超棒！《反馈：化解不确定性的数字认知论》

这本书通过数字认知的角度，探讨了如何通过反馈来化解不确定性。与经典的控制论不同的是，书中的反馈是对假设进行实际测试和模拟，并受到反馈的驱动进行进化和升级。这种循环被称为数字认知论，其重要性不言而喻。虽然这本书内容非常专业，需要详细查阅相关名词才能完全理解，但这并不能阻挡它的价值和意义。

书中提到的HFL（Hypothesis Feedback Loop）非常重要，它将问题进行数字化，将用户偏好的假设与用户行为反馈联系在一起。HFL的运行速度甚至能够决定世界的发展速度。

我特别喜欢书中关于反馈流和新商业的部分。作者提到，数字化的反馈流是一种红利，传统商业只要能够进行产品的数字化建立，并建立基于反馈流数据驱动的业务架构，就能够实现高效复制和高速进化。特斯拉是一个很好的例子，它通过车载传感器让几百万辆车在不同的驾驶环境和道路上学习，并根据真实的驾驶行为进行反馈和修正，实现实时进化。这个过程与现在流行的人工智能有着密切关联。

在书的结尾，作者提到了一个科技领域的哲学问题，即我们的测量和思考都是有限的，认知也有极限。然而，这个极限的位置谁也不知道，科学家们通过先进的科学研究成果，不断感知边界，拓展自己的认知，并接触到边界。当我看到自动化时，我对现代的科学家们充满敬意，感觉人类的进步是无数科学家们在实验室里一次又一次重复实验的结果。

总之，这本书站在世界科技的前沿，从科技的角度探索数据流、反馈和认知论，向我们展示了科技学术界的魅力。