Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective
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Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective

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內容簡介

Why does modern life revolve around objectives? From how science is funded, to improving how children are educated -- and nearly everything in-between -- our society has become obsessed with a seductive illusion: that greatness results from doggedly measuring improvement in the relentless pursuit of an ambitious goal. In Why Greatness Cannot Be Planned, Stanley and Lehman begin with a surprising scientific discovery in artificial intelligence that leads ultimately to the conclusion that the objective obsession has gone too far. They make the case that great achievement can't be bottled up into mechanical metrics; that innovation is not driven by narrowly focused heroic effort; and that we would be wiser (and the outcomes better) if instead we whole-heartedly embraced serendipitous discovery and playful creativity.

Controversial at its heart, yet refreshingly provocative, this book challenges readers to consider life without a destination and discovery without a compass.

 

作者簡介

Kenneth O. Stanley and coauthor Joel Lehman are both experienced artificial intelligence researchers whose scientific discoveries led to the insights in "Why Greatness Cannot Be Planned." Stanley, an associate professor at the University of Central Florida, has published over 80 peer-reviewed articles (10 of which have won best paper awards) and is regularly invited to speak at venues across the world. Lehman is currently a post-doctoral fellow at the University of Texas at Austin. In August 2015 he begins as an assistant professor at the IT University of Copenhagen.

 

詳細資料

  • ISBN:9783319155234
  • 規格:平裝 / 141頁 / 23.1 x 15.5 x 1 cm / 普通級
  • 出版地:美國

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2024/06/18
如果說人工智慧、計算思維可以拓展人類的哲學觀,重新詮釋人類行為的本質,那麼本書做了很有趣的演示。

主要的論點在挑戰「設定目標」一事,提出哪些情況下,設定目標反而適得其反。日常生活中,設定小目標或許有用,但目標越是高遠,越是無助於達成,尤其是在未知數的佔比越重的情況中,越是凸顯了設定目標的徒勞。

對比於此,作者提出另一種策略與意象,是尋寶人收集身邊的踏腳石。盡可能收集踏腳石,這是我們能把握的。至於遠方遙不可及的目標,不是我們能把握的。只要我們不斷收集踏腳石,最終會把我們帶到有趣的地方、發現新寶藏,那不是事先設想得到的地方。這樣一來,問題的本質轉了一個彎,搜索的重點不在於找到目標,而在於發現新的可能性。

「發現」是廣義的「搜索」,「搜索」是狹義的「發現」,「搜索」是為了特定目標而修剪搜索空間。而「發現」則是盡可能不對搜索空間設限。

現實世界中,各種資源都是有限的,所以我們不得不適當的修剪搜索空間,以得到收斂的結果,然而這也意味著,各種約束條件應該要能靈活調度。要避免的是 “lock in”,困在特定的約束條件中。不幸的是,太早鎖死目標,正會把人束縛在僵化的條件中。我猜想這才是問題所在。與其說問題在於設定目標,不如說問題在於 “lock in” 。相關的想法也在其他書中被提到,例如《跨能致勝》,提到頂尖的運動員、音樂家採取迂迴路徑,先探索再專精,反而比採取單一路徑者,得到更久遠的成果。或是《黑馬思維》,探討不追求集體目標的個體,更能找到自己的路。

如果是從「制約」來看,既有個人面的制約,也有集體面的制約。這也是這本書一方面很容易讀,另一方面又有點難把握的地方。從個人面的制約來看,容易解釋,例如旅遊的時候若太過專注在預先設定的景點,則失去了隨機發現有趣風景的樂趣,因而往往必須在兩者之間取得平衡,既要預作功課,又要帶著好奇心觀察偶遇的新事物。但有時作者在講的是集體層面的行為,解開集體制約,發揮集體智慧,讓每個人各自尋寶,才能收集最大量的踏腳石,這樣一來,雖然大多數的尋寶人是徒勞的,但集體來說卻可以得到有趣的結果。

我覺得這也是書中較難把握的地方,從作者的角度看,「人類所有探索和發現的行為都可能是徒勞的」,這是本書相當有顛覆性的觀點,不僅點破「尋找就尋見」的信念,也否定了抱持終極目的論的各家學說。作者提出的解決方式,其一是集體智慧,另外就是以意外發現帶來的驚喜,取代得到目標時,預期會降臨的終極意義感。「擁抱現實,讓自己成為一名即便沒有目標,也能發現意外之喜這樣強大能力的尋寶者」。

這本書還有些觀點值得深入再看:
(1) 借用自然界的演化為類比,作者支持的一派說法認為演化是逃避競爭,而在新的生態區位存活下來的結果,作者反對的說法是競爭驅使演化,以優秀物種消滅次等物種。後者的說法是把優秀物種當成演化的目的。然而前者的說法是要發現各種可能的生態區位,分棲共存。作者的參考書之一是 evo-devo 學者 Sean Carroll 的著作,中譯本是《蝴蝶、斑馬與胚胎:探索演化發生學之美》。
(2) 引入計算思維的想法,提到演算法是一個廣義的概念,重點在於明確描述一個可重複執行的過程。由此看來,生物界的基因複製是演算法的一種,思考的過程也可以透過演算法來模擬。
(3) 提到人工智慧的領域包含針對搜索的搜索,可稱為「元搜索(meta-search)」,也就是先搜索演算法,然後再把此演算法應用在解題時搜索參數。所以釐清「搜索」究竟是什麼非常重要,因為搜索什麼決定了得到什麼。

作者是人工智慧領域的專家,他推動的一些計畫背後的想法都很有趣,例如書中提到的 Picbreeder,以及2024年上線的新型態社群網路 Maven 。不過這個領域的變化很快,究竟什麼才是禁得起時間考驗而留存的模式,還有待觀察。

這本書有簡中譯本可參考(譯名《為什麼偉大不能被計劃》)。
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