反馈：化解不确定性的数字认知论

图书标准信息

• 作者 韩博 著
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2023-11
• 版次 1
• ISBN 9787111736226
• 定价 129.00元
• 装帧 其他
• 开本 32开
• 页数 438页
• 字数 337千字

【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，也是影响未来商业最重要的变量之一。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第一性原理，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。

【作者简介】

韩博，在BAT从事十余年集团战略改革与创新工作，推动AI业务落地，有多项个人人工智能算法发明专利授权。前奥美创意，服务IBM、Thinkpad等品牌，获得多项创意奖项。

【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“Toi”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近期新生产力，这也是这个时代最慷慨的红利，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第一性的驱动因素，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