哥伦布本来想绕一条路去印度,结果意外发现了新大陆。这种意外在人类的创新史上是一种常态。
肯尼斯·斯坦利、乔尔·雷曼,两位人工智能的研究者,他们写了一本书《为什么伟大不能被计划》。他们发明了一种算法,叫新奇性搜索算法。这种算法的最大特点是没有目标,而是随机生成一组解决方案,通过评估新奇性并保留新奇性比较高的方案,从而像生物演化一样发生一定的变异,如此往复循环,直到达到预定的迭代次数或者将问题彻底解决。
这么描述还不是很容易理解,比如什么叫新奇性。举个例子你就明白了,训练机器人走迷宫,从一个起点开始,到一个出口。你该如何给机器人设定目标,让机器人表现越来越好?人的直觉反应是,如果一个程序比上一次更接近出口,就奖励它,让它不断接近出口。这就是常规的渐进式抵达目标的方式。
新奇性搜索算法不是这么来的,一开始压根不给机器人“你要不断接近出口”这个目标,而是让机器人“只是纯粹地尝试做一些与以往不同的事情”。机器人可能先撞上一堵墙,在新奇性搜索算法里,撞墙被认为一件好事,因为它之前没干过这个,这就是算法要找的“新奇性”。接下来,让机器人换着花样撞墙,通过穷尽各种撞墙的方式,新奇性搜索不断增加机器人对探索和穿越走廊的理解,并最终使它发现出门的方法。
也就是说,这款算法不鼓励机器人“不断接近出口”,而只鼓励机器人“搞点新意思”,就能完成一开始看起来很复杂的迷宫任务。
如果有人说这是穷举法,那是误读。重点是新奇性。机器人不能反复同一种方式撞墙。所以不断求新,就会求出复杂。简单的方案先出现,所有简单的方案都尝试过之后还要新的,出来的就一定是更复杂的方案。复杂的方案,就能够驾驭复杂的信息,解决复杂的问题。
通过人工智能的训练方式,我们也能够明白,在这个时代还要对孩子搞题海战术,是非常愚蠢的。机器都这么智能了,人还要往原始机械的方向去培养。
新奇性搜索算法并不是完全没有方向,两位研究者提出的新方向是寻找踏脚石。探索者不必追求最终的、实用的目标,只要始终看到下一块踏脚石,不断前进,珍宝就会随之而来。
这就回到了书名,伟大不能被计划,计划得太精细,反而会杀死下金蛋的鸡。再举个例子,真空管是计算机发明道路上的一大关键踏脚石,但当时没有人能预见到它的作用。如果你穿越回去做全世界的秦始皇,为了发明计算机,命令集中所有资源按照你的心思造计算机,结果那个要发明真空管的家伙也被你征调过来,最终你只会阻碍计算机的问世。
这本书对我的启发还是很大的。我以前的一些想法,得到了验证,和科学合理的解释。
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你不必或者说不可以直接奔着一个清晰明确的目标狂奔,神挡杀神,佛挡杀佛。就连孙悟空也证明了这样是行不通的。但你可以沿着可能错误的方向的方向,拼尽全力。在奔跑的过程中,与其说要留心终极目标,不如留心你已经踩上了什么有价值的踏脚石,以及你周围还有哪些可以努力够到的踏脚石。
踏脚石是有衡量标准的。“真正成为下一步行为的踏脚石的那些行为,必须尊重现实世界运作的方式和规律。”但是通往伟大目标的踏脚石链,通常是不可预测的。“对未知的机会秉持开放和灵活的态度,有时候比明确地知道自己要做什么更重要。毕竟,条条大路通罗马,哪怕是最出乎意料的道路,也可能通往幸福的彼岸”。
我知道这个观念非常重要,但是在传播过程中也很容易被误读。有人一说反对应试教育,心里想的就是撒手不管的所谓快乐教育,好像把孩子放到大自然里,大自然就能给他培养成当代梭罗。
没有显性目标的学习和进步,才是最难和最有挑战性的。不断寻找踏脚石,就是不断驾驭更大的复杂。希望天上掉下一个苹果,自己就能变成下一个牛顿,这都是庸人的自我安慰。《为什么伟大不能被计划》也说:“伟大的发现从来都不是什么稀里糊涂的意外。现实情况是,人类天生对有趣事物有着敏锐的嗅觉。大家都知道,如果我们选择了一条有趣的道路,它可能会通往重要的目的地,尽管我们可能并不知道这个目的地确切在哪里。”
就像哲学界怀特海说的:“一个命题的趣味性比真实性更重要。”
我们在生活中也会发现,真正有趣的人并不是那些嘴里别着一大堆段子的人,那样的人往往是油腻而非有趣。有趣的人是那些永远向未知敞开自己的人。他们不停留在自己已经得到的身份、荣誉或者标签上面,永远在寻找理解世界的下一块垫脚石在哪里。与别人的评价相比,他们更关心自己对世界的理解到了哪个层次。
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