🦫如果你是目标论的“粉丝”，并且认为目标是实现任何伟大的成就不可或缺的因素，那么你可能会认为：基于目标的方法在发现通往迷宫终点的行为方面比新奇性搜索更可靠，因为后者甚至没有设定任何目标。但实验的结果恰好相反，新奇性搜索在探索走出迷宫的行为方面要可靠得多。具体来说，我们重复了40次新奇性搜索的迷宫实验，机器人在39次实验中找到了终点；而40次基于目标的迷宫实验中，机器人只成功了3次。
🦫一个尝试越走越远的双足机器人，行走的距离反而不如一个试图一次又一次的尝试一些新奇动作的双足机器人。不出所料，背后的原因依然是目标的欺骗性。因为通往行走这一发现的踏脚石不一定是走得好，甚至不一定是平衡感。摔倒或踢腿可能反而是比迈步更好的踏脚石（因为踢腿是摆动的基础，而摆动是行走的基本方式）。但如果行走被设定为目标，那么摔倒就会被认定为最糟糕的一件事情。因此，新奇性搜索在这个实验中的表现再次将目标驱动型搜索的表现远远甩在身后。
🦫在进一步的迷宫实验中，我们生成了数百个不同难度的随机迷宫，并分别用新奇性搜索和目标驱动型搜索的方法来破解这些迷宫。数据显示的趋势是，随着迷宫变得越来越复杂，新奇性搜索和目标驱动型搜索都无法破解迷宫，但目标驱动型搜索解决问题的能力衰减的更快。换句话说，新奇性搜索的能力维度更大，但也不是无限的。这个结果提出了一个深刻的问题：对于最复杂的问题，还有什么方法可以确保持续性地解决它们呢？
🦫即使没有万能的方法，也不能阻止我们发现有趣的事物。哪怕我们的探索漫无目的，在前方未知的道路上依然埋藏着无数的宝藏。我们可以将它们都挖掘出来，享受他们带来的意外之喜，即使我们无法预知“能发生什么”或“何时发现”。这就是趣味性和新奇性搜索教给我们的经验。
🦫但是，为了最清楚的理解这一点，我们需要理解潜伏在所有发现方法背后的徒劳本质，这样我们才能从目标的“一招鲜，吃遍天”的虚妄幻想中解放出来，继而拥抱现实，让自己成为一名拥有“即便没有目标，也能发现意外之喜”这种强大能力的寻宝者。
