亲历者揭秘 OpenAI 崛起的关键：兴趣驱动的探索，而非目标导向的马拉松

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原标题：亲历者揭秘 OpenAI 崛起的关键：兴趣驱动的探索，而非目标导向的马拉松
关键字：开放性,目标,人工智能,踏脚石,公园
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

沿着 Scaling Law、卷模型性能，可能会走到「死胡同」。「底稿」对话栏目谁在影响、定义我们的时代？他们做了什么，如何思考？对话关键人物，记录历史底稿。
本栏目将持续推出。文 | 黎诗韵编辑| 郑玄
我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而，两位人工智能研究者却认为，这只适用于普通的小愿望。
一旦涉及过于高远的、不确定能否实现的目标，比如打造 AGI（通用人工智能）、登月计划等等——那么根据兴趣进行的、开放性的探索，才更能实现想要的。他们把这一观点写成了《为什么伟大不能被计划》一书。
在这本书出版的 2015 年，OpenAI 成立，它一开始就确定了实现 AGI 的目标。九年间，OpenAI 取得的巨大成功，似乎证明了人工智能界是一场「目标导向者」的胜利。「OpenAI 看似是目标导向的，但实际上在内部，它有很多有趣的、开放性的探索。」本书作者之一肯尼斯·斯坦利 (Kenneth Stanley) 告诉极客公园。
2015 年，他任美国中佛罗里达大学计算机科学系助理教授，和前博士生乔尔·雷曼（Joel Lehman）一起合著了该书。第二年，他们进入产业界，加入 U

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