抛弃幻想是不现实的

30、网络空间、虚拟现实与超文本的他性探索 本文探讨了网络空间、虚拟现实和超文本在现代主义视角下的他性表现,分析了人们对这些技术既兴奋又恐惧的矛盾反应,并揭示了其背后的二元对立思维模式。文章指出,这些技术并非与传统空间、现实和文本绝对对立,而是相互交织、共同演化的。通过批判性思维和跨学科研究,我们应重新定义对这些技术的理解,并积极应对它们带来的社会变革和未来挑战。 阅读详情

现实主义

清醒的回望与剖析

残酷的现实昭示着,启蒙思想家许诺的“价值”与浪漫主义者追寻的“理想”已然落空。这迫使人们收起仰望星空的目光,转而以一种冷峻的理性重新审视脚下的土地,思考自身的命运,并探寻改善生存处境的良方。于是,一股追求客观、冷静解剖社会现实的心理风气油然而生。投射于文学创作,作家们摒弃了浪漫主义的主观臆造与滥情抒发,转而持手术刀般的笔触,对社会现实进行毫发毕现的描绘。他们致力于揭露社会的脓疮,展示在物质与金钱碾压下扭曲的人性心态,并以此呼吁社会改良。这种转向恰好契合了特定语境下读者的审美期待,从而引发了广泛共鸣。正是在这种社会心理与文学互动的共振中,具有极强写实性与批判性的现实主义文学思潮应运而生。

“他者”之镜

从认识论的维度审视,“现实”这一概念唯有在与“非现实”的对照中才能显影。纯粹的现实主义——如果它意味着对给定之物全盘接受、拒绝任何超越性视角的介入——反而会坍缩为一种庸俗的“肯定主义”:即默认存在即合理,现状即全部。

当社会成功阉割了所有“不应然”的想象,现实就不再是“有待理解的对象”,而异化为“必须服从的物性”。

以此观之,彻底抛弃幻想反而是最“不现实”的举动——因为它消弭了反思现实所必需的距离与张力,将思想囚禁于单向度的牢笼。


唯美主义

生活作伪,艺术为真

艺术的使命在于为人类提供感观上的愉悦,而非传递某种道德或情感上的信息。艺术应当超脱尘世的羁绊,游离于庸常人生之外。

“美的东西就是永久的欢乐。”

“现实的事件都是艺术之敌。一切艺术的坏处都是从实感产生。自然就是明白,明白就不是艺术。”

拙劣的艺术往往源于对自然的机械复归和对人生的客观实录。因此,凡是标榜“回到生活和自然”的艺术,往往流于下乘;艺术唯有远离现实、凌驾于现实之上,方能臻于妙境。唯有那些与我们切身处世无关的事物,才配得上“美”之名。关于艺术与生活的关系,王尔德给出了颠覆性的论断:并非艺术再现生活,而是生活模仿艺术。艺术绝非人类社会生活的拙劣镜子,相反,生活仅仅是艺术的学生。在这个意义上,艺术拥有至高无上的主权。

“否定性”

唯美主义(或者说理想主义)常被肤浅地误读为一种逃避主义,但其深层意蕴实则在于维系一种“不合作”的能力。王尔德断言“一切坏的艺术都源于回归自然与生活”,这并非意在否定自然本身的价值,而是在抵抗那种将“功利”、“实用”与“现存”神圣化的庸俗意识形态。唯美主义执着于“无用之用”,恰是在宣告:现实不应被简化为它的当下功能。一朵玫瑰无需为了被看见而有用,一个人无需为了被承认而变得“现实”。这种看似“不现实”的孤傲姿态,恰恰构筑了一道防线,守护着现实不被彻底工具化,为人性保留了最后一寸自由的飞地。


辩证统一:风筝与线的隐喻

现实主义与唯美主义的辩证统一,绝非意味着两者将稀释融合为某种平庸的中间状态,而在于它们互为对方的矫正器与充电宝:

  • 没有唯美主义的现实主义,极易沦为冷漠的实证主义,它将苦难常态化,将压迫数据化,最终丧失判断“这不该发生”的道德痛感
  • 没有现实主义的唯美主义,则会退化为空洞的装饰,其理想将悬浮为无根的幻象,可能滑向它本欲反对的暴政——当理想被强制实现之时

真正的辩证关系或许是:现实主义负责锚定大地,唯美主义负责拉升天际。这就如放风筝——线拉得太紧,风筝便会坠落;线放得太松,风筝便会飘走。而风筝之所以能飞翔,恰恰因为线对它保持着那一种必要的抵抗。


乌托邦与反乌托邦:希望的辩证法

        乌托邦不仅自由、民主、博爱,而且无比富有,那里的人都是长相俊美,具有超凡能力的神族。乌托邦也是一个令人惊叹的岛屿。它被无数黄金与白银装饰着,每天数以百万吨的出产一种闪闪发光的金属——合金。它有设备完好的港口及船只,还有能够载人翱翔天空的物体。

        据说,乌托邦生产力十分发达,科技比其他任何地方起码领先1000年以上,所以,科技、生产力太过超前的乌托邦没有货币,每个人都在市场上各取所需。所有的房子都是一样的,门上没有锁,每个人都必须每100年搬一次家,目的是为了不让人在习惯中僵化。生产者在工作时间里游手好闲是不允许的。没有家庭主妇、没有贵族,没有仆人,没有乞丐。这就使得每一天的劳动都简化成只有15分钟,但仍然可以生产取之不尽、用之不竭的财富。亩产的粮食数以万吨计,一座工厂生产的产品每天数以亿计。

乌托邦文学常被曲解为对乌有之乡的虚妄幻想,然而细读奥威尔的《1984》或赫胥黎的《美丽新世界》,其批判力量并非源于对“理想”本身的否定,而是源自对理想被篡改、被制度化后的深深恐惧。反乌托邦文学本质上是一种“被背叛的乌托邦”——它预设了人本值得拥有更好的生活,才会对“坏的未来”燃起愤怒。倘若人类从未想象过自由,“不自由”甚至不会成为一个问题。正如布洛赫在《希望原理》中所言:乌托邦不是关于“将要发生什么”的预测,而是关于“尚未存在”的指向性张力。没有这种“尚未”,现实便是封闭的、完成的、不可质疑的死局。从《乌托邦》、《太阳城》到《基督城》、《塞瓦兰人的历史》、《伊加利亚旅行记》,这些“乌托邦主义、空想社会主义”的篇章虽然带有时代的局限,却确实为后来的社会主义与共产主义理想打下了坚实的基石。


抛弃幻想是不现实的

人性的现实性本身就内在地包含着超越性。人是一种“未完成的动物”,我们永远栖居于“是”与“应是”之间的裂缝中。试图用纯粹的幻想或绝对的务实去填平这条裂缝,皆是对人之现实的某种缩减与暴政。因此,关键或许不在于在“做现实主义者”与“做理想主义者”之间二选一,而在于维系这种张力本身。

革命不是火车的持续惯性前进,而是紧急制动

那个“不应该这样”的瞬间,那个对现实喊出的“不”,恰恰才是最真实的现实感,也是人类尊严的最后一道防线。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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