《為什麼偉大不能被計劃:對創意、創新和創造的自由探索》封麵

內容簡介

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”收獲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,真正開啟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。他們自身也憑借寫入本書的“尋寶者思維”“踏腳石模型”“新奇性探索”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,產生了一係列惠及人類的偉大創造。

作者簡介

肯尼斯·斯坦利(KennethStanley),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研究員。曾任中佛羅裏達大學教授,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。他曾是Uber人工智能實驗室的創始成員,在行業內具有卓著的影響力。

喬爾·雷曼(JoelLehman),全球知名的人工智能科學家,OpenAI研究員。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”方麵的研究,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,其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,他還發表了一篇名為《機器之愛》的有趣論文。

目錄

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
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最後修改:2023 年 07 月 28 日