反馈：化解不确定性的数字认知论

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。

这是一本深入探讨数字化时代技术与商业原理的著作。该书提出，数字化反馈在认知循环中的加速作用，是影响未来商业最重要的变量之一。书中详细阐述了反馈效率决定进化速度的原理，并进一步讨论了新反馈系统如何加速，以及反馈效应和可持续商业的关系。 书中指出，数字化反馈在认知循环中的加速作用，主要体现在数据和AI的加速作用、对抗统一性、从简单到复杂是涌现，从复杂到简化是回归本质、自学习效应加速复利优势、高于一般自然性的方向性，非完全随机等方面。同时，创造性假设的生成和反馈是推动问题解决和创新的关键过程，通过算法和大数据的相互作用，我们可以更好地理解和应对复杂世界中的各种挑战。 此外，书中还深入探讨了数字化反馈对未来社会效率的影响，以及如何通过反馈管理系统，对商品、用户、市场等各个方面的数据进行分析，从而提升效率，优化资源配置，实现可持续的商业发展。同时，反馈在商业和科学中的应用是推动行业发展和科学进步的重要力量。通过充分利用数据资源和反馈机制，企业可以更好地满足用户需求，提高运营效率，实现创新增长。同时，科学家也可以通过反馈来验证和修正理论假设，推动科学研究的进步。