转:张小龙:信息互联的七个影响

微信创始人张小龙在2020年微信公开课中,通过视频演讲分享了他对信息互联时代面临的七大挑战:隐私出让与保护、信息获取的被动性、社会关系的扩大与复杂、信息传播速度加快、信息选择的困难、信息多样性的维护以及搜索的难题。

近日,2020 年微信公开课在广州开课,这一次,最受期待的张小龙并没有出现在微信公开课现场,而是通过视频演讲的方式隔空发表了演讲,并分享了他关于信息互联的 7 个思考,包括隐私的出让、信息获取的被动、社会关系的扩大和复杂、信息传播的快速,信息选择的困难、信息的多样性、搜索的困难。具体内容如下。

  1. 隐私的出让
    从历史看,科技越发达,个人隐私就会越少。人们在获取便利性的同时,其实也在不知不觉地一点一点把自己的隐私范围缩小。
    比如精准广告和用户隐私其实是有矛盾的。作为平台,因为我们有大量的数据,什么该用,什么不该用,其实是我们一直思考的问题。我们在这里也倡导同行一起重视这个问题。
  2. 信息获取的被动
    你所看见的,或者说,你所阅读的,决定你是什么样的人,会有什么样的想法。互联网让信息唾手可得,可是,从信息的海洋中获取什么样的信息是个很有挑战的问题。
    事实上,很多人并不愿意主动去获取信息,而是倾向于被动获取。记得好几年前,我说过一句话,“推送改变世界,因为用户更懒了”,包括微信,也是基于推送的。你收到的每一条消息,被查看的优先级都高于你真正想要获取的信息。
  3. 社会关系的扩大和复杂
    人是社会关系的总和。而如今,社会关系越来越多地体现在微信好友、群、朋友圈的互动中。过去,学术上有个词,叫邓巴数,是说一个人最多有 150 个好友。但微信显然打破了这个限制,人们对于好友的维系能力,和移动互联网之前的年代相比,突然增大了很多。
    之前我们限定一个人最多 5000 个好友,现在有将近一百万人的好友数量已经接近 5000。虽然不是真正意义上的好友,但也促使微信要扩大好友数目了。
  4. 信息传播的快速
    如今,信息的传播速度非常快,一个事件可以瞬间在很多群里被传播。有一句话叫“谣言传千里”,对于耸人听闻的内容,会获得更大的传播机会,这是人性使然。我们可能很难用技术手段作为判定内容质量的标准,但作为信息传递的平台,微信有很多办法对内容质量作出仲裁。
  5. 信息选择的困难
    看似人们面对海量信息可以自由筛选,但事实上,我们不可能花大把时间去一一筛选,导致我们看到的总是局部信息。
    包括公众号,看似可以随便关注,但是你的选择其实是在有限空间内的。我们在“看一看”这个功能中实验了社交推荐,通过好友之间的互相推荐来扩大人们的选择范围,目前看起来效果还不错。
  6. 信息的多样性
    虽然头部大号会有最大的浏览量,但是在一个人人皆可创作的年代,我们希望长尾的小号都能有自己的生存空间。
  7. 搜索的困难
    与 Web 互联网相比,移动互联网的各个 App 更加割裂,信息难以打通、搜索。我们做小程序,就有一个梦想,希望搜索能进入到每一个小程序的内部,这样海量的小程序可以支撑起各种长尾的搜索需求。
    当然,小程序仍然是我们一直要改进的领域,只有小程序足够繁荣,才能支撑起搜索的内容的丰富度。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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