为什么伟大不能被计划
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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blueshadow07-07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。
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NullPointer06-24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。
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朱老板01-30虽然每一章都好像一样，但是每一章开头都茅厕顿开。
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