数据、模型与决策 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:[英] 安德森

出品人:

页数:501

译者:侯文华

出版时间:2009-8

价格:75.00元

装帧:

isbn号码:9787111278009

丛书系列:

图书标签:

• 管理科学
• 管理学模型
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• 人工智能
• 统计建模
• 预测分析
• 数据驱动

好的，这是一本关于数字时代的复杂系统、人工智能伦理与社会影响的图书简介，内容旨在探讨技术进步如何重塑我们的认知、决策和社会结构，但与您提及的“数据、模型与决策”一书内容无直接关联。 --- 书名：《熵增的疆域：人工智能时代的认知偏差与系统重构》 导言：迷雾中的指南针 我们正生活在一个指数级增长的计算能力与日益晦涩的系统逻辑交织的时代。人工智能（AI）及其衍生的算法系统，正以前所未有的速度渗透到人类社会肌理的每一个角落，从金融市场的微秒交易到医疗诊断的精准推送，再到舆论的生成与扩散。然而，当我们惊叹于这些系统的强大能力时，一个核心问题浮现出来：我们是否真正理解我们正在构建和依赖的复杂性？ 《熵增的疆域：人工智能时代的认知偏差与系统重构》并非一本侧重于技术实现的教科书，而是深入剖析技术哲学、社会学和心理学维度的批判性探讨。本书聚焦于技术进步在加速信息流动和效率提升的同时，如何无形中固化、放大甚至创造了新的认知陷阱和系统性风险。我们旨在揭示在算法驱动的现实中，人类心智与机器逻辑碰撞所产生的“信息熵增”现象，并探寻在这一过程中，如何重建一个更具弹性、更少偏见的社会决策框架。 第一部分：数字心智的陷阱——认知偏差的算法放大镜 人类的决策过程历来受到各种认知偏差的制约，例如确认偏误、锚定效应和可得性启发。当这些根植于生物本能的思维捷径，被高效、无情、且规模空前的数字系统所捕获并利用时，后果将是颠覆性的。 第一章：算法茧房与认知固化 本章深入研究推荐系统和社交媒体信息流如何通过优化用户参与度，无意中构建出精密的“信息茧房”。我们探讨的重点不在于推荐算法本身的技术细节，而在于其对个体信念结构的长期侵蚀。当个体仅接收到强化现有观点的证据时，其认知灵活性如何下降？我们引入了“反馈环路导致的认知僵化”模型，分析这种固化如何阻碍跨群体理解与社会共识的形成。 第二章：决策的“幽灵影响”：自动化偏见与责任稀释 随着AI辅助工具在专业领域的普及，人类专业人员对机器建议的过度依赖成为新的职业病——自动化偏误。本章分析了这种偏误在医疗、法律和军事等高风险领域中的具体表现。我们探讨了当系统输出被视为“客观”或“最优”时，决策者如何规避个人责任，以及这种责任的稀释对系统韧性的潜在威胁。本书细致考察了“系统性不信任”与“盲目信任”之间的微妙平衡点。 第三章：情感计算的边界与操纵的艺术 情感识别和情感生成技术的发展，正在模糊人与机器之间关于“共情”的界限。本章审视了这些技术在市场营销、政治动员和心理健康服务中的应用。我们关注的焦点是：当机器能够精准模拟情感反应以实现特定目标时，人类基于情感的道德判断和社群连接将如何被重构？这涉及到对“被设计的情感体验”的深刻反思。 第二部分：复杂系统的脆弱性——互联性与黑箱风险 现代社会依赖的复杂系统，如全球供应链、能源电网和金融市场，其互联程度远超人类直觉所能掌握的范围。算法的部署，进一步将这些系统的非线性动态推向了新的临界点。 第四章：涌现现象与不可预测的系统崩溃 复杂系统理论告诉我们，整体的行为往往无法从局部部件的行为中预测。本章关注在高度耦合的数字基础设施中，局部故障如何通过算法驱动的耦合机制迅速扩散，引发全局性危机。我们考察了历史上的几次“闪电崩盘”事件，并非从技术故障角度，而是从系统架构的内在脆弱性角度进行剖析，强调在高度自动化的系统中，“正常运作”本身可能就是最大的风险因子。 第五章：算法的不可解释性与制度信任危机 “黑箱问题”是当代AI治理的核心挑战之一。本书探讨了当关键的社会功能（如信贷审批、司法量刑）被基于深度学习的复杂模型所支配时，缺乏透明度和可解释性对社会制度信任的冲击。我们区分了技术上的“不可解释”与社会学上的“不可问责”，并探讨了在缺乏清晰因果链条的情况下，如何构建合理的、面向未来的问责机制。 第六章：遗留系统与新技术的冲击：技术债务的社会成本 数字基础设施的更新速度与社会对稳定性的需求之间存在内在张力。本章分析了如何将先进的AI模型嵌入到充满历史遗留问题（Legacy Systems）的传统机构中。这种不匹配如何导致效率提升的边际效益递减，并产生难以追踪的“技术债务”，这些债务最终以外部性成本（如数据泄露、系统延迟）的形式转嫁给社会大众。 第三部分：重构的路径——弹性、人文关怀与治理前沿 面对熵增的挑战，本书的最终目标是提出构建更具韧性、更符合人文价值的数字未来框架。这不是呼吁停止技术进步，而是主张对技术发展进行有意识的方向性引导。 第七章：弹性设计：从效率优先到风险最小化 本章倡导系统设计应从单一追求效率（Optimization）转向追求弹性（Resilience）。我们探讨了如何通过引入“冗余”和“去中心化”的设计原则，来对抗单一算法或数据源的系统性风险。这涉及对系统架构进行“故意的不完美设计”，以增加系统应对未知冲击的能力。 第八章：算法素养与公众的批判性参与 有效的治理需要知情的公民。本书提出了一种超越基础“使用技能”的批判性算法素养教育框架。这种素养要求公民理解算法的经济动机、社会假设以及它们如何塑造个人现实，从而能够以更具批判性的视角参与到技术监管的讨论中。 第九章：边界的重塑：超越效率的价值对齐 真正的系统重构要求我们重新审视技术所服务的根本价值。本章聚焦于如何在算法设计中明确嵌入非效率性的社会价值，如公平性、尊严和环境可持续性。我们考察了不同司法管辖区在数据主权、算法审计和“数字人权”方面的最新探索，试图描绘一个超越纯粹商业逻辑驱动的技术治理蓝图。 结语：在不确定性中导航 《熵增的疆域》旨在为政策制定者、社会科学家、工程师和任何关注数字未来的人提供一个深入的、跨学科的视角。我们正处于一个关键的历史路口，我们今天所做的关于系统构建的每一个选择，都将决定我们下一代人所生活的认知环境和社会结构。本书呼吁我们以清醒的、审慎的姿态，面对技术带来的巨大能量，学会与我们自己创造的复杂性共存，并掌控其演进的方向。这不是关于AI的胜利或失败，而是关于人类如何在一个日益算法化的世界中，保持其心智的清晰与社会的稳定。

评分☆☆☆☆☆

通过真实的案例讲述客观最值问题，以及涉及风险偏好的决策问题。解决客观最值问题要明确前提、假设、限制和边界。风险偏好决策问题最大的启发是：不同的人对于同一件事的风险偏好不同，使得风险事件存在着巨大的套利价值。 对数据的合理使用，有着巨大价值。AI时代的公司，谁最...

评分☆☆☆☆☆

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浅

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#一天一章，终于吭完了这部大块头。当年上学时没好好学，快毕业了，逐个温习一遍

评分☆☆☆☆☆

其实蛮有用的，只是一直没去上课，老师很不错，90哈哈~

评分☆☆☆☆☆

浅

评分☆☆☆☆☆

其实蛮有用的，只是一直没去上课，老师很不错，90哈哈~