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反饋:化解不確定性的數字認知論 版權信息
- ISBN：9787111736226
- 條形碼：9787111736226 ; 978-7-111-73622-6
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
反饋:化解不確定性的數字認知論 本書特色
這本書寫給將生存在未來的讀者，特別是對于那些希望在數字化時代持續創新的新一代管理者，以及新一代的跨界思考者。
埃隆?馬斯克（ElonMusk）在一次訪談中被問到，人生中zui大的挑戰是什么。他一反常態地沉思了很長時間后的答案是：“確保你能有糾錯反饋循環，然后，能夠持續保持這個循環。”
反饋在一個強調學習能力的時代尤其關鍵，它是一種測量，是一種分類，更是化解復雜性的根本方式，任何事物都能從反饋中找到打開新世界的線索，也能從反饋中找到改進的方向。
就像在練字的過程中，你要從字帖與自己書寫的字之間的偏差找到改進方向。
就像在股票市場，特別是在復雜交互增加的環境下，只有持續的動態反饋機制才可以幫助我們更好地把握明確的機會。
在今天，你和你的組織，顯然需要立基于高效的反饋系統，建立學習效率優勢，獲取快的進化速度。
當數字化和智能化的能力越來越普及，比軟件、數據和算法這些工具更重要的是數字化和智能化的思想，我們是否建立了適合新時代的世界觀、數字化思維方式和基礎知識體系？正是當下的你需要突破的主要瓶頸。
微小的努力只要有反饋就有意義。身處數字化時代，再小的個體都要善于利用反饋效應，這將幫助你在變革業務、制定戰略、優化決策及高效地處理復雜性問題等方面更快速地建立優勢。
反饋:化解不確定性的數字認知論 內容簡介
反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數字化和智能的本質，也是影響未來商業*重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現智能，基于簡單反饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數字化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。 這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的**性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。
反饋:化解不確定性的數字認知論 目錄
前 言
第1章? 在數字化反饋中指數級加速
一切解決問題的方法都可以通過數字化反饋的方法來表示和優化。當反饋數據的速度接近實時，獲取與計算成本無限趨近于零，我們就會接近認知的奇點，幾乎一切社會效率都會因此提升，成本隨之下降。算法探索新假設，海量數據反饋實時檢驗，演化周期無限縮短。
1.1? 認知加速的奇點? / 004
1.2? 數據經濟新體系? / 023
第2章? 反饋效率決定進化速度
不同的世界基于不同的反饋機制運轉，就有了不同的進化速度。當人類本能的內部世界還停滯在石器時代，外部世界則在數字化反饋驅動下不斷加速，進化差距會被無限放大為首要挑戰。
2.1? 連接——網絡如何在反饋中持續演化? / 036
2.2? 計算—智能的局限和方向? / 083
2.3? 周期疊加——新個人計算中心、元宇宙、Web3.0? / 117
2.4? 基本矛盾—原始本能的慢反饋? / 141
第3章? 在新反饋系統中加速
突破原始生存模式下碳基自然形態的局限，帶來增加的進化系統各自遵循不同的反饋規則，但同樣可以幫助人們贏得優勢，并充滿新機會。
3.1? 滿足——新消費如何實現不可逆升級? / 165
3.2? 創造——隨機的超級個體，確定的“To i”生態? / 183
3.3? 組織——反饋效率邊界與再組織? / 198
3.4? 科技—混合進化優勢? / 227
第4章? 反饋效應和可持續商業
新商業成功的本質在于，充分利用數字化反饋流和自主學習的智能技術所代表的新生產力，這也是這個時代慷慨的紅利，并建立適當的反饋效應來持續驅動。
4.1? 不確定性的化解之道? / 242
4.2? 反饋流和新商業? / 246
4.3? 適應—修復市場不連續性的負反饋? / 268
4.4? 增長——正反饋的非線性強化? / 288
4.5? 創新——跨周期遷移? / 299
4.6? 智能商業的定義性模式? / 329
4.7? 復雜性螺旋? / 360
第5章? 運行在底層的反饋系統
更加普適的“假設 - 反饋”機制中，假設的創造性和反饋的數字化是兩個**性的驅動因素，而數字化仿真環境中的模擬技術會根本性地加速反饋。
5.1? 創造性假設? / 371
5.2? 反饋驅動智能體? / 387
5.3? 反饋、模擬和計算的未來? / 410
第6章? 來自未知的反饋
一切在我們假設預期之外的反饋往往被我們視為噪聲，而正是這些信號，卻連接著未來；“假設 - 反饋”的框架，借助數字化反饋和智能技術，融合多學科的進展并回歸共性基礎，更加通用的數據驅動的認知科學正在形成。
6.1? 認知的極限? / 429
6.2? 新認知科學? / 436
附錄：關鍵課題快捷索引
第1章? 在數字化反饋中指數級加速
一切解決問題的方法都可以通過數字化反饋的方法來表示和優化。當反饋數據的速度接近實時，獲取與計算成本無限趨近于零，我們就會接近認知的奇點，幾乎一切社會效率都會因此提升，成本隨之下降。算法探索新假設，海量數據反饋實時檢驗，演化周期無限縮短。
1.1? 認知加速的奇點? / 004
1.2? 數據經濟新體系? / 023
第2章? 反饋效率決定進化速度
不同的世界基于不同的反饋機制運轉，就有了不同的進化速度。當人類本能的內部世界還停滯在石器時代，外部世界則在數字化反饋驅動下不斷加速，進化差距會被無限放大為首要挑戰。
2.1? 連接——網絡如何在反饋中持續演化? / 036
2.2? 計算—智能的局限和方向? / 083
2.3? 周期疊加——新個人計算中心、元宇宙、Web3.0? / 117
2.4? 基本矛盾—原始本能的慢反饋? / 141
第3章? 在新反饋系統中加速
突破原始生存模式下碳基自然形態的局限，帶來增加的進化系統各自遵循不同的反饋規則，但同樣可以幫助人們贏得優勢，并充滿新機會。
3.1? 滿足——新消費如何實現不可逆升級? / 165
3.2? 創造——隨機的超級個體，確定的“To i”生態? / 183
3.3? 組織——反饋效率邊界與再組織? / 198
3.4? 科技—混合進化優勢? / 227
第4章? 反饋效應和可持續商業
新商業成功的本質在于，充分利用數字化反饋流和自主學習的智能技術所代表的新生產力，這也是這個時代慷慨的紅利，并建立適當的反饋效應來持續驅動。
4.1? 不確定性的化解之道? / 242
4.2? 反饋流和新商業? / 246
4.3? 適應—修復市場不連續性的負反饋? / 268
4.4? 增長——正反饋的非線性強化? / 288
4.5? 創新——跨周期遷移? / 299
4.6? 智能商業的定義性模式? / 329
4.7? 復雜性螺旋? / 360
第5章? 運行在底層的反饋系統
更加普適的“假設 - 反饋”機制中，假設的創造性和反饋的數字化是兩個**性的驅動因素，而數字化仿真環境中的模擬技術會根本性地加速反饋。
5.1? 創造性假設? / 371
5.2? 反饋驅動智能體? / 387
5.3? 反饋、模擬和計算的未來? / 410
第6章? 來自未知的反饋
一切在我們假設預期之外的反饋往往被我們視為噪聲，而正是這些信號，卻連接著未來；“假設 - 反饋”的框架，借助數字化反饋和智能技術，融合多學科的進展并回歸共性基礎，更加通用的數據驅動的認知科學正在形成。
6.1? 認知的極限? / 429
6.2? 新認知科學? / 436
附錄：關鍵課題快捷索引
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反饋:化解不確定性的數字認知論 作者簡介
韓博，在BAT從事十余年集團戰略改革與創新工作，推動AI業務落地，有多項個人人工智能算法發明專利授權。前奧美創意，服務IBM、Thinkpad等品牌，獲得多項創意獎項。
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