现实生活中，总是离不开计划和目标，学生有学习目标、学习计划，社畜有工作计划、工作目标。
我们习以为常地认为必须要有目标，才能有动力；有计划，才能顺利达成目标。
但是全球知名的人工智能科学家、OpenAI研究员肯尼斯·斯坦利和乔尔·雷曼却在自己的研究过程中发现了一个颠覆我们认知的结论——目标反而会阻碍成就达成！
为此，他们专门写了这本《为什么伟大不能被计划》来进行论述。
1.机器人学走路
肯尼斯和乔尔在让机器人学习走路的过程中发现，常规思维是先设定AI算法的演化目标，在每一步演化进行筛选，接近目标加分，否则淘汰。可这个方法的效果并不好。
于是他们发明了新的算法——新奇性搜索。
这种算法会随机生成一组解决方案，通过评估新奇性并保留新奇性比较高的方案，从而像生物演化一样发生一定的变异，如此往复循环，直到达到预定的迭代次数或者将问题彻底解决。
产出的方案只问新不新，不问好不好，哪怕再怪异、再不靠谱也没关系。
可正是这种算法让机器人最快学会直立行走。
原因有二，其一，求新就是求复杂，复杂则需要更多信息，掌握信息多则更容易解决问题；其二，新方案是通往其他新方案的“踏脚石”，踏脚石足够多才能探索更多地方，找到好东西。
这其实和孩子教育很像，在教会孩子一个新事物的时候，如果直接灌输给孩子最终结果，效果往往不好。但如果是让孩子自己去探索，哪怕中间要经历很多次的试错，但孩子却能掌握得更好。
2.前路未知，则目标无用
现如今，我们已经在很多科技领域进入无人区，前方没有现成的路，想要走下去，只能自己去找踏脚石。
这种情况下，如果一定要设定一个目标，是不切实际的。因为你的目标可能是错误的，不能达到的。
目标并不都能通往成功，它并非无所不能。
自行车制造商的莱特兄弟却是飞机的发明者；用于驱动雷达磁控管的部件，意外成就了微波炉。他们没有预设的目标，却开创了一项新的发明。
他们专注于自己感兴趣的事情，不断的研究和探索，当量变积累到一定的时候，质变也悄悄来临。伟大的创新自然而然也就来了。
当你不知道前面是什么的时候，不必给自己设定一个明确的目标，做好当下，保持一颗充满好奇的探索心，成功很可能不期而至。
大卫·弗罗斯特曾说：“想要成功，反而不要以成功为目标；只需要做你喜欢和相信的事情，成功就会自然而然的到来。”
如果你一开始就选择一个明确的目标努力，你就走不远，因为目标会窄化你的探索范围。
如果你想发现新的事物，创造新的事物，那就别管那么多目标，直接干就完了！
毕竟伟大从来不是目标指引的结果，而是在探索新事物的过程中自动发展出来的。
