反饋：化解不確定性的數(shù)字認知論

前 言
第1章？ 在數(shù)字化反饋中指數(shù)級加速
一切解決問題的方法都可以通過數(shù)字化反饋的方法來表示和優(yōu)化。當反饋數(shù)據的速度接近實時，獲取與計算成本無限趨近于零，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。算法探索新假設，海量數(shù)據反饋實時檢驗，演化周期無限縮短。
1.1？ 認知加速的奇點？ / 004
1.2？ 數(shù)據經濟新體系？ / 023
第2章？ 反饋效率決定進化速度
不同的世界基于不同的反饋機制運轉，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(shù)字化反饋驅動下不斷加速，進化差距會被無限放大為首要挑戰(zhàn)。
2.1？ 連接——網絡如何在反饋中持續(xù)演化？ / 036
2.2？ 計算—智能的局限和方向？ / 083
2.3？ 周期疊加——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，帶來增加的進化系統(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，并充滿新機會。
3.1？ 滿足——新消費如何實現(xiàn)不可逆升級？ / 165
3.2？ 創(chuàng)造——隨機的 個體，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—混合進化優(yōu)勢？ / 227
第4章？ 反饋效應和可持續(xù)商業(yè)
新商業(yè)成功的本質在于，充分利用數(shù)字化反饋流和自主學習的智能技術所代表的 生產力，這也是這個時代 慷慨的紅利，并建立適當?shù)姆答佇獊沓掷m(xù)驅動。
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—修復市場不連續(xù)性的負反饋？ / 268
4.4？ 增長——正反饋的非線性強化？ / 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？ 復雜性螺旋？ / 360
第5章？ 運行在底層的反饋系統(tǒng)
加普適的“假設 - 反饋”機制中，假設的創(chuàng)造性和反饋的數(shù)字化是兩個 性的驅動因素，而數(shù)字化仿真環(huán)境中的模擬技術會根本性地加速反饋。
5.1？ 創(chuàng)造性假設？ / 371
5.2？ 反饋驅動智能體？ / 387
5.3？ 反饋、模擬和計算的未來？ / 410
第6章？ 來自未知的反饋
一切在我們假設預期之外的反饋往往被我們視為噪聲，而正是這些信號，卻連接著未來?；凇凹僭O - 反饋”的框架，借助數(shù)字化反饋和智能技術，融合多學科的進展并回歸共性基礎， 加通用的數(shù)據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