作者简介

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《为什么伟大不能被计划》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《为什么伟大不能被计划》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。


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...

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豆瓣评论

  • blueshadow
    目标是如此具有诱惑力,因为我们都需要有用,并且在有用的框架下得到评估。结果呢,人趋向于机器属性。无用之用对西方哲学是很难谈论的观点,直到后现代的游牧。当然强调无目标,不可能无限度夸大,关于漫游与反思收敛的平衡,这是我们设计思维方法论的范畴了。07-07
  • NullPointer
    全书可以视为对《Abandoning Objectives: Evolution through the Search for Novelty Alone》这篇论文的不厌其烦的扩写。随机sample任意三章并不会丢失本书主旨。事实上我推荐sample任意一章然后读论文就够了。06-24
  • 朱老板
    虽然每一章都好像一样,但是每一章开头都茅厕顿开。01-30
  • Charrrr
    与自己大学至今的经历和思考有些共通之处,与dots will be connected也有共通之处,曾经觉得毕业后在做喜欢的事情是运气,但也是缘于上学时没有沿着既有路径的探索。之前想用这套逻辑“教育”他人,说努力就会有好运,但这其实也和环境、资本有很大关系,还是arrogant了。这本书还是有门槛的,读得太早或许会被overwhelmed,最重要的还是保持好奇、探索、思考、实践,不要停下来。btw关于艺术学生说喜欢作品没有理由那段很棒,但整本书还是有些冗余了。08-06
  • 六子
    就算观点有强大的民意基础,也不该任性到车轱辘话说了十几章。我有个冒昧的猜测——作者只写了其中不超过50段,并用ai生成了其他部分。08-06

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