必要的革命：深层学习与可持续创新 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中信出版社

ISBN：9787508668635

商品编码：28161337121

出版时间：2018-04-30

 

书名：必要的革命：深层学习与可持续创新（系列珍藏版） 

定价：68.00元

作者：[美]彼得·圣吉 等著

出版社：中信出版集团

出版日期：2018-5-1

装帧：精装

开本：32开

ISBN：978-7-5086-6863-5

 

 

 

 

 

推荐序一// 7

推荐序二 // 11

推荐序三 // 15

2009年全新扩充修订版中文版序 // 19

修订版序言 // 25

第一部分 我们的行动如何才能创造和改变现实

|第1章| 从个人学习到组织学习的五项修炼 // 003

从事一项修炼就意味着成为一个终身学习者 // 005

第五项修炼：个人看待自己和世界的新方法 // 013

心灵的转变：学习的深层含义 // 014

如何实践 // 016

|第2章| 你的组织有学习障碍吗？ // 020

障碍1 “我就是我的职位” // 021

障碍2 “对手在外部” // 022

障碍3 主动积极的幻觉 // 023

障碍4 执着于短期事件 // 024

障碍5 煮蛙寓言 // 026

障碍6 试错法的错觉 // 027

障碍7 管理团队的迷思 // 028

学习障碍与修炼 // 029

| 第3 章| 是系统的囚徒，还是我们自己思想的囚徒？ // 031

消费生产和分销组织模拟实验：啤酒游戏 // 031

零售商 // 032

分销商 // 036

啤酒厂 // 041

系统结构影响行为模式 // 048

重新界定你的影响范围：如何改善在啤酒游戏中的表现 // 053

解决和改进问题取决于我们的思考方式 // 058

第二部分 第五项修炼：学习型组织如何看待世界的基石

| 第4 章| 第五项修炼的法则 // 065

法则1 今天的问题来自昨天的“解决方法” // 065

法则2 你越使劲儿推，系统的反弹力越大 // 066

法则3 情况变糟之前会先变好 // 068

法则4 选择容易的办法往往会无功而返 // 069

法则5 疗法可能比疾病更糟糕 // 069

法则6 快即是慢 // 070

法则7 因和果在时空中并不紧密相连 // 071

法则8 微小的变革可能产生很大的成果—但有效的杠杆

常常不易被发现 // 072

法则9 鱼和熊掌可以兼得—但不是马上 // 074

 

 

 《必要的革命》自出版后影响了诸多管理者在社会发展、企业发展战略和政策制定中，从十七届三中全会到现在，我国一直在强调“学习型政党”、“学习型社会”的重要性。 在《必要的革命》中，彼得?圣吉把“第五项修炼”应用到社会可持续发展和商业模式的创新中，真正的创新和可持续发展要基于系统思考。

    从本书创作至今，全球诸多大型公司和组织为创建繁荣和可持续的社会，开始重新定位自身与自然的关系，并不断技术创新的变革，书中列举了丰富的真实案例，其中包括可口可乐公司的全球水资源补充策略，至今仍在持续实践中。

    面对生态系统的衰退、社会发展的失衡和企业创新的窘境，《必要的革命》为深层学习者提供了系统思考的方法，为个人与组织协同提供了行动工具，为组织改变思考方式、实现创新变革提供了策略和实践方法。是系统思考的商业战略和可持续发展指导手册。

 

 

彼得?圣吉

 

美国麻省理工大学(MIT)斯隆管理学院资深教授，国际组织学习协会索奥中国创始主席。被《商业周刊》评为世界十大管理大师之一，是继爱德华兹?戴明、彼得?德鲁克之后具影响力的管理学大师，被称为“学习型组织之父”。                                               第五项修炼系列作品被译成二三十种文字风行全世界，不仅带动了美国经济近十年的高速发展，并在全世界范围内引发了一场创建学习型组织的管理浪潮。

必要的革命：深层学习与可持续创新 本书并非关于深层学习的教程，也不是一本描绘未来人工智能可能性的科幻读物。它探究的是，在信息爆炸、全球挑战日益严峻的当下，我们如何能够借力深层学习这一前沿技术，催生一场深刻的、面向未来的“必要革命”。这场革命不是颠覆性的骤变，而是循序渐进的、以解决实际问题为导向的、将科技进步与可持续发展深度融合的创新浪潮。 我们正身处一个前所未有的时代。气候变化、资源枯竭、贫富差距、公共卫生危机……这些全球性的挑战，既是我们不得不面对的严峻现实，也构成了驱动变革的强大动力。与此同时，以深层学习为代表的人工智能技术，以前所未有的速度和深度渗透到我们生活的方方面面。它们强大的模式识别、预测分析和自主学习能力，为我们提供了解决复杂问题的全新视角和工具。 然而，技术本身是中性的。它们的力量能否转化为推动进步的引擎，关键在于我们如何去引导、去应用。本书的核心观点是：深层学习的真正价值，并非在于其技术本身的精妙，而在于它能够成为激活和加速“可持续创新”的催化剂。 这场“必要革命”，就是要实现技术驱动的创新与人类社会可持续发展的和谐统一。 第一部分：挑战与契机——为何“必要革命”势在必行？ 在这一部分，我们将聚焦当前人类社会面临的核心挑战，并深入分析技术发展所带来的历史性契机。 全球性挑战的多维度审视： 我们将不回避地审视气候变化带来的生存危机，从海平面上升、极端天气事件到生物多样性丧失，描绘其对生态系统、经济和社会结构的深远影响。同时，也将深入探讨资源短缺的现实，包括水、能源、粮食等关键资源的供需失衡，以及其潜在的地缘政治风险。此外，我们还会关注社会不公、贫困、不平等以及日益凸显的公共卫生体系的脆弱性，分析这些问题如何相互交织，构成复杂的系统性难题。 技术浪潮下的机遇窗口： 在挑战面前，人类并非束手无策。深层学习的崛起，为我们带来了前所未有的数据分析能力，能够洞察隐藏在海量信息背后的规律和趋势。图像识别、自然语言处理、强化学习等技术的突破，为自动化、智能化决策提供了可能。本书将强调，正是这些技术能力的飞跃，为我们提供了解决传统手段难以企及的问题的钥匙。我们并非鼓吹技术万能，而是强调在严峻的挑战面前，我们“必须”利用好这项强大的工具，将其导向积极的、可持续的方向。 “必要革命”的内涵界定： 这一章将清晰界定本书所提出的“必要革命”的内涵。它不是一场激进的社会变革，而是一种思维模式和实践方式的转变。这场革命强调的是： 问题导向： 创新必须围绕解决现实的、紧迫的可持续性问题展开。 技术赋能： 深层学习及其相关技术是实现这些解决方案的关键赋能者。 系统思维： 认识到各个挑战和解决方案之间的相互关联，采取 holistic approach。 伦理与责任： 强调在技术应用过程中，必须充分考虑其伦理影响和社会责任。 长期视角： 关注解决方案的长期效益和对未来世代的影响。 第二部分：深层学习赋能可持续创新的具体路径 在这一部分，我们将深入探讨深层学习技术如何在不同的可持续发展领域展现其强大的应用潜力，并勾勒出具体的创新路径。 绿色能源领域的变革： 智能电网优化： 利用深层学习预测电力需求，优化可再生能源（如太阳能、风能）的并网和调度，提高能源利用效率，减少浪费。介绍如何通过分析天气数据、用户行为等，实现供需的精准匹配。 新能源材料研发加速： 应用深层学习分析大量材料数据，加速新型高效太阳能电池、储能材料的发现和设计，降低研发成本和周期。 工业能效提升： 部署深层学习模型监测工业生产过程的能耗，识别效率瓶颈，自动调整参数，实现节能减排。 可持续农业与粮食安全： 精准农业： 通过分析卫星图像、传感器数据，利用深层学习识别作物生长状况、病虫害风险，指导农民进行精准施肥、灌溉和病虫害防治，减少农药化肥使用，提高产量。 供应链优化： 预测粮食需求，优化农产品运输和仓储，减少损耗，确保粮食安全。 土壤健康监测与修复： 利用深层学习分析土壤成分、气候变化等数据，评估土壤健康状况，并提出针对性的修复方案。 环境保护与生态恢复： 污染监测与预警： 通过分析环境监测数据、卫星遥感图像，利用深层学习实时监测空气、水体、土壤污染，并进行预警，为环境治理提供依据。 生物多样性保护： 应用深层学习识别和追踪野生动物，分析栖息地变化，预测物种灭绝风险，为生物多样性保护提供科学支持。 废弃物管理与循环经济： 利用深层学习实现废弃物的智能分类，优化回收流程，推动资源的循环利用，构建循环经济模式。 智慧城市与可持续生活： 交通拥堵缓解： 优化城市交通信号灯控制，预测交通流量，引导车辆，减少拥堵和排放。 智能能源管理： 优化建筑物的能源消耗，实现智能恒温、照明，降低城市整体能耗。 环境监测与居民健康： 结合环境数据和居民健康数据，分析环境因素对人体健康的影响，提供个性化的健康建议。 可持续金融与负责任投资： ESG（环境、社会和公司治理）数据分析： 利用深层学习分析企业的ESG表现，识别可持续投资机会，评估投资风险。 绿色债券与影响力投资： 推动金融工具向可持续领域倾斜，利用技术手段识别和量化影响力投资的成效。 第三部分：实践中的挑战与伦理考量 再强大的技术也需要审慎的应用。在这一部分，我们将探讨在深层学习驱动的可持续创新过程中可能遇到的挑战，以及必须重视的伦理和社会问题。 数据与算法的偏见： 强调训练数据中的偏见如何被算法放大，导致不公平的决策，尤其是在涉及社会公平的领域。例如，在信贷审批、招聘等方面，算法可能无意识地歧视特定群体。 “黑箱”问题与可解释性： 探讨深层学习模型复杂性的挑战，如何确保决策过程的透明度和可解释性，以便追责和改进。在关乎民生和环境安全的关键决策中，理解“为什么”比“是什么”更为重要。 技术的可及性与数字鸿沟： 审视技术发展可能加剧数字鸿沟的问题，如何确保发展中国家和弱势群体能够平等地受益于技术进步，而非被进一步边缘化。 隐私保护与数据安全： 强调在收集和处理大量数据以训练深层学习模型时，如何严格保护个人隐私和数据安全，避免数据泄露和滥用。 就业结构的冲击与技能转型： 探讨自动化和智能化可能对传统就业岗位带来的冲击，以及如何通过教育和培训，帮助社会成员适应未来的劳动力市场需求。 技术伦理框架的构建： 呼吁建立健全的技术伦理框架和监管机制，引导深层学习技术的健康发展，确保其服务于人类的整体福祉。这包括对算法的审计、负责任的AI部署等。 第四部分：迈向可持续的未来——行动与展望 本书的最后一部分，将聚焦于如何将深层学习的潜力转化为切实的行动，并描绘一个由可持续创新驱动的未来愿景。 跨界合作与生态系统建设： 强调政府、企业、学术界、社会组织和公民社会之间的紧密合作，共同构建一个开放、包容、创新的生态系统，加速可持续解决方案的落地。 政策引导与激励机制： 探讨政府在制定有利于可持续创新的政策、提供资金支持、建立激励机制方面的重要作用，以鼓励企业和个人投身于这场“必要革命”。 教育与人才培养： 强调培养具备跨学科知识、创新思维和伦理意识的下一代人才的重要性，为可持续创新提供智力支持。 公众参与与意识提升： 呼吁提高公众对可持续发展和技术赋能的认知，鼓励公民积极参与到解决方案的讨论和实践中。 一个更可持续、更公平、更繁荣的未来愿景： 最终，本书将描绘一个通过深层学习与可持续创新共同塑造的美好未来。这是一个环境得到保护、资源得到合理利用、社会更加公平、经济更加普惠的未来。这不是遥不可及的梦想，而是我们当下可以通过审慎而积极的行动来实现的、一个“必要”的未来。 本书不是一篇关于深层学习的学术论文，也不是一个关于未来世界的预测。它是一次深刻的、面向行动的对话，旨在激发读者思考：我们如何能够负责任地、创造性地利用深层学习，来应对我们这个时代最严峻的挑战，从而开启一场真正意义上的、面向所有人的“必要革命”，构建一个更可持续、更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

“这本《必要的革命：深层学习与可持续创新》实在是太令人振奋了！我最近在阅读过程中，发现它不仅仅是一本关于技术突破的书，更是一次对未来发展方向的深刻反思。作者以一种非常引人入胜的方式，将深层学习这一前沿技术与可持续发展的宏大命题巧妙地结合起来。我尤其欣赏的是，书中并没有停留在对技术原理的浅尝辄止，而是深入探讨了深层学习如何能够真正驱动我们走向一个更加绿色、公平、包容的未来。 书中关于气候变化、资源枯竭等全球性挑战的分析，让我这个普通读者也感受到了紧迫感，但更重要的是，作者并没有沉溺于问题的严峻，而是提供了一系列基于深层学习的创新解决方案。比如，在能源领域，它阐述了如何利用AI优化能源生产和分配，减少浪费；在农业领域，如何通过智能监测和预测，实现精准种植，减少化肥农药的使用。这些例子都非常具体，而且充满了可行性，让我看到了技术赋能可持续发展的巨大潜力。 我特别喜欢书中探讨的“创新”部分，它不仅仅是技术上的革新，更是一种思维模式的转变。作者强调，真正的可持续创新需要跨学科的合作，需要企业、政府、科研机构以及社会大众的共同努力。这种系统性的视角，让我对如何推动可持续发展有了更全面的认识。它让我意识到，我们不能仅仅依赖单一的技术突破，而是要构建一个生态系统，让创新在其中蓬勃发展，并最终服务于人类的福祉。总的来说，这是一本能激发思考、提供灵感，并且充满希望的书籍。”

评分☆☆☆☆☆

“《必要的革命：深层学习与可持续创新》这本书，可以说是一次关于未来发展模式的深度探索。在阅读过程中，我被作者将深层学习这一看似高冷的科技，与“可持续创新”这样一个充满人文关怀的命题巧妙结合的方式所吸引。它打破了我以往对技术讨论的固有框架，让我看到了技术在解决人类社会面临的重大挑战方面的巨大潜力。 作者在书中对深层学习的阐释，并非枯燥的技术堆砌，而是围绕其如何能够驱动社会走向更美好的未来展开。我尤其欣赏书中对“可持续”的定义，它不仅仅是环境的保护，更包含了经济的繁荣和社会的公平。作者通过一系列生动的案例，展示了深层学习在这些领域的应用，例如如何通过AI改善医疗服务，提高诊断效率；如何利用机器学习优化城市规划，提升居民生活质量；以及如何通过智能技术促进教育资源的公平分配。 最让我感到耳目一新的是，本书不仅仅关注技术本身，更强调了“革命”的必要性和其所蕴含的变革力量。作者认为，要实现可持续的未来，我们不仅需要技术上的突破，更需要思维方式和行动模式上的深刻转变。这种将技术、环境、社会和人类福祉融为一体的思考方式，让我深受启发。它让我意识到，未来的发展不仅仅是科技的进步，更是人类价值观和智慧的升华。这本书是一次关于如何用科技重塑世界、创造更美好未来的深刻对话。”

评分☆☆☆☆☆

“《必要的革命：深层学习与可持续创新》这本书，真的让我对“未来”这个词有了全新的理解。在读这本书之前，我对深层学习的认知可能更多停留在它在图像识别、自然语言处理等方面的技术突破，但这本书却以一种意想不到的方式，将它与我们当下最关心的问题——可持续发展——紧密联系起来。作者的论述逻辑清晰，层层递进，从技术本身的演进，到它如何能够成为解决环境、社会和经济问题的强大引擎，都描绘得淋漓尽致。 我尤其喜欢书中对“可持续创新”的定义和探讨。它不仅仅是关于发明新产品或新技术，更是一种思考方式的转变，一种对现有模式的颠覆。书中列举的很多例子，都让我拍案叫绝。比如，利用深层学习来监测和预测生物多样性丧失，开发更环保的材料，以及优化供应链以减少浪费等等。这些都让我看到了科技在解决全球性问题上的巨大潜力，并且这些潜力并非遥不可及，而是正在逐步实现。 更让我感到欣慰的是，作者在书中也强调了合作的重要性。他指出，单靠技术的力量是不足以实现可持续发展的，我们需要不同领域、不同背景的人们携手合作，共同推动这场“革命”。这种强调人与技术协同的理念，让我觉得这本书不仅有深度，更有温度。它让我意识到，未来的发展离不开我们每个人的参与和贡献。这是一本极具启发性的读物，让我对科技向善充满了信心。”

评分☆☆☆☆☆

“这是一本相当有分量的书，《必要的革命：深层学习与可持续创新》。作者的视野极其开阔，将深层学习这一近些年爆炸式发展的技术，置于一个更为宏大的历史和现实语境中进行审视。我之前对深层学习的理解，大多局限于其作为一种强大的工具，能够帮助我们处理海量数据、提升效率。然而，这本书让我看到了更深层次的意义——它不仅仅是效率的提升，更可能是一场根本性的变革，一场朝着更可持续未来的革命。 书中对于如何利用深层学习来应对气候变化、保护环境的论述，让我印象深刻。我特别欣赏作者对一些具体应用场景的深入剖析，比如如何通过AI来优化能源结构，实现碳排放的有效控制；如何利用机器学习来预测和管理水资源，解决全球性的水危机；以及如何通过智能农业来提高粮食产量，同时减少对环境的影响。这些案例都非常具体，且具有很强的说服力，让我看到了技术如何能够转化为解决实际问题的方案。 此外，作者在书中也探讨了技术发展所带来的社会伦理问题，以及如何引导深层学习朝着更负责任、更包容的方向发展。这种对复杂性的认知和审慎的态度，使得这本书不仅仅是一篇技术报告，更像是一份关于未来发展的行动指南。它鼓励我们不仅要拥抱技术，更要思考技术应该服务于怎样的目标。读完这本书，我感觉自己对科技的力量和责任有了更深刻的认识，也对未来的发展方向有了更清晰的憧憬。”

评分☆☆☆☆☆

“读完《必要的革命：深层学习与可持续创新》，我感觉自己像是经历了一次思维的洗礼。这本书的视角非常独特，它将我们耳熟能详的深层学习技术，置于一个前所未有的宏观背景下——可持续发展。我一直认为深层学习更多的是在商业应用、数据分析方面，但这本书让我看到了它的另一面，即它作为一种强大的工具，可以帮助我们解决地球面临的诸多严峻挑战。 作者在书中对“革命”一词的解读，非常有见地。他并不是在鼓吹某种激进的变革，而是在强调一种深刻的、系统性的转变，这种转变是必要的，也是不可避免的。他通过大量案例，生动地展示了深层学习如何在环境保护、社会公平、经济发展等多个维度上，扮演至关重要的角色。例如，书中对智慧城市的建设，利用AI进行交通流量优化，减少拥堵和排放，以及通过机器学习预测和应对自然灾害，都让我印象深刻。 更让我称赞的是，这本书在描绘技术前景的同时，并没有回避其中的伦理和社会问题。作者坦诚地讨论了技术可能带来的负面影响，以及如何通过审慎的设计和监管来规避风险。这种平衡的视角，使得这本书读起来既有前瞻性，又接地气。它让我认识到，技术的发展必须与人类的价值观和社会责任并行，才能真正实现可持续的进步。这本书给我带来的不仅仅是知识，更是一种对未来负责任的态度。”