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何帆系(xi)中(zhong)國(guo)首(shou)席(xi)經(jing)濟(ji)學(xue)家(jia)論(lun)壇(tan)理(li)事(shi)，熵(shang)壹(yi)資(zi)本(ben)首席经济学家

今(jin)天(tian)來(lai)讀(du)一本書(shu)，书名(ming)是(shi)：《为什么伟大不(bu)能(neng)被(bei)計(ji)劃(hua)》。這(zhe)本书最(zui)近(jin)很(hen)火(huo)爆(bao)，跟(gen)兩(liang)位(wei)作(zuo)者(zhe)的身(shen)份(fen)有(you)關(guan)。肯(ken)尼(ni)斯(si)·斯坦(tan)利(li)（Kenneth Stanley）和(he)喬(qiao)爾(er)·雷(lei)曼(man)（Joel Lehman）都(dou)是人(ren)工(gong)智(zhi)能專(zhuan)家，都有在(zai)OpenAI的工作经驗(yan)。

對(dui)，OpenAI就(jiu)是研(yan)發(fa)出(chu)ChatGPT的那(na)家公(gong)司(si)。ChatGPT是一個(ge)令(ling)人激(ji)動(dong)的革(ge)命(ming)性(xing)技(ji)術(shu)創(chuang)新(xin)。蒸(zheng)汽(qi)機(ji)的出現(xian)标誌(zhi)著(zhe)工業(ye)革命的到(dao)来，而ChatGPT則(ze)标志着人工智能革命的到来。在技术演(yan)進(jin)的歷(li)史(shi)中，ChatGPT有着和蒸汽机一樣(yang)的裏(li)程(cheng)碑(bei)意(yi)義(yi)。更(geng)有意思(si)的是，这項(xiang)技术创新更多(duo)的是源(yuan)自(zi)研发人員(yuan)的興(xing)趣(qu)，而非(fei)对商(shang)业利益(yi)的追(zhui)逐(zhu)。这项技术创新是由(you)一群(qun)遊(you)俠(xia)，而不是正(zheng)規(gui)軍(jun)和大部(bu)隊(dui)實(shi)现的。在这个過(guo)程中，OpenAI的團(tuan)队摸(mo)索(suo)出了(le)一套(tao)獨(du)特(te)的方(fang)法(fa)论。本书就是基(ji)於(yu)两位作者在研究(jiu)AI算(suan)法中的一项创新而獲(huo)得(de)的頓(dun)悟(wu)，從(cong)中推(tui)演出了一套新的实踐(jian)指(zhi)南(nan)。

这是一个顛(dian)覆(fu)性的建(jian)議(yi)。

常(chang)规的打(da)法總(zong)是在約(yue)束(shu)條(tiao)件(jian)下(xia)求(qiu)目标函(han)數(shu)最大化(hua)。也(ye)就是說(shuo)，想(xiang)要(yao)取(qu)得成(cheng)就，总要先(xian)有目标，然(ran)後(hou)，行(xing)动方案(an)就要圍(wei)繞(rao)着这个目标而定(ding)。本书的觀(guan)點(dian)是：目标会误导你。越(yue)是伟大的目标越容(rong)易(yi)有误导性。沒(mei)有目标比(bi)有目标更容易实现目标。

为什么会是这样呢(ne)？我(wo)們(men)先講(jiang)个故(gu)事，看(kan)看从中能有什么啟(qi)发。

假(jia)設(she)有两个探(tan)索队。一支(zhi)探險(xian)队有着明(ming)確(que)的目标，他(ta)们要到山(shan)的另(ling)外(wai)一側(ce)，比如(ru)说山的北(bei)面(mian)，去(qu)尋(xun)找(zhao)傳(chuan)说中的金(jin)礦(kuang)。因(yin)为目标明确，他们就会嘗(chang)試(shi)用(yong)各(ge)種(zhong)不同(tong)的辦(ban)法越过这座(zuo)山。一条路(lu)不通(tong)，再(zai)退(tui)回(hui)来找另外的路。每(mei)一次(ci)，他们都会先看看指南針(zhen)，确定好(hao)方向(xiang)，堅(jian)定地(di)朝(chao)北走(zou)。

另一支探险队更像(xiang)出門(men)旅(lv)游。他们一邊(bian)走一边欣(xin)賞(shang)風(feng)景(jing)。他们会在湖(hu)边露(lu)營(ying)，用地質(zhi)錘(chui)敲(qiao)打路上(shang)遇(yu)見(jian)的巖(yan)石(shi)。他们会对河(he)流(liu)的方向、风的方向感(gan)兴趣。看到一条路，他们可(ke)能就会順(shun)着这条路走，哪(na)怕(pa)这条路是朝南走的，因为他们总想看看这条路到底(di)通向何方。

最終(zhong)会有收(shou)获的可能未(wei)必(bi)是第(di)一支探险队，而是第二(er)支探险队。或(huo)許(xu)，越过山峰(feng)的路可能是要先朝南走，再朝東(dong)走，迂(yu)回包(bao)抄(chao)。也可能，第二支探险队会在南边找到了更大的金矿。又(you)或许，他们出发的時(shi)候(hou)是想找金矿，最后找到了一處(chu)石油(you)矿。又或者，他们找到了一处美(mei)麗(li)的风景，找到了“優(you)勝(sheng)美地”，可以(yi)做(zuo)国家公園(yuan)。

这當(dang)然只(zhi)是个假想的故事。不过，人工智能科(ke)学家在实验室(shi)里做过相(xiang)似(si)的实验。他们把(ba)机器(qi)人放(fang)进迷(mi)宮(gong)，讓(rang)机器人在迷宫中摸索。一种指令是目标导向，告(gao)訴(su)机器人必須(xu)找到迷宫的出口(kou)；另一种指令是新奇(qi)性搜(sou)索，鼓(gu)勵(li)机器人在迷宫里瞎(xia)轉(zhuan)。結(jie)果(guo)，在重(zhong)復(fu)40次的新奇性搜索迷宫实验中，机器人在39次实验中找到了出口；而在重复40次基于目标的迷宫实验中，机器人只成功(gong)了3次。这背(bei)后的底層(ceng)邏(luo)輯(ji)是啥(sha)？

创新就是发现，这是一个隨(sui)机的探索过程。你不可能預(yu)測(ce)技术的演进路徑(jing)。比如，现代(dai)內(nei)燃(ran)机的前(qian)身是感應(ying)線(xian)圈(quan)，但(dan)其(qi)最初(chu)不是以制(zhi)造(zao)发动机为目的的。当内燃机剛(gang)刚出现的时候，還(hai)没有飛(fei)机，也不会有人想到要把内燃机应用到飞机上。从感应线圈到内燃机再到飞机，整(zheng)个创新鏈(lian)条上，每一个環(huan)節(jie)的发明者都没有想到下一个环节会是啥。

这就意味(wei)着，过程比目的更重要，比起(qi)到達(da)终点，路上的风景更值(zhi)得关註(zhu)。在发现的过程中，我们会遇到很多新奇的现象(xiang)，这些(xie)新奇的现象似乎(hu)和最终的目标没有什么关系，其实卻(que)是奠(dian)定技术创新的墊(dian)腳(jiao)石。没有这些垫脚石，我们就無(wu)法往(wang)前走。所(suo)以，在探索的过程中，应該(gai)注意找到更多的垫脚石，这些垫脚石预示(shi)着更多的可能性。

伟大的创新不是被计划出来的，而是来自误打误撞(zhuang)。比如说，在研发飞机的过程中，在当时看来最有可能成功的不是萊(lai)特兄(xiong)弟(di)，而是塞(sai)繆(mou)尔·皮(pi)尔龐(pang)特·蘭(lan)利（Samuel Pierpont Langley）。兰利一度(du)获得了大量(liang)的政(zheng)府(fu)资助(zhu)，莱特兄弟却只能自籌(chou)资金，而且(qie)錢(qian)少(shao)得可憐(lian)。那为什么莱特兄弟会成功呢？原(yuan)因出乎意料(liao)，因为莱特兄弟原来本是自行車(che)制造商。自行车就是通向飞行器的垫脚石。只有身为自行车制造商的莱特兄弟意識(shi)到，飞行器就是空(kong)中的自行车，于是，机緣(yuan)巧(qiao)合(he)，他们才(cai)造出了最早(zao)能升(sheng)空的飞机。

这就是垫脚石的妙(miao)处，你都不可能知(zhi)道(dao)它(ta)们能用来幹(gan)啥。这也是物(wu)种演化的规律(lv)。在进化论里，有个现象叫(jiao)擴(kuo)展(zhan)適(shi)应，说的是生(sheng)物曾(zeng)经使(shi)用过某(mou)种功能的结構(gou)，在进入(ru)一个新的环境(jing)之(zhi)后，又被用于另一个不同功能的现象。比如说，羽(yu)毛(mao)最初是在恐(kong)龍(long)身上进化的，主(zhu)要功能是为了保(bao)持(chi)體(ti)溫(wen)，后来才逐漸(jian)成为适合鳥(niao)類(lei)飞行的结构。骨(gu)骼(ge)一開(kai)始(shi)只是用于儲(chu)存(cun)供(gong)身体其它功能所需(xu)要的矿物质，后来才进化成为人体的支撐(cheng)性结构。

这給(gei)我们的启发是，要把自己(ji)變(bian)成一个寻寶(bao)者，在積(ji)極(ji)地追求实现某个特定目标时，我们要做的是盡(jin)可能保留(liu)多塊(kuai)備(bei)選(xuan)的垫脚石，以确保实现目标的成功率(lv)。寻宝者可以说是秉(bing)持着机会主义的探险家，他们致(zhi)力(li)于寻找任(ren)何有價(jia)值的东西(xi)，而不在乎这些东西具(ju)体是啥。

你可能会問(wen)，这跟人工智能又有什么关系呢？

OpenAI团队曾经建过一个叫圖(tu)片(pian)孵(fu)化器的網(wang)站(zhan)。图片网站上的图片就像动物一样能夠(gou)繁(fan)衍(yan)出和“父(fu)母(mu)一代”略(lve)有不同的“孩(hai)子(zi)”。研究人工智能的科学家找到了一种方法，为存储在计算机内部的图片创造了一种人工DNA，然后再將(jiang)这些图片的基因像动物那样整合在一起。大概(gai)是这样一个过程：屏(ping)幕(mu)上顯(xian)示出一組(zu)图片，比如同时显示10張(zhang)或20张图片，然后，用戶(hu)点擊(ji)自己喜(xi)歡(huan)的图片。这些图片就成为下一代图片的父母。然后，屏幕上再显示一组新的图片，用户繼(ji)續(xu)点击自己喜欢的图片，以此(ci)类推，直(zhi)到最后用户找到了自己最滿(man)意的图片。

实验表(biao)明，用户培(pei)育(yu)出的令他们最满意的图片往往並(bing)非他们最初设定的目标。以进化出一张特定图片为目标去繁育图片，其实是一个糟(zao)糕(gao)的想法。在实验的过程中，你会发现，一张外星(xing)人臉(lian)的图片，最终会变成汽车的图片。最终的图片很少與(yu)作为垫脚石的图片相似。网站上最成功的用户是没有设定目标的那些人。

由此，两位作者提(ti)出了一种新的AI算法，叫新奇性搜索。这个算法会随机生成一组解(jie)決(jue)方案，評(ping)估(gu)新奇性，保留新奇性比較(jiao)高(gao)的方案，循(xun)环往复，直到将问題(ti)徹(che)底解决。換(huan)言(yan)之，这种算法的标準(zhun)是：只问新不新，不问好不好。

那么，为什么目标会误导我们呢？

因为通向最终目标的道路往往是曲(qu)折(zhe)的，是需要在各个不同的方向上探索的，那就需要给予(yu)探索者更多的主动性，而且，要求探索者对新奇事物更为敏(min)感，心(xin)態(tai)更为开放。一旦(dan)想要通过设定目标来完(wan)成任務(wu)，往往就会帶(dai)来意想不到的扭(niu)曲。

比如，印(yin)度受(shou)英(ying)国殖(zhi)民(min)統(tong)治(zhi)时期(qi)，英国政府为了消(xiao)滅(mie)毒(du)蛇(she)，出臺(tai)了一项政策(ce)：每上交(jiao)一条死(si)蛇就能領(ling)取一筆(bi)報(bao)酬(chou)。但这项措(cuo)施(shi)并没有达到预期的效(xiao)果，反而导致印度人为了获得赏金爭(zheng)相飼(si)養(yang)眼(yan)鏡(jing)蛇，然后殺(sha)死他们牟(mou)利。最终，毒蛇的数量反而增(zeng)加(jia)了。还有，考(kao)古(gu)学家为工人发现的每块恐龙骨碎(sui)片支付(fu)报酬，会导致工人选擇(ze)砸(za)碎整个骨頭(tou)获取更多的獎(jiang)赏；企(qi)业为了提高企业收益，给高管(guan)支付奖金，会导致带来長(chang)期隱(yin)患(huan)的短(duan)期逐利行为。

两位作者指出，目标越是高大上，越容易带来误导。若(ruo)想实现豐(feng)功伟业，目标往往会成为絆(ban)脚石。

正确的办法是：扔(reng)掉(diao)绊脚石，去找垫脚石。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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