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讓讀書(shū)不再是負(fù)擔(dān)、歷史也可以很有趣。 在程序員的邏輯體系中，“目標(biāo)導(dǎo)向”似乎是一種本能：我們編寫(xiě)代碼時(shí)追求功能實(shí)現(xiàn)，優(yōu)化性能時(shí)緊盯指標(biāo)，開(kāi)發(fā)產(chǎn)品時(shí)遵循需求文檔。但《為什么偉大不能被計(jì)劃》一書(shū)卻以人工智能領(lǐng)域的算法實(shí)驗(yàn)為起點(diǎn)，揭示了一個(gè)顛覆性的真相——真正的創(chuàng)新往往誕生于對(duì)目標(biāo)的背離。這種反直覺(jué)的思維模式，與前一陣讀到的黑客文化中“即興探索”、“打破規(guī)則”的精神不謀而合…… 書(shū)籍的起點(diǎn)是作者對(duì)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域算法的思考，如果屏幕前的你恰好也是一名程序員、恰好也了解過(guò)一點(diǎn)點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的底層執(zhí)行邏輯，那么一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)“目標(biāo)函數(shù)”(objective function)這個(gè)詞，它是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最基礎(chǔ)的一個(gè)概念，可以用來(lái)衡量程序是否正在朝著預(yù)期的目標(biāo)行進(jìn)。如果你此前對(duì)此未作了解也沒(méi)關(guān)系，書(shū)中使用了一個(gè)通俗易懂的例子來(lái)解析機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么：小孩子們玩的一種“回答冷或熱”的推理游戲，可以完美解釋這一概念：一位年輕的尋寶人，需要找到一處隱秘的寶藏，藏寶處只有其他玩家們知道，但他們僅能說(shuō)“更冷”或“更熱”這兩個(gè)詞中的一個(gè)來(lái)提供線索。這個(gè)游戲的思路很簡(jiǎn)單，連小孩子都能自然而然地按照溫度不斷上升的“梯度”規(guī)律完成游戲，而且?guī)缀醪恍枰崆敖o出游戲講解（當(dāng)然更不需要了解優(yōu)化理論）。只要梯度呈上升趨勢(shì)，尋寶者離成功就越來(lái)越近。從某種意義上說(shuō)，我們?cè)谏畹母鱾€(gè)領(lǐng)域中都在玩同一個(gè)游戲。在我們的文化觀念中，設(shè)定目標(biāo)、努力實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，并在過(guò)程中衡量進(jìn)展，已經(jīng)成為我們追求成功的主要途徑。
在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，計(jì)算機(jī)就像是這個(gè)玩游戲的小孩，你不需要告訴它寶藏的具體位置，直至需要通過(guò)目標(biāo)函數(shù)來(lái)給出反饋，這次是更近還是更遠(yuǎn)就好了。以上“回答冷或熱”的推理游戲雖然可以簡(jiǎn)單解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法運(yùn)行的本質(zhì)，卻并不是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的全部，為更全面了解其中提到的“梯度”規(guī)律我們來(lái)看下面一張出現(xiàn)在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的經(jīng)典圖片：在上圖中算法運(yùn)行的起點(diǎn)在左側(cè)，“全局最小值”是我們要尋找的真正目標(biāo)，在那之前存在一個(gè)“局部最小值”，這意味著，如果要到達(dá)“全局最小值”的位置，必須經(jīng)歷一段逐步加大偏離目標(biāo)的過(guò)程（曲線不斷向上），如果一切以目標(biāo)函數(shù)論，那么算法的執(zhí)行終點(diǎn)就會(huì)停留在局部最小值的位置，這也就是書(shū)中所提到的圖片孵化器網(wǎng)站例子：但回顧上一章關(guān)于圖片孵化器網(wǎng)站的內(nèi)容，我們講到了一個(gè)汽車(chē)圖片的故事，在“繁育”出汽車(chē)圖片的過(guò)程中，這種選擇方法往往會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。回想一下，“汽車(chē)”圖片的前身是“外星人臉”圖片，如果我們?yōu)椤矮@得汽車(chē)圖片”這一目標(biāo)設(shè)定的函數(shù)是“它有多像一輛汽車(chē)？”，那么外星人臉圖片的函數(shù)得分會(huì)很低，因?yàn)樗雌饋?lái)根本不像汽車(chē)。但實(shí)驗(yàn)最終證明，“外星人臉”圖片恰恰是通往“汽車(chē)圖片”的正確踏腳石。這個(gè)故事充分說(shuō)明，總是將當(dāng)前的現(xiàn)狀與預(yù)期的目標(biāo)進(jìn)行比較的方法，蘊(yùn)含著很高的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
嗯，你看整本書(shū)的成因大概這么幾段文字就能說(shuō)明白，而作者是實(shí)實(shí)在在寫(xiě)了快15萬(wàn)字，也難怪豆瓣短評(píng)是一堆對(duì)其湊字?jǐn)?shù)的吐槽：《為什么偉大不能被計(jì)劃》一書(shū)豆瓣短評(píng) ▼而我想說(shuō)的是，這本書(shū)的價(jià)值其實(shí)并不在作者揭示出了什么，而恰恰是在作者啰七八嗦進(jìn)行揭示的這個(gè)過(guò)程上，這種跨領(lǐng)域融合思考的過(guò)程正是一種創(chuàng)新的元?jiǎng)恿?/span>。以達(dá)爾文的進(jìn)化論為例，在遺傳學(xué)領(lǐng)域通常強(qiáng)調(diào)的是“適者生存”這樣一條競(jìng)爭(zhēng)邏輯，也就是物種的“進(jìn)化”是為了應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，而作者在反復(fù)的啰嗦思考中發(fā)現(xiàn)這事兒不對(duì)，就像長(zhǎng)頸鹿不斷伸長(zhǎng)脖子去吃更高的樹(shù)葉、難道不是因?yàn)樵诘孛娲虿贿^(guò)大象么？這樣看不恰恰是在逃避競(jìng)爭(zhēng)：重要的是，在自然進(jìn)化中，生存和繁衍這兩項(xiàng)任務(wù)，是一種普遍存在而又開(kāi)放的約束，其允許了不同的生存和繁衍方式。各類(lèi)物種的不同生活方式，是通過(guò)進(jìn)化的創(chuàng)造性力量實(shí)現(xiàn)的，包括建立新生態(tài)位來(lái)逃避競(jìng)爭(zhēng)，也是由進(jìn)化的創(chuàng)造性來(lái)驅(qū)動(dòng)的。
更進(jìn)一步，雷蒙德在《大教堂與集市》中提出大公司的種種KPI事實(shí)上并不具備真實(shí)的“可測(cè)量性”，既然如此，那是不是可以通過(guò)取消部分考核來(lái)?yè)Q取員工的“多樣性”呢？懂得這個(gè)道理，本篇序言一開(kāi)頭提到的那個(gè)假設(shè)的部長(zhǎng)，他要做的恰恰是減少一些競(jìng)爭(zhēng)，取消無(wú)謂的考核，用減少內(nèi)卷?yè)Q取增加多樣性，用自由發(fā)展取代頂層設(shè)計(jì)，營(yíng)建更寬松的環(huán)境……
如果從這個(gè)角度來(lái)審視本書(shū)你會(huì)驚奇的發(fā)現(xiàn)，作者不僅僅是發(fā)明了一種叫作“新奇性搜索”(Novel Search)的算法，而是把自己活成了運(yùn)行新奇性搜索算法的計(jì)算機(jī)，因?yàn)槿绻麅H僅只是局限于計(jì)算機(jī)程序算法的研究，而不去閱讀大量哲學(xué)、歷史、遺傳學(xué)、甚至是公司管理方面的書(shū)籍，是很難作出如書(shū)籍中所記錄的這一系列思考的。第1章 對(duì)目標(biāo)的質(zhì)疑第2章 無(wú)目標(biāo)者的勝利第3章 繁育藝術(shù)的藝術(shù)第4章 目標(biāo)是錯(cuò)誤的指南針第5章 有趣的和新奇的探索第6章 尋寶者萬(wàn)歲第7章 解開(kāi)禁錮教育的枷鎖第8章 解開(kāi)禁錮創(chuàng)新的枷鎖第9章 徹底告別目標(biāo)的幻想第10章 案例研究1：重新詮釋自然進(jìn)化第11章 案例研究2：目標(biāo)和人工智能領(lǐng)域的探索參考文獻(xiàn)
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