21、勒鲁瓦 - 古尔汉:外化思维的技术起源与人类进化

勒鲁瓦 - 古尔汉:外化思维的技术起源与人类进化

记忆的传递与文化的物质性

在探讨人类起源这一问题时,勒鲁瓦 - 古尔汉肯定了技术与人类进化之间的紧密联系。他认为,从生物学角度看,人类与其他脊椎动物之间并没有绝对的“鸿沟”,人类的独特性并非源于生物层面的新特征,如更大的大脑或其他身体属性。“人类生物学上无可辩驳的唯一标准是工具的存在”,识别人类时,即便从手部解剖学角度出发,也必然涉及技术问题。

勒鲁瓦 - 古尔汉独特的观点在于,他不将技术性作为动物与人类的界限,而是认为所有生物在某种程度上都是“技术性”的,它们利用有机结构内的“神经 - 运动设备”来实施受心理因素引导的行动。人类的绝对突破在于认知层面的转变,这种转变发生在技术领域。心理上的独特性并非工具本身,而是在使用工具时构建的新颖手势链,这些手势链能够在人类群体中传播。

动物的记忆由物种的进化发展决定,包括在生活经历中获得的记忆,这是每个生物体继承的神经机制的功能。而人类记忆以语言为载体,完全社会化,构成了代代相传的实践宝库。语言本质上也是一种工具,一个词要成为语言,必须能从个体中“分离”出来,它是一种“物质”对象,一种必须学习才能用于交流的人造工具。记忆因此完全外在于个体,没有动物会利用这种通过外部设备世代保存的集体、外化、物质化的记忆。

随着人类文化 - 技术的进化,出现了越来越高效和庞大的外部化记忆,这些记忆延长并巩固了受个体大脑容量限制的个体记忆。当时的自动机器或计算机程序加速了这一进程,人类的“制造”能力已外化为自动化技术,电子技术甚至突破了人类智力思维所谓的“神圣界限”。我们现在可以在某种程度上与“会思考的机器”交流,这些机器能比人类大脑更快、更准确地思考。机器哲学家甚至可能击败人类哲学家,因

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值