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為什麼偉大不能被計畫:打破目標迷思,自由探索的驚人力量

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內容簡介

——有時候刻意追求,反而離目標愈來愈遠。
不預設目標,更可能成就偉大——
兩位前OpenAI科學家所寫的思維奇書

VK 《VK科技閱讀時間》電子報與Podcast主持人
朱楚文 科技主播/主持人
吳其勳 iThome總編輯
唐鳳
詹宏志 作家、PChome Online董事長
劉奕酉 鉑澈行銷顧問策略長
專業推薦

這是一本顛覆傳統觀念的書,作者肯尼斯‧史丹利(Kenneth O. Stanley)和喬爾‧雷曼(Joel Lehman)曾經任職於OpenAI,他們從人工智慧(AI)的研究出發,揭示了一個驚人的悖論:「過度追求遠大目標,反而會阻礙目標達成」,並且以此為出發點,探討「凡事目標導向」的迷思。
本書顛覆了「設定明確目標並努力追求就能成功」的觀念,作者指出,當目標夠遠大時,這種目標導向的方法反而容易失敗,因為,通往偉大成就的「墊腳石」,往往看起來與最終目標並不相像。
例如:真空管的發明並非為了製造電腦,但真空管卻是電腦發展的關鍵墊腳石。又如:搖滾樂的誕生並非任何人的目標,卻自然而然地從爵士、藍調等音樂類型演化而來。
作者史丹利是AI領域的傑出研究者,最著名的貢獻包括創設Picbreeder網站,這是一個讓使用者透過「繁殖」方式協作,創造藝術圖像的實驗平台。他開發了「新奇搜尋」(novelty search)演算法,證明機器人在「不追求特定目標、只追求新奇行為」時,反而更能有效地學會走路,或走出迷宮,表現優於傳統目標導向的方法。
另一位作者雷曼,專精於演化計算與人工智慧領域,與史丹利是長期研究夥伴,他在「新奇搜尋」理論的發展與驗證過程中扮演關鍵角色,兩人共同進行了大量實驗。
本書源自兩人在AI研究中的意外發現:圖片繁殖網站Picbreeder最精彩的發現,總是出現在使用者「沒有特定目標」的時候。試圖直接「繁殖」特定圖像的使用者往往失敗,但抱持開放心態探索的使用者卻能「創造出」驚人作品。兩位作者將這個意外發現,擴展為對人類創新、教育、科學研究等廣泛議題的反思,進而寫成這本書。
本書重點包括:
1.目標迷思:為什麼追求目標,反而會阻礙達成目標?
2.新奇探索:所以不設目標,只專注於有趣、新奇的東西,就能達成目標嗎?
3.「墊腳石」是達成目標的關鍵,但是該如何找出墊腳石?
4.為什麼偉大的目標會成為絆腳石?這樣的話,還要設定目標嗎?

作者也深入分析,目標導向的思維如何造成傷害:
1.教育系統:過度依賴標準化測驗使教學淪為「考試訓練」,學生變成「考試機器」,扼殺了創造力與真正的學習。
2.科學研究:同儕審查制度偏好共識與可衡量的成果,可能扼殺真正創新的想法。
3.商業創新:強調明確目標反而限制了突破性發現,因為最重要的創新往往無法預測。
4.自然演化:作者重新詮釋演化論,認為演化的創造力來自探索多樣性,而非單純的適者生存。
作者也提出「尋寶者」(treasure hunter)的概念,建議我們:
1.追隨「好玩」與「新奇」的事物,而非遠大目標。
2.累積多樣化的墊腳石,因為你無法預知哪一個會通往偉大的發現。
3.接受不確定,允許探索沒有明確目的地的路徑。
4.重視發散的思維,而不是收斂到單一目標。
不過,作者並非反對所有的目標,而是要區分「適度目標」與「遠大目標」。對於日常任務,目標仍然有效;但對於創新、發現與突破性成就,放下預設目標、保持開放探索的心態,更可能帶來驚人成果。

專業好評推薦:

「在作者的實驗網站上,有人公開一張圖,陌生人接手、再接手,長出誰都沒想過的作品。把當天學到的發表出去,就是自由探索的開始。」
——唐鳳

「偉大無法被預約,計畫只能複製過去。唯有跟隨好奇心去自由探索,我們才能看見並踩穩那些通往創新的踏腳石。」
——劉奕酉,鉑澈行銷顧問策略長

「幾年前,我曾在電子報與Podcast中介紹《為什麼偉大不能被計畫》。這本書最吸引我的地方,是它挑戰了我們對『目標』的直覺:越專注於遠大的目標,有時反而越容易錯過真正重要的墊腳石。
這幾年重新回頭看,更能體會書中所說的探索價值。許多重要的發現與人生轉折,往往來自那些當下看不出用途,卻讓人感到新奇、有趣的嘗試。很期待這本書正式出版,讓更多中文讀者認識這套思考方式。」
——VK,《VK科技閱讀時間》電子報與Podcast主持人

「當你拿起一本書時,你真正的終極目標──也就是你的真正目的──是什麼?本書作者認為,或許根本不存在任何明確的目的;有的只是一種朦朧的感覺,相信一本書可能改變你看待世界的方式。他們或許是對的。」
——Christos Papadimitriou,加州大學柏克萊分校電腦科學C. Lester Hogan講座教授,《紐約時報》暢銷書《Logicomix》共同作者

「人工智慧研究最初的重要理想之一,是幫助每一個具備思考能力的人,更深入了解自己。而Stanley與Lehman正是少數真正實現這個理想的人。在這本書中,他們不僅揭示了我們在打造智慧機器時所抱持的一種根深柢固的偏見,也指出這種偏見如何滲透到社會的許多層面。一本技術書能如此清楚地讓人看見關於我們的生活方式及如何能變得更加豐富的新洞見,實屬難得。我十分珍視這樣的作品,也誠摯推薦每一位讀者細細品味。」
——Josh Bongard,佛蒙特大學電腦科學副教授

「本書提出的理念,徹底革新了演化式人工智慧(evolving artificial intelligence)領域。它們也幫助我們理解,為何生物演化、科學探索,以及人類文化,都能成為充滿創造力且持續不斷創新的過程。Stanley與Lehman的理論,對任何希望在自己的組織中,或是在自己的思維裡培養創新文化的人而言,都具有重要的啟發。」
——Jeff Clune,懷俄明大學電腦科學助理教授、演化人工智慧實驗室主任

「人生與職涯中的各種目標,以及追求這些目標的過程,有時會帶來壓力與成就不足的挫折感。然而,我們真的一直都需要目標嗎?本書挑戰了當代文化與社會中的普遍信念,以無可辯駁的證據指出,藝術與科學史上最重大的發現,並非由明確的目標所驅動。閱讀本書,將為創造力、創新,以及幸福,帶來令人振奮且耳目一新的觀點。」
——Andrea Soltoggio,英國拉夫堡大學(Loughborough University)電腦科學講師

作者

肯尼斯‧史丹利

肯尼斯・史丹利和喬爾・雷曼都是經驗豐富的人工智慧研究者,他們的科學研究成果促成了《為什麼偉大不能被計畫》一書中的諸多洞見。
史丹利目前擔任Lila Sciences的「開放式演化」(Open-Endedness)資深副總裁,帶領一支專門從事開放式演化研究的AI研究團隊。他曾擔任美國中佛羅里達大學(University of Central Florida)的副教授、Uber AI實驗室資深科學經理,後於2020至2022年加入OpenAI擔任科學研究經理。他已發表超過80篇經同儕審查的學術論文,其中10篇曾獲得最佳論文獎,並經常受邀在世界各地進行演講。

喬爾‧雷曼

他是機器學習的研究者,貫穿其研究的核心主題是「開放式演化」——即研究創造性分歧的過程,例如生物演化、科學、藝術與市場等。他的主要技術專長包括演化計算(evolutionary computation)、強化學習(reinforcement learning)、大型語言模型(LLM),以及人工生命(artificial life)。
他目前為加拿大英屬哥倫比亞大學教授。曾擔任哥本哈根資訊科技大學(IT University of Copenhagen)助理教授、Uber AI實驗室共同創辦人,於2020至2022年曾加入OpenAI擔任研究團隊主管。

譯者

美國蒙特瑞國際研究學院中英口筆譯組碩士,目前任教於陽明交通大學,致力於英語教學與中英翻譯研究。
 近期譯作:《經濟學人英文寫作指南》、《博物館裡的臺灣史》、《高效領導力》等。

目錄

序言
第1章 對目標的質疑
第2章 無目標者的勝利
第3章 培育藝術的藝術
第4章 錯誤的指南針
第5章 有趣和新奇的事物
第6章 尋寶者萬歲
第7章 解放教育
第8章 解放創新
第9章 告別目標迷思
第10章 個案研究一:重新詮釋自然演化
第11章 個案研究二:目標和探索AI
參考文獻

試閱

第1章 對目標的質疑

各位想像一下,每天一覺醒來,不必去想今天該做些什麼。你有過這種經驗嗎?如果你去上班,老闆一反常態,既不開例行會議,也不死盯著各項指標和里程碑,反而對你說:去吧,想做什麼,就做什麼。這時你該怎麼辦?然後,你上網看新聞時,發現沒人討論國家測試標準,也沒人提到未達成的經濟目標。說來奇怪,外頭當老師的,該上的課還是在上;該轉手的金錢,一點也沒耽擱。或許你在交友網站建立了個人檔案,但在「想尋找何種伴侶」那一欄卻留白,什麼都沒填。你今天並沒有特別想找什麼,但還是想四處看看。或許你最近不會碰上這麼漫無目標的一天,但是萬一碰上了,你會怎麼過?你會茫然失措,覺得太自由而沒有方向?還是恰好相反,認為這樣日子反而好過得多?

人打從哇哇墜地起,便受到目標的影響,但有趣的是,我們很少談論目標在我們文化中的主導地位。我們蹣跚學步時便在追求目標,第一天踏進幼稚園,就進入一場評估的無限迴圈之中,這種鬼東西陰魂不散,等我們成年了都還擺脫不掉。所有的評估都有目的,用來衡量我們對特定目標(由社會或我們自己設定)的進展,譬如精通一門學科或謀得一份差事。其實,目標從一開始便躲在幕後,從源頭就開始發威。隨著時間的推移,它不斷積蓄力量,最終宰制了我們,萬事萬物,通通都臣服於它的魔掌之下。

你若想找證據,不妨去附近的書店逛一下,書架上琳琅滿目的雜誌會提醒你,叫你轉換跑道、減肥瘦身、開一間公司、去約會、設法升官、換身行頭、賺大筆錢、買間豪宅或賣掉房子,甚至打一場電玩。說句實話,只要值得做的事情,幾乎都會有目標。我不是說達成上述目標都在浪費時間。目標仍然值得肯定,但有些可能流於表面。然而,無論我們如何看待目標,都很少反思一件事,亦即世人追求事物時,一律都會設定目標,但這樣做值不值得?試想一下,如果不設定重重目標,甚至全然擺脫它們,那會是何種光景?這樣有好處嗎?無論如何,至少都突顯了一點:美國文化早已對目標崇拜到無以復加的地步!

這不僅涉及個人。沒錯,孩子讀書時,學校確實會給他們打分數,但學校本身也要被打分數。學校的目標是培養能考高分的學生。甚至上到了國家層面,也有各種目標,比如低犯罪率、低失業率和低碳排放率。人們投入大量的精力和資源,一路追蹤這些目標和其他類似目標的進展程度。我們努力追求目標,背後存在著一種不常被提到但無人質疑的假設,亦即只要是值得社會追求的成就,最好先將其設定為目標,然後大家齊心協力,努力達成目標。這不禁讓人質疑:是否有不必設定目標就能完成的事情?

綜觀多數職業,答案似乎是「沒有」。就以工程師為例,他們經常訂定嚴謹的規格(specification)來設定目標,接著不斷將設計的原型(prototype)和這些規格比對。發明家也是如此,他們會先思考要發明什麼,然後將其視為目標。同理,科學家也必須訂出明確的目標,才能替研究計畫爭取資金,而這些計畫隨後又會遭人檢視,看看到底有多大的機率可以達成目標。這種例子不勝枚舉。投資人設定獲利目標,企業設定利潤目標,連藝術家和設計師都會先在腦海構思設計,然後把「做出設計」當成目標。

目標宰制了人類思維,甚至影響我們對自然界動物等議題的論述。我們只要一討論演化,看待動物時總是從生存和繁衍(survival and reproduction)的角度切入,認定這兩者正是演化的目標。甚至許多演算法(電腦執行的程式)的設計初衷也是為了實現特定目標,好比找出最佳的搜尋結果,或者下一盤更厲害的棋局。老實說,這類演算法在AI和機器學習(machine learning)領域極為普遍。因此,目標函數(objective function)這個詞在相關行業幾乎人盡皆知,也就不足為奇了。

世人瘋狂追求目標,或許並非毫無道理。我們或多或少必須相信這有道理,才會允許目標如此徹底地主宰我們的生活。也許還有其他原因:我們大概習慣了用目標來界定我們所做的一切,結果忘了可以質疑目標的價值。無論如何,這種常規做法確實有點吸引人。把所有事情都提煉成明確的目標,然後以近乎機械的方式追求目標,在面對變幻莫測的殘酷人生時,這種想法會給人慰藉。若從一開始就有井然有序的里程碑來引領世界走向,宛如鐘錶一般精準可靠,這應該能讓人篤定和安心。

儘管沒人明說,但外界普遍認為,只要設定目標,便能創造可能性。只要用心去做,便有可能成事。一旦創造了可能性,只要盡心盡力和持之以恆,成功便指日可待。這種「事在人為」的觀念足以顯示,美國文化對於目標是何等樂觀。大家都聽過這樣的說法:只要目標明確,努力和付出必有回報。

然而,你或許時不時會對這種說法心生疑慮。乍聽之下似乎不錯,但它的結果卻不一定讓人很愉快——大量的衡量、評估和指標滲透到日常生活的各種層面。我們彷彿成了目標的奴隸,為了追求「完美」而勞碌奔波。目標或許偶爾能賦予我們意義或方向,但也會箝制自由,淪為無形的枷鎖,禁錮探索的欲望。每當我們做一件事,都非得衡量它對達成某個目標有多少貢獻時,就是在扼殺我們在純粹玩心驅使下與驚喜偶然相遇的契機。因此,設定目標並非毫無代價,但很少人深入探討這點,或許我們應當審視這一點:當人類對於目標如此盲目樂觀,究竟犧牲了什麼?

在此強調一點,我們不是悲觀主義者。本書聽起來像是在宣揚「懷疑論」(cynical),但並非如此。我們相信人類的成就無限,只是希望指出一條異於常規且不以目標為導向的途徑。為了達成目標,美國文化已經犧牲太多,現在要把失去的悉數奪回。目標偷走了發揮創意去探索的自由,更阻礙人們獲得意外發現的契機。有了目標,我們會忽略「單純因為某條路很獨特而走下去」的價值,反而只在乎這條路最後會通往哪裡。後續的章節會指出,只要丟掉所謂的目標定心丸,偉大的發現便蟄伏於觸手可及之處。有時候,改變世界的最佳方式,就是不要試圖去改變它。各位也許已經發現,最好的點子往往都是靈光一閃。先讓我們看看多數人如今是如何獲得成就的。

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