《反馈:化解不确定性的数字认知论》韩博著 | PDF下载|ePub下载

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2024 年 11 月 2 日

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反馈:化解不确定性的数字认知论版权信息

出版社：机械工业出版社
出版时间：2023-11-01
ISBN：9787111736226
条形码：9787111736226 ; 978-7-111-73622-6

反馈:化解不确定性的数字认知论本书特色

这本书写给将生存在未来的读者，特别是对于那些希望在数字化时代持续创新的新一代管理者，以及新一代的跨界思考者。

埃隆?马斯克（ElonMusk）在一次访谈中被问到，人生中zui大的挑战是什么。他一反常态地沉思了很长时间后的答案是：“确保你能有纠错反馈循环，然后，能够持续保持这个循环。”
反馈在一个强调学习能力的时代尤其关键，它是一种测量，是一种分类，更是化解复杂性的根本方式，任何事物都能从反馈中找到打开新世界的线索，也能从反馈中找到改进的方向。

就像在练字的过程中，你要从字帖与自己书写的字之间的偏差找到改进方向。
就像在股票市场，特别是在复杂交互增加的环境下，只有持续的动态反馈机制才可以帮助我们更好地把握明确的机会。
在今天，你和你的组织，显然需要立基于高效的反馈系统，建立学习效率优势，获取快的进化速度。

当数字化和智能化的能力越来越普及，比软件、数据和算法这些工具更重要的是数字化和智能化的思想，我们是否建立了适合新时代的世界观、数字化思维方式和基础知识体系？正是当下的你需要突破的主要瓶颈。
微小的努力只要有反馈就有意义。身处数字化时代，再小的个体都要善于利用反馈效应，这将帮助你在变革业务、制定战略、优化决策及高效地处理复杂性问题等方面更快速地建立优势。

反馈:化解不确定性的数字认知论内容简介

反馈数据规模、频率、机制在二十一世纪已发生根本变化，这是数字化和智能的本质，也是影响未来商业*重要的变量之一。在技术领域，用户行为反馈带来互联网的相关性，AI算法的误差、奖励、强度等反馈机制涌现智能，基于简单反馈规则的算法，结合海量的反馈数据，正在创造让人惊奇的表现，并解决复杂问题，无论是搜索、推荐引擎还是大规模预训练模型。在商业领域，新的商业模式总是基于新的生产力而诞生，特斯拉影子模式、预训练大模型（GPT）、谷歌自动驾驶（Waymo）、亚马逊智能化应用、奈飞正在以基于数字化反馈流的算法自学习能力赢得优势。这本书将为读者介绍数字时代技术与商业的**性原理，在更普适的认知、科学、万物演化的背后，如何提出创造性地假设，如何高效率地反馈，如何建立模拟演化机制，是更为通用的反馈系统常识，为读者带来解决问题的全新视角。

反馈:化解不确定性的数字认知论目录

前言
第1章? 在数字化反馈中指数级加速
一切解决问题的方法都可以通过数字化反馈的方法来表示和优化。当反馈数据的速度接近实时，获取与计算成本无限趋近于零，我们就会接近认知的奇点，几乎一切社会效率都会因此提升，成本随之下降。算法探索新假设，海量数据反馈实时检验，演化周期无限缩短。
1.1? 认知加速的奇点? / 004
1.2? 数据经济新体系? / 023
第2章? 反馈效率决定进化速度
不同的世界基于不同的反馈机制运转，就有了不同的进化速度。当人类本能的内部世界还停滞在石器时代，外部世界则在数字化反馈驱动下不断加速，进化差距会被无限放大为首要挑战。
2.1? 连接——网络如何在反馈中持续演化? / 036
2.2? 计算—智能的局限和方向? / 083
2.3? 周期叠加——新个人计算中心、元宇宙、Web3.0? / 117
2.4? 基本矛盾—原始本能的慢反馈? / 141
第3章? 在新反馈系统中加速
突破原始生存模式下碳基自然形态的局限，带来增加的进化系统各自遵循不同的反馈规则，但同样可以帮助人们赢得优势，并充满新机会。
3.1? 满足——新消费如何实现不可逆升级? / 165
3.2? 创造——随机的超级个体，确定的“To i”生态? / 183
3.3? 组织——反馈效率边界与再组织? / 198
3.4? 科技—混合进化优势? / 227
第4章? 反馈效应和可持续商业
新商业成功的本质在于，充分利用数字化反馈流和自主学习的智能技术所代表的新生产力，这也是这个时代慷慨的红利，并建立适当的反馈效应来持续驱动。
4.1? 不确定性的化解之道? / 242
4.2? 反馈流和新商业? / 246
4.3? 适应—修复市场不连续性的负反馈? / 268
4.4? 增长——正反馈的非线性强化? / 288
4.5? 创新——跨周期迁移? / 299
4.6? 智能商业的定义性模式? / 329
4.7? 复杂性螺旋? / 360
第5章? 运行在底层的反馈系统
更加普适的“假设 – 反馈”机制中，假设的创造性和反馈的数字化是两个**性的驱动因素，而数字化仿真环境中的模拟技术会根本性地加速反馈。
5.1? 创造性假设? / 371
5.2? 反馈驱动智能体? / 387
5.3? 反馈、模拟和计算的未来? / 410
第6章? 来自未知的反馈
一切在我们假设预期之外的反馈往往被我们视为噪声，而正是这些信号，却连接着未来。基于“假设 – 反馈”的框架，借助数字化反馈和智能技术，融合多学科的进展并回归共性基础，更加通用的数据驱动的认知科学正在形成。
6.1? 认知的极限? / 429
6.2? 新认知科学? / 436
附录：关键课题快捷索引