反饋：化解不確定性的數字認知論

前 言
第1章 在數位化回饋中指數級加速
一切解決問題的方法都可以通過數位化回饋的方法來表示和優化。當回饋資料的速度接近即時，獲取與計算成本無限趨近於零，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。演算法探索新假設，海量資料回饋即時檢驗，演化週期無限縮短。
1.1 認知加速的奇點 / 004
1.2 資料經濟新體系 / 023

第2章 回饋效率決定進化速度
不同的世界基於不同的回饋機制運轉，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，外部世界則在數位化回饋驅動下不斷加速，進化差距會被無限放大為首要挑戰。
2.1 連接——網路如何在回饋中持續演化 / 036
2.2 計算—智慧的局限和方向 / 083
2.3 週期疊加——新個人計算中心、元宇宙、Web3.0 / 117
2.4 基本矛盾—原始本能的慢回饋 / 141

第3章 在新回饋系統中加速
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回饋規則，但同樣可以説明人們贏得優勢，並充滿新機會。
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——回饋效率邊界與再組織 / 198
3.4 科技—混合進化優勢 / 227

第4章 回饋效應和可持續商業
新商業成功的本質在於，充分利用數位化回饋流和自主學習的智慧技術所代表的最新生產力，這也是這個時代最慷慨的紅利，並建立適當的回饋效應來持續驅動。
4.1 不確定性的化解之道 / 242
4.2 回饋流和新商業 / 246
4.3 適應—修復市場不連續性的負反饋 / 268
4.4 增長——正回饋的非線性強化 / 288
4.5 創新——跨週期遷移 / 299
4.6 智慧商業的定義性模式 / 329
4.7 複雜性螺旋 / 360

第5章 運行在底層的回饋系統
更加普適的“假設 - 回饋”機制中，假設的創造性和回饋的數位化是兩個第一性的驅動因素，而數位化模擬環境中的類比技術會根本性地加速回饋。
5.1 創造性假設 / 371
5.2 回饋驅動智能體 / 387
5.3 回饋、模擬和計算的未來 / 410

第6章 來自未知的回饋
一切在我們假設預期之外的回饋往往被我們視為雜訊，而正是這些信號，卻連接著未來。基於“假設 - 回饋”的框架，借助數位化回饋和智慧技術，融合多學科的進展並回歸共性基礎，更加通用的資料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

韓博，在BAT從事十餘年集團戰略改革與創新工作，推動AI業務落地，有多項個人人工智慧演算法發明專利授權。前奧美創意，服務IBM、Thinkpad等品牌，獲得多項創意獎項。