
反馈:化解不确定性的数字认知论
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作品简介
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。
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。
作品目录
前言
第1章 在数字化反馈中指数级加速
1.1 认知加速的奇点
1.2 数据经济新体系
第2章 反馈效率决定进化速度
2.1 连接——网络如何在反馈中持续演化
2.2 计算——智能的局限和方向
2.3 周期叠加——新个人计算中心、元宇宙、Web3.0
2.4 基本矛盾——原始本能的慢反馈
第3章 在新反馈系统中加速
3.1 满足——新消费如何实现不可逆升级
3.2 创造——随机的超级个体,确定的“To i”生态
3.3 组织——反馈效率边界与再组织
3.4 科技——混合进化优势
第4章 反馈效应和可持续商业
4.1 不确定性的化解之道
4.2 反馈流和新商业
4.3 适应——修复市场不连续性的负反馈
4.4 增长——正反馈的非线性强化
4.5 创新——跨周期迁移
4.6 智能商业的定义性模式
4.7 复杂性螺旋
第5章 运行在底层的反馈系统
5.1 创造性假设
5.2 反馈驱动智能体
5.3 反馈、模拟和计算的未来
第6章 来自未知的反馈
6.1 认知的极限
6.2 新认知科学
附录:关键课题快捷索引