，新颖的生成算法持续产生着越来越惊人的结果。然而，即使世界已经发生了巨变，我们依然认为，这本书传递的核心经验和教训，经得起时间的考验，依然值得学习和借鉴。归根结底，对于人工智能或任何其他领域的发展，我们都可以从目标的角度来审视一番。

我们知道，今天的中国已经蓄势待发，做好了在许多领域和事业中取得长足进步的准备，其商业环境和生活中的竞争往往十分激烈，实现真正的创新尽管颇具挑战性，但其回报也丰厚无比。因此，随着中国逐步向“全球创新中心”的方向转型，本书提供的经验和教训（即以目标为导向的创新道路有多么反直觉）或能恰逢其时地提供一些裨益。考虑到中国的无穷潜力和光明前景，一想到我们的作品能够在中国实现其国家伟大梦想的漫长而曲折的道路上，提供哪怕是微不足道的帮助，我们就兴奋不已。

无论“目标反而会阻碍成就达成”这一令人惊讶的结果，最终是否会影响你看待个人生活或职业生涯的方式，我们都希望它能帮你增添一个有价值的、全新的思考维度。

在此祝广大中国读者好运常在!

肯尼斯·斯坦利

乔尔·雷曼

2023年1月

前 言

本书的灵感，源自一个关于人工智能的激进想法。人工智能发展到目前的程度，的确令人意外。起初，我琢磨的对象不过是人工智能的算法，这是像我这样的计算机科学家才感兴趣的一个主题。人工智能算法通常有着明确的目标和目的，而算法的编程就是为了它们。但后来我意识到，即使我们没有给这些算法设定明确的目标或目的，它们也能够取得令人惊叹的结果，甚至比那些设定了目标的算法更优越。为了验证这个想法，我做了一系列实验，也收获了一些令人惊讶的实验结果。本书收录了部分实验及结果，如果你也是一位计算机领域业内人士，可能会认为记述这些实验和结果的部分颇为有趣。

但随后不寻常的事情发生了。我开始意识到，这种洞察力不仅仅是关于人工智能算法，也可以适用于我们的日常生活，甚至可以涵盖文化、社会、人类如何推动创新、如何规划成就、如何解释生物的进化等领域——这份清单可以无止境地写下去。这个想法的确非比寻常。如果你无法理解，不妨想一想，源于一个计算机程序的算法，改变了一个人对生活的思考方式，这件事多么令人惊奇。毕竟，我们并不会在每次开启笔记本电脑时都陷入对生存危机的思考。这个想法出乎意料的广泛适用范围令我感到震惊。虽然我一开始试图将其压抑心底、抛之脑后，但它们的声音越来越让我难以忽视。

作为一名大学教授，我有时会应邀参会，就我个人的研究成果发表公开演讲。我将这个想法当成一个实验，在公开演讲时谈到了它与我们的生活和社会的关系。当我看到听众的热烈响应和被激发的热情时，这个想法就被赋予了新的生命，让我看到其意义远远超出了它们起源领域（计算机领域）。后来，我意识到必须专门写一本书，来尝试传达这种新颖的见解。于是，就有了诸位今天拿在手上的这本书，希望你们能够在接下来的阅读中获得独特的体验。

本书始于一个故事，这个故事讲述了一个人工智能领域的想法如何扩展到其他更大的领域。但这本书也是一段奇异的旅程，穿越了令人眼花缭乱的诸多其他领域。从个人约会，到科学的发展，再到人类大脑的进化，你将能看到其令人惊讶的广泛影响。我希望诸位能够享受这段奇异之旅，穿越曾经熟悉的概念，用一种全新的、令人着迷的视角，观察我们生活的世界。

关于这个项目的历史，还有一个重要的细节，这本书实际上是两个人共同努力的结果。从最早的实验，到实现越来越广泛的影响，本书的合著者乔尔·雷曼在整个过程中都发挥了不可忽视的重要作用。本书收录的很多想法，是我们两个人多年交流和辩论的结果，因此这本书也真正地集合了我们的集体智慧。从第一章开始，我们便将采用同一讲述者的口吻，引领诸位完成本书这段神奇的旅程。

乔尔和我都想对支持这项工作的机构表示衷心的感谢：中佛罗里达大学、得克萨斯大学奥斯汀分校和圣菲研究所（我在那里休假时完成了这本书的撰写）。特别感谢中佛罗里达大学进化复杂性研究小组的每一位曾经的和现任的成员，感谢他们多年来的投入和创意贡献。此外还要感谢加州大学旧金山分校计算机科学系主任盖里·里文斯（Gary Leavens），他鼓励我把这本书的内容落到纸面。如果没有IBM研究院的理查德·加布里埃尔（Richard Gabriel）在SPLASH会议，以及罗得岛设计学院的林成灿（Seung Chan Lim）的早期演讲邀请所提供的动力，或许我也没有勇气动笔撰写本书。感谢图片孵化器网站Picbreeder整个团队的帮助，还有后来为该网站贡献智慧和力量的诸多用户。感谢为本书中的想法提供最初灵感的实验人员，他们是：负责人吉米·塞克雷坦（Jimmy Secretan）、尼克·贝亚托（Nick Beato）、亚当·坎贝尔（Adam Campbell）、大卫·丹布罗西奥（David D’Ambrosio）、安德雷恩·罗德里格斯（Adelein Rodriguez）、耶利米·T.福尔萨姆-科瓦里克（Jeremiah T. Folsom-Kovarik）、娜扎尔·汗（Nazar Khan）、彼得·马修斯（Peter Matthews）和简·普罗卡吉（Jan Prokaj），所有人都为图片孵化器网站实验的丰富成果和研究献策献力。

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为了满足不同背景和领域的读者需求，本书分为两部分：第一部分（前九章）逐步提出了反对“目标神话”的主要论点，并为“目标神话”在生活和社会的一些领域造成的损害，提供了通俗易懂、得到普遍认同的证据。在本书的最后两章，我们还为那些对“目标神话”在特定科学领域（尤其是生物学和人工智能）中的影响感兴趣的读者，附上了两个案例研究。这样一来，诸位既可以从前九章中吸收主要观点，又可以从额外的案例研究中获得进一步的深度探讨。希望本书的内容安排，能够令诸位满意。

圣菲研究所，圣菲，新墨西哥州

肯尼斯·斯坦利