本文節(jié)選自《為什么偉大不能被計劃：對創(chuàng)意、創(chuàng)新和創(chuàng)造的自由探索》，上一章鏈接：

《為什么偉大不能被計劃》第二章：偉大的成就沒有所謂的成功腳本

《為什么偉大不能被計劃：對創(chuàng)意、創(chuàng)新和創(chuàng)造的自由探索》，作者是肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley）和喬爾·雷曼（Joel Lehman），他們是目前享譽全球的創(chuàng)業(yè)公司OpenAI科學(xué)家。兩位作者持續(xù)多年扎根人工智能前沿領(lǐng)域，這本書是他們在科學(xué)研究的過程中蹦出的意外火花。他們在學(xué)校、TED、科研論壇等場合公開演講，讓這一新思維方式影響并激勵了許多人。他們自身也憑借寫入本書的“尋寶者思維”“踏腳石模型”“新奇性探索”等具體思維方法，在人工智能研發(fā)領(lǐng)域取得了飛躍式的突破和進(jìn)展，產(chǎn)生了一系列惠及人類的偉大創(chuàng)造。

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第三章 繁育藝術(shù)的藝術(shù)

我不會追隨?路的?向，?是前往??踏?之地，留下??的?跡。

——莫瑞爾·史多德（Muriel Strode），《?中的野花》本書的主題是質(zhì)疑?標(biāo)的價值，但擁有?標(biāo)是如此普世和常?的做法，我們要如何開始挑戰(zhàn)其根深蒂固的存在意義？撰寫本書的靈感，事實上最近才開始閃現(xiàn)。在此之前，我們兩位作者并不如諸位想象的那樣，畢?的事業(yè)就是投?所謂的反?標(biāo)運動（這樣的運動既不存在，也沒有蓬勃發(fā)展）。我們跟諸位?樣，按部就班地做著??的事情，并如普羅?眾?般設(shè)定?標(biāo)，滿?歡喜地遵循設(shè)定的?標(biāo)努?前?。唯?不同的是，我們是??智能領(lǐng)域的研究者，?標(biāo)就是找出讓機器變得更聰明的?法。我們從??智能研究轉(zhuǎn)向?qū)?撰寫?本書來反對?標(biāo)的設(shè)定是?個堪稱離奇的故事。講述這個故事，將幫助諸位了解?個同樣離奇的想法從何?來，即為什么?標(biāo)的設(shè)定往往帶來很多害處，??預(yù)想的好處。

本書的故事真正始于我們研究?組的?個決定，即創(chuàng)建?個名為“圖?孵化器”的?站——?次?常獨特的科學(xué)實驗。?開始，設(shè)計圖?孵化器?站背后的想法與?標(biāo)之間的關(guān)系并不明確。我們其實最初希望將 其設(shè)計為?個讓?戶可以真正“繁育”圖?的?站。你可能完全?法理解，但它實際上很簡單。我們的計劃，就是讓這個?站可以像動物? 樣繁殖，即?站上的圖?能夠像動物?樣，繁衍出與???代略有不 同的“孩?”（就像動物的幼崽那樣，盡管與??有著明顯的相似之處，但仍具備?身的獨特性）。我們希望，通過允許?戶“繁育”他們認(rèn)為最有趣的圖?，隨著時間的推移，?戶們最終能夠培育出令他們感到滿意的藝術(shù)作品，哪怕他們不是專業(yè)的藝術(shù)家。

當(dāng)然，?個繁育藝術(shù)的?站，乍聽之下?常奇怪。藝術(shù)怎么可能被??繁育呢？?幅畢加索的畫總不能像動物?樣吸引梵?畫作的喜愛， 然后結(jié)為夫婦，共同孕育后代吧！但事實上，我們已經(jīng)找到了讓藝術(shù)品繁育的?法。理解圖?孵化器設(shè)計邏輯的關(guān)鍵在于，真實的動物在?起繁殖后代時，雙?的基因會結(jié)合起來，共同形成后代的基因。事實證明，研究??智能的科學(xué)家們已經(jīng)找到了?種?法，為存儲在計算機內(nèi)部的圖?創(chuàng)造了?種??DNA。這使我們可以將圖?的基因， 像動物那樣整合到?起。這項技術(shù)由理查德·道?斯（Richard Dawkins）在其著作《盲眼鐘表匠》中?次提出，有時候也被稱為遺傳藝術(shù)。?從道?斯?次展示這個想法以來，科學(xué)家們已 經(jīng)將其能???增強，這也是激發(fā)我們設(shè)計圖?孵化?站的部分原因——讓全世界的?都能參與到游戲中來，享受到它的樂趣。

了解動物繁育的過程，能夠幫助我們理解遺傳藝術(shù)。想象?下，如果 你是?群?的飼養(yǎng)員，就可以決定讓哪些公?與哪些??交配，再等 上11個?，你就擁有了?群新?的??。??的遺傳特征，取決于你選擇?來交配的公?和??。如果你想要培育奔跑速度快如閃電的??，育種的策略便是選擇奔跑速度都很快的親代來交配。當(dāng)然，有時候育種的?的不?定如此實?，?如你只想要讓最漂亮的公?和??，或者最愚蠢的兩匹?相互配對。不管育種的策略是什么，通過篩選親代，你可以影響到?代??的基因，它們會?然?然地成為??基因的混合體。新?代的????之后，就可以重復(fù)這個繁育的過程，經(jīng)過多代的基因篩選，有?部分??最終會???的祖先跑得更快，或變得更傻。經(jīng)過多代基因篩選，動物的進(jìn)化?式，最終其實反映了?類飼養(yǎng)者的喜好。

圖?孵化?站上的遺傳藝術(shù)程序的運??式，與繁殖?匹基本相同， 差別僅在于我們選擇的對象不是動物，?是圖?。圖?“繁育”的過程 是：屏幕上會顯示?組圖?（可能同時顯示10張或20張圖?），然后?戶點擊??喜歡的圖?，這些圖?就成為下?代圖?的“??”。例如，?多數(shù)圖?看起來都是圓形的，但?戶點擊了?張看起來更像?形的圖?，那么下?代圖?就可能包含許多類似?形的元素（?圖3.1）。換句話說，?形的圖?會“繁育”出?形的圖?，就像你的孩? 可能有?雙與你?分相似的眼睛。但就像?然界的?物繁育那樣，后 代不會?得與???模?樣，盡管你能夠看到?輩與?輩之間的明顯相似之處，但后代的基因中，仍隱藏著輕微的變異。

如果你?次??次地重復(fù)這個過程，不停地點擊??喜歡的圖?，讓它們“繁育”出新的圖?，那么經(jīng)過多次迭代之后，最終?成的圖?， 將反映出你在這個過程中選擇偏好的演變，就像?匹反映出飼養(yǎng)員的 喜好那樣。遺傳藝術(shù)的游戲本身充滿了樂趣，因為它將允許你探索從未想象過的許多可能性。

注：在這個圖?“繁育”的簡單示例中，?戶在“親代”圖?群中選擇了? 張類似正?形的圖?，結(jié)果，下?代的圖?（右圖，“?代”圖?群）就 包含了不同類型的?形圖?，因為每?張圖?都是?戶選擇的?形圖?的后代。

但是，這與?標(biāo)有什么關(guān)系呢？?者之間的確存在關(guān)聯(lián)，但我們可能要費?番功夫才能理解。在考慮預(yù)期的育種?向時，?標(biāo)就會出現(xiàn)，因為它就是你的育種?標(biāo)。例如，在?匹繁育的案例中，飼養(yǎng)員的? 標(biāo)可能是培育?匹跑得快的?；在圖?孵化器?站上，你可能希望“繁 育”出?張帶有?臉或動物特征的圖?。但真正令?驚訝的是，?戶培 育出的令他們最滿意的圖?，往往并?他們最初設(shè)定的?標(biāo)。換句話 說，在?站?戶對??希望找到的東?保持開放的?態(tài)時，圖?孵化 器?站便能夠提供出乎意料但最令?滿意的結(jié)果。為了理解我們?nèi)绾?能確定這?點，以及為什么它最終與影響我們?活????的諸多? 標(biāo)有關(guān)系，我們應(yīng)該?先了解這個?站發(fā)展過程中的?些細(xì)節(jié)信息。

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2006年，我們開發(fā)了?種全新的??圖?DNA，它能?成?以前更豐富、更有意義的圖?（你將在下?看到）。更重要的是，這個全新的 項?（也就是后來的圖?孵化器?站）包含了使它變得尤為有趣的另?個因素，即任何?個互聯(lián)??戶，都可以利?歷史?戶“繁育”的圖?作為親本，繼續(xù)“繁育”下?代。這個功能對圖?孵化器?站??尤 為重要，因為這種類型的系統(tǒng)的不?之處在于，?戶可能玩了??會?之后，就會感到頭昏眼花，不想繼續(xù)了。畢竟，你能???盯著 滿屏的圖?多?時間？事實證明，?多數(shù)玩家在“繁育”20代圖?（即連續(xù)選擇20次圖?）之后，就?法繼續(xù)集中精?了。但是，只有經(jīng)過多個代際的進(jìn)化，才能取得最好的效果。這就意味著僅僅“繁育”20次，很難產(chǎn)?真正有趣的圖?。

當(dāng)時還是在讀博??的吉?·塞克雷坦（Jimmy Secretan）參加了研究?組的會議，提出了?個聰明的解決?案：將圖?孵化器?站變成?項在線服務(wù)。這樣?來，?戶可以將??之前“繁育”的圖?分享給其他?戶，?其他?戶可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)“繁育”。換句話說，如果你在圖?孵化器?站上“繁育”了?個三?形，然后將其發(fā)到?上，其他?可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)“繁育”，最終可能會得到?架?機的圖?。在圖?孵化器?站上，這種從?個?戶轉(zhuǎn)移到另?個?戶的過程被稱 為“?化”（branching）。?化的好處在于，它可以使繁育的過程持續(xù)進(jìn)?下去，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過單個?戶20個代際的極限。玩累了的?戶，可以不斷地將??繁育的圖?分享給新?戶，為其?統(tǒng)的延續(xù)再增加20個代際。最終，經(jīng)過?戶們的前后接?，圖?就能完成數(shù)百代的進(jìn)化。

但是，總會有?些?戶不想使?從其他?戶?上繁育出的已有圖?， 那么他們可以選擇從頭開始“繁育”，這也是圖?孵化器?站上的每?個有趣的發(fā)現(xiàn)開啟的?式。從零開始隨機構(gòu)建?造圖?DNA（從頭開始“繁育”），最終會在你的電腦屏幕上?成?堆簡單、隨機的模糊斑點。你可以從這些圓形斑點中挑選出“親代”，然后“繁育”下?代圖?。圖3.2展示了?位?戶從零開始“繁育”的過程。你可以看到，該?戶將?組扭曲模糊的斑塊，進(jìn)化成?組形狀更圓的圖?，??包含類 似嘴巴的弧形線條。這或許是?個有趣的結(jié)果，但也算不上什么驚天動地的發(fā)現(xiàn)。

但如果你以這種?式?代??代地挑選親本圖?，你覺得這些圖?最 終會變得多奇妙呢？事實證明，這些圖?最終會超乎你的想象。不管 你是否相信，圖3.3中的每?張圖?，都是在圖?孵化器?站上以不停繁育迭代的?式培育出來的，所有的圖?最初都只是類似圖3.2的隨機斑點。更重要的是，培育這些圖?的?，并?接受過專業(yè)培訓(xùn)的藝術(shù)家，?是因好奇才點進(jìn)?站的普通?戶。事實上，他們中可能很少有?能夠僅憑??之?，獨?畫出最終在?站上培育出的圖?。

注：當(dāng)?戶選擇圖?時，他的個?喜好會影響圖?進(jìn)化的?向。星形標(biāo)注的圖?，就是?戶選擇的圖?，也是后?顯示的?代圖?的親本。

注：每?張圖?都源??個隨機?成的圓形斑點。

?站?戶培育出的圖?，激起了我們的好奇?，即使有了全新的?造DNA，我們也還沒有意識到，這些圖?會變得如此?動且富有內(nèi)涵。 從某種意義上說，圖3.3中的每?張圖?，都是?項獨特的發(fā)現(xiàn)。同樣需重點記住的是，圖?孵化器?站的?戶經(jīng)常會利?彼此的選育成果，繼續(xù)“繁育”新?代圖?。例如，圖3.3中第??中間的骷髏頭圖?，就是這樣選育?來的。它實際上是?站的兩個?戶，以彼此發(fā)布的圖像為親本，“繁育”五次后得到的結(jié)果（從最初的隨機圓形斑點開始，總共“繁育”了74代）。因此，即使最后演化出驚艷圖?的?戶并不是“??起家”，但他前?的?戶?定是從頭開始的，這意味著最終所有的東?，都可以追溯到最初隨機的圓形斑點圖?。這也會讓你感覺到，所有這些令?驚嘆的發(fā)現(xiàn)，是多么難得。

然后，故事開始變得有趣了。假設(shè)你想要在?站上“繁育”出?張類似 法國埃菲爾鐵塔的圖?，你可能會覺得，只要登進(jìn)圖?孵化器?站， 然后不斷地選擇越來越接近?標(biāo)圖?（埃菲爾鐵塔）的圖?來“繁育”，最終?定會得償所愿。但有趣的是，最終的結(jié)果可能會令你?失所望，事實證明，以進(jìn)化出?張?zhí)囟▓D?為?標(biāo)去“繁育”圖?，是?個糟糕的想法。真相是，?旦你在圖?孵化器?站上找到了?張圖?，往往就不可能再從頭開始“繁育”，并最終進(jìn)化出同樣的圖?——哪怕我們知道，這張圖?的確是?站繁育和進(jìn)化出的結(jié)果！

為了驗證圖?孵化器?站這個?盾的特質(zhì)，我們啟?了?項強?的計算機程序，并迭代了上千次。?先，我們從?戶培育并發(fā)布在?站上的圖?中，選擇?張?標(biāo)圖?。然后，計算機程序根據(jù)這張?標(biāo)圖?，在每?次的“繁育”中，?動選擇與?標(biāo)圖?越來越相似的親本圖?。有趣的是，最終得到的圖?，與?標(biāo)圖?完全不同——實驗徹底失敗了。這就意味著，如果我們將某張圖?設(shè)定為?標(biāo)，就絕對不可 能將其培育出來。?站上所有的圖?，之所以被發(fā)現(xiàn)，是因為它們本 身并不是繁育和迭代的?標(biāo)。發(fā)現(xiàn)了這些圖?的?站?戶，??例外 都是那些?開始并沒有將它們設(shè)定為??尋找的?標(biāo)的?。

我們還可以提供?個更具體的案例，圖3.3中第三?左側(cè)的汽?圖?， 這張令?尤為驚嘆的圖?，是由本書的作者肯發(fā)現(xiàn)的，我們因此充分地了解了它被發(fā)現(xiàn)的過程和背景。最重要的是，我們很明確地知道， 在發(fā)現(xiàn)它之前，肯的?標(biāo)并不是要培育?張汽?的圖?。相反，肯實 際上選擇了以前?戶培育的酷似外星?臉的圖?作為親代（?圖3.4），并在此基礎(chǔ)上進(jìn)?了?化操作。肯?開始的計劃是，培育更多外星?臉的圖?，但接下來發(fā)?的事情卻出?意料——在圖?孵化器?站上的所有重?發(fā)現(xiàn)，在最終出現(xiàn)之前，?乎都充滿了偶然性。隨機的突變使外星?的眼睛，在?次迭代之后逐漸下調(diào)了位置，乍?看就像是汽?的?輪（?圖3.5）！這就是偶然性！誰能想到，?張外星?臉的圖?，最終能演變?yōu)?張汽?的圖?呢？但事實證明，前者的確是后者的踏腳?。

如果不是因為圖?孵化器?站上?乎每張有吸引?的圖?，都遵循了 同樣的偶然性軌跡，這個故事不過是?個有趣的軼事罷了。總會有那么?塊意想不到的踏腳?，最終能帶來出乎意料的發(fā)現(xiàn)。

注：上圖的圓圈標(biāo)注和箭頭說明了關(guān)鍵特征之間隱藏的相似性。

舉個例?，請觀察圖3.6中所有怪異的圖?，它們都可被視為?塊塊踏腳?。當(dāng)我們開始注意到這個奇怪的趨勢時，就難以忽視其背后的怪異現(xiàn)象，以及令?驚訝的寓意：如果你想在圖?孵化器?站上通過圖?培育找到?張有意義的圖?，最好不要將其作為你的?標(biāo)。

注：左邊的圖?是催?右邊圖?的踏腳?，盡管它們的外觀不盡相同。

事實上，?站上的這些圖?，之所以能被意外發(fā)掘出來，是因為?戶每次在?站上發(fā)布的新圖?，都在不知不覺中成了其他?的踏腳?。演化出外星?臉圖?的?戶，從未想過它有?天會變成?輛汽?，?最終演化出汽?圖?的?戶（本書的作者肯）也沒有預(yù)料到這?點。沒有?預(yù)測到汽?圖?的出現(xiàn)。因此，有?進(jìn)化出外星?臉圖?，并 將其分享到?站上是?件好事。如果沒有這張圖?作為踏腳?，也就不會有之后的汽?圖?，甚?也就沒有這本書了！這個軟件系統(tǒng)作為?個整體，得以運作的前提便是它沒有統(tǒng)?的?標(biāo)，每個?都在遵循??的本能。?最能玩出花樣的?戶，就是秉持開放?態(tài)的?，他們沒有刻意地專注于只尋找某?張?zhí)囟ǖ膱D?。

換句話說，整個?站上最成功的?戶，是沒有設(shè)定?標(biāo)的那些?。通過研究?站上的圖?并最終得出這個結(jié)論后，我們的確感到出乎意料。按照最初的設(shè)想，那些最好的圖?培育者，應(yīng)該是先構(gòu)思了?個?標(biāo)形象（即他們想要演化出的圖?），然后朝著這個?標(biāo)不斷前進(jìn)的?。但事實證明，情況恰恰相反——圖?孵化器?站上最令?驚嘆的發(fā)現(xiàn)，往往出?那些?任何事先規(guī)劃者之?。?這個初步的觀察結(jié)果，被證明不僅僅適?于圖??成，還適?于?活的其他領(lǐng)域。

歸根結(jié)底，圖?孵化器?站上的實驗過程，與?活中其他事情的演變過程并?本質(zhì)的不同。你或許有?些想要創(chuàng)造或?qū)崿F(xiàn)的東?，于是你開始努?尋找能夠達(dá)成?標(biāo)的踏腳?，但你?如何能夠確定，這些踏腳?真的能夠通往設(shè)定的?標(biāo)呢？如果它們最終變得像上?的外星?臉圖?那樣充滿了潛?，但與最終?成的?標(biāo)圖?（汽?圖?）完全不同，?該怎么辦？在這種情況下，如果我們過于專注希望實現(xiàn)的?標(biāo)，最終反?可能忽略了實現(xiàn)?標(biāo)的最關(guān)鍵步驟。我們不禁會想，這個從不起眼的圖?孵化?站上分析出的原理，是否真的會影響到?活中與實現(xiàn)?標(biāo)有關(guān)的????？如果是這樣，那么這個原理?定很重要，因為?標(biāo)在?活中?處不在。正如你在上?章看到的所有例?， 同樣的故事似乎?時?刻地在?活的許多領(lǐng)域反復(fù)上演。

但不管我們呈現(xiàn)了多少個情節(jié)類似的故事，它依然?法真正地回答： 為什么世界會如此運作？因此，我們將在下?章回答這個問題。“放棄?標(biāo)”有時候往往是最好的決定，這個結(jié)論并?空?來?，不管你是否制定了計劃，踏腳??乎從來不會通往最終?的地。換句話說，不管看起來多么誘?、多么有說服?，遙遠(yuǎn)?宏偉的?標(biāo)并不能指引你來到它的身邊。宏偉的?標(biāo)本身就是最不可靠的指南針。