为什么伟大不能被计划 作者: [美] 肯尼斯·斯坦利/[美] 乔尔·雷曼 出版社: 中译出版社 出品方: 知量 副标题: 对创意、创新和创造的自由探索 原作名: Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective 译者: 彭相珍 出版年: 2023-4 页数: 320 定价: 79.00元 装帧: 精装 ISBN: 9787500173625

内容简介

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。

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。

网友热评

溺水之咸: 前面多数内容有点啰嗦了，同一句话反复讲。到了最后人工智能学术领域就不啰嗦了，可能还是作者对AI的academy最为熟悉所以写得一目了然。这书让我想起了三个比较具象的东西，一是“条件的可能”，第二是尤·奈斯博写的哈利在搜索罪案现场的时候会“放空脑袋，不特意寻找什么，只是用眼睛看”，“重要的东西自然会浮现”。第三是最后AI的元搜索部分，实在是非常像《哥德尔·埃舍尔·巴赫》里的自指了。我感觉AI是一种形式研究，本书的观点也是一种形式范畴的观点：以怎样的方式，才能创造未来。对于像我这样的p型人格来说，前面浓烈感觉这是一碗专为p人熬制的鸡汤：没有计划，也可以的！j人都被目标和计划给骗啦！ 口袋藏诗: 对目标祛魅，目标能带来平庸的成功，但它无法带来伟大的创造，真正伟大的创造来自对生活的激情，对新奇性的捕捉 lenciel: 核心观点挺新颖的。但这本书要不是 ChatGPT 3.5 出来之前就出版了，你肯定会认为是不是 AI 写的。但偏偏不是，所以作者们可能开创了一种新的论证观点的方式，就是每章、不断、反复、书写、同一个、观点... BAD CODE: 明明三页纸能讲明的事情为什么要一本书啰里啰嗦，而且用这么反复的文字讲了也并没有把事情讲的更清楚。 下沉市场: 看到第六章。。。我感觉全书可能5000字就能写完。好像是鸡汤，又好像是反鸡汤

图书目录

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