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
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