反饋：化解不確定性的數(shù)字認(rèn)知論

定　價(jià)：￥129.00

作　者：	韓博著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787111736226	出版時(shí)間：	2023-11-01	包裝：	平裝
開本：	32開	頁(yè)數(shù)：	438	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　反饋數(shù)據(jù)規(guī)模、頻率、機(jī)制在二十一世紀(jì)已發(fā)生根本變化，這是數(shù)字化和智能的本質(zhì)，也是影響未來(lái)商業(yè) 重要的變量之一。在技術(shù)領(lǐng)域，用戶行為反饋帶來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)性，AI算法的誤差、獎(jiǎng)勵(lì)、強(qiáng)度等反饋機(jī)制涌現(xiàn)智能，基于簡(jiǎn)單反饋規(guī)則的算法，結(jié)合海量的反饋數(shù)據(jù)，正在創(chuàng)造讓人驚奇的表現(xiàn)，并解決復(fù)雜問(wèn)題，無(wú)論是搜索、引擎還是大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。在商業(yè)領(lǐng)域，新的商業(yè)模式總是基于新的生產(chǎn)力而誕生，特斯拉影子模式、預(yù)訓(xùn)練大模型（GPT）、谷歌自動(dòng)駕駛（Waymo）、智能化應(yīng)用、奈飛正在以基于數(shù)字化反饋流的算法自學(xué)習(xí)能力贏得優(yōu)勢(shì)。這本書將為讀者介紹數(shù)字時(shí)代技術(shù)與商業(yè)的性原理，在普適的認(rèn)知、科學(xué)、萬(wàn)物演化的背后，如何提出創(chuàng)造性地假設(shè)，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機(jī)制，是為通用的反饋系統(tǒng)常識(shí)，為讀者帶來(lái)解決問(wèn)題的全新視角。

作者簡(jiǎn)介

　　韓博，在BAT從事十余年集團(tuán)戰(zhàn)略改革與創(chuàng)新工作，推動(dòng)AI業(yè)務(wù)落地，有多項(xiàng)個(gè)人人工智能算法發(fā)明專利授權(quán)。前奧美創(chuàng)意，服務(wù)IBM、Thinkpad等品牌，獲得多項(xiàng)創(chuàng)意獎(jiǎng)項(xiàng)。

圖書目錄

前言
第1章？在數(shù)字化反饋中指數(shù)級(jí)加速
一切解決問(wèn)題的方法都可以通過(guò)數(shù)字化反饋的方法來(lái)表示和優(yōu)化。當(dāng)反饋數(shù)據(jù)的速度接近實(shí)時(shí)，獲取與計(jì)算成本無(wú)限趨近于零，我們就會(huì)接近認(rèn)知的奇點(diǎn)，幾乎一切社會(huì)效率都會(huì)因此提升，成本隨之下降。算法探索新假設(shè)，海量數(shù)據(jù)反饋實(shí)時(shí)檢驗(yàn)，演化周期無(wú)限縮短。
1.1？認(rèn)知加速的奇點(diǎn)？ / 004
1.2？數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)新體系？ / 023
第2章？反饋效率決定進(jìn)化速度
不同的世界基于不同的反饋機(jī)制運(yùn)轉(zhuǎn)，就有了不同的進(jìn)化速度。當(dāng)人類本能的內(nèi)部世界還停滯在石器時(shí)代，外部世界則在數(shù)字化反饋驅(qū)動(dòng)下不斷加速，進(jìn)化差距會(huì)被無(wú)限放大為首要挑戰(zhàn)。
2.1？連接——網(wǎng)絡(luò)如何在反饋中持續(xù)演化？ / 036
2.2？計(jì)算—智能的局限和方向？ / 083
2.3？周期疊加——新個(gè)人計(jì)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(tǒng)中加速
突破原始生存模式下碳基自然形態(tài)的局限，帶來(lái)增加的進(jìn)化系統(tǒng)各自遵循不同的反饋規(guī)則，但同樣可以幫助人們贏得優(yōu)勢(shì)，并充滿新機(jī)會(huì)。
3.1？滿足——新消費(fèi)如何實(shí)現(xiàn)不可逆升級(jí)？ / 165
3.2？創(chuàng)造——隨機(jī)的個(gè)體，確定的“To i”生態(tài)？ / 183
3.3？組織——反饋效率邊界與再組織？ / 198
3.4？科技—混合進(jìn)化優(yōu)勢(shì)？ / 227
第4章？反饋效應(yīng)和可持續(xù)商業(yè)
新商業(yè)成功的本質(zhì)在于，充分利用數(shù)字化反饋流和自主學(xué)習(xí)的智能技術(shù)所代表的生產(chǎn)力，這也是這個(gè)時(shí)代慷慨的紅利，并建立適當(dāng)?shù)姆答佇?yīng)來(lái)持續(xù)驅(qū)動(dòng)。
4.1？不確定性的化解之道？ / 242
4.2？反饋流和新商業(yè)？ / 246
4.3？適應(yīng)—修復(fù)市場(chǎng)不連續(xù)性的負(fù)反饋？ / 268
4.4？增長(zhǎng)——正反饋的非線性強(qiáng)化？ / 288
4.5？創(chuàng)新——跨周期遷移？ / 299
4.6？智能商業(yè)的定義性模式？ / 329
4.7？復(fù)雜性螺旋？ / 360
第5章？運(yùn)行在底層的反饋系統(tǒng)
加普適的“假設(shè) - 反饋”機(jī)制中，假設(shè)的創(chuàng)造性和反饋的數(shù)字化是兩個(gè) 性的驅(qū)動(dòng)因素，而數(shù)字化仿真環(huán)境中的模擬技術(shù)會(huì)根本性地加速反饋。
5.1？創(chuàng)造性假設(shè)？ / 371
5.2？反饋驅(qū)動(dòng)智能體？ / 387
5.3？反饋、模擬和計(jì)算的未來(lái)？ / 410
第6章？來(lái)自未知的反饋
一切在我們假設(shè)預(yù)期之外的反饋往往被我們視為噪聲，而正是這些信號(hào)，卻連接著未來(lái)?；凇凹僭O(shè) - 反饋”的框架，借助數(shù)字化反饋和智能技術(shù)，融合多學(xué)科的進(jìn)展并回歸共性基礎(chǔ)，加通用的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知科學(xué)正在形成。
6.1？認(rèn)知的極限？ / 429
6.2？新認(rèn)知科學(xué)？ / 436
附錄：關(guān)鍵課題快捷索引