親歷者揭秘 OpenAI 崛起的關鍵：興趣驅動的探索，而非目標導向的馬拉松

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原標題：親歷者揭秘 OpenAI 崛起的關鍵：興趣驅動的探索，而非目標導向的馬拉松
關鍵字：開放性,目標,人工智能,踏腳石,公園
文章來源：人工智能學家
內容字數(shù)：0字

內容摘要：

沿著 Scaling Law、卷模型性能，可能會走到「死胡同」。「底稿」對話欄目誰在影響、定義我們的時代？他們做了什么，如何思考？對話關鍵人物，記錄歷史底稿。
本欄目將持續(xù)推出。文 | 黎詩韻編輯| 鄭玄
我們被倡導要想明白自己的目標是什么、并做出計劃。然而，兩位人工智能研究者卻認為，這只適用于普通的小愿望。
一旦涉及過于高遠的、不確定能否實現(xiàn)的目標，比如打造 AGI（通用人工智能）、登月計劃等等——那么根據(jù)興趣進行的、開放性的探索，才更能實現(xiàn)想要的。他們把這一觀點寫成了《為什么偉大不能被計劃》一書。
在這本書出版的 2015 年，OpenAI 成立，它一開始就確定了實現(xiàn) AGI 的目標。九年間，OpenAI 取得的巨大成功，似乎證明了人工智能界是一場「目標導向者」的勝利。「OpenAI 看似是目標導向的，但實際上在內部，它有很多有趣的、開放性的探索。」本書作者之一肯尼斯·斯坦利 (Kenneth Stanley) 告訴極客公園。
2015 年，他任美國中佛羅里達大學計算機科學系助理教授，和前博士生喬爾·雷曼（Joel Lehman）一起合著了該書。第二年，他們進入產業(yè)界，加入 U

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