西四的过客 -- 回想起一段讨论

本文探讨了意志力的本质及其与习惯之间的关系。作者通过个人经历反思了意志力的极限是否由认知决定,并讨论了习惯如何帮助增强意志力,提高工作效率。

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前两天重新设计的连通,送走某人,室外的雨,距离上次记录很久了。

两年了,前年的一个晚上,与某两人在八公寓的宿舍里,无意中聊到两点。那是他们沉浸在思维意识的探索中,哈佛大学公开课:幸福课,让他们受益匪浅。从开始的闲谈,不知不觉就说到了意志力,对老鼠实验的认同,使他们确信人的意志力是有限的这一实验结果。而自己确实否认这一结论。

从个人之前的认识,一直以为人的意志力的极限完全由个人的认知决定。你可以选择自己能坚持多久,控制意志力的时间。而环境对意志力的持续也有较大影响。在某些特定的情况,环境等外在因素可能激发一个平时懒惰,不能坚持的人熬过从未体验的艰难过程,知道完成某些事情。曾尝试去锻炼增强意志力,想通过大量的持续的运动或者处理不停歇的事情来看看自己终究能坚持多久,是否能够完成设定的目标,进一步,能够超越设定的目标。往往到最后发现都是身体等外在因素迫使自己这里过程中断。

第一次去30km森林徒步就是想挑战依次,在最后的1公里,依然有坚信自己能够持续下去,但却跑不动。因为脚趾已经受伤,下退僵硬。一次又一次类似的体验,使自己坚信这些外界因素往往能影响意志力强弱。而在一天的工作之后,身心劳累,再次去逼着自己去草场跑的时候,开始以为自己无法完成自己的目标,但仍然拖着沉重的退一步步向前。而脑中越是想:太累了,回去,明天再来等消极想法时,月时发现无法坚持。随后,自己开始采取另一种策略,脑子中开始回想自己做过的事,看到的场景,或者设想之后的安排,一段时间后,感觉个人与物质的腿彼此独立运作,保持这种状态,最后就能坚持到最后。

虽然这是个老生常谈的例子,但一直以来以为这是很有借鉴意义的。最近重新翻开别人对于习惯的探讨与论述,研究得出的结论是人的意志力是有限的,并且可以通过一定的习惯来使其得到增强。从其列举的实验的整个过程来看,结论是对其现象的合理解释。人在被迫不去做自己在当前环境中意愿做而去做不愿做的事的时候,会花大量意志力去服从这一选择,从而导致意志力大量消耗,随后去做其他事的时候,能坚持的时间与成效都是大打折扣的。

后来,自己细想的时候,并结合自己的经历:从疲惫到一觉之后的精神焕发的过程,以为可以用更容易理解的物质变化过程来解释,大量的思考会消耗人体更多的能量,而当能量消耗到不能支撑个人坚持的时候,人往往不能再继续去做消耗能量的事。人在被迫去做不喜欢的事时,大脑的活动比正常情况下要多,能量也更容易消耗。作为需要经常根据实际情况补充能量的生命体,人体内支撑每一器官工作的能量有限,器官的工作状态都是有一定阀值。意志力强的人往往体内能量较多,或者体能使用比较均衡,节制,或者咋能量缺乏的情况下还在机械的去进行器官或肢体活动。在身体的协调性能增强,能量消耗机制得到优化后,身体工作的持续时间将增长,意志力得到增强。

一些企业努力去倡导,培养某些行为习惯。因为习惯的形成可以让人习以为常,不用花费太多思考去处理某些事。即要求执行者付出的意志力减少,能量的消耗得到减少。从而使他们将更多的意志力与能量用再需要自己专注的事上,跟人能处理的事的数量与效率都会得到增加。如果每天浪费的能量过多,容易使他们在处理其他事情上显得无能为力,这将极大腐蚀个人的信心。
也就是,最终的焦点,还是回到人本身。

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### Q-Learning算法在机器人路径优化中的应用 #### 1. 背景介绍 Q-Learning是一种无模型的强化学习方法,旨在通过试错来学习最优的行为策略。该算法特别适用于离散环境下的决策问题,在这些环境中代理可以通过探索不同的动作并观察其后果来进行学习。 对于机器人的路径规划而言,可以将整个工作区域划分为网格地图上的单元格表示的状态空间;每一个可能的位置都是一个状态,而移动到相邻位置的动作则构成了行动集的一部分[^1]。 #### 2. 算法描述 为了实现基于Q-learning的机器人导航功能,通常会定义如下要素: - **状态 (State)**: 表示机器人当前位置以及目标地点的信息。 - **动作 (Action)**: 可能的操作集合比如向北、南、东、西四个方向前进一格。 - **奖励函数 (Reward Function)**: 设计合理的即时奖励机制鼓励靠近终点的同时惩罚碰撞障碍物或其他不利事件的发生。 当上述组件被确定下来之后,就可以按照标准流程迭代更新Q表直至收敛于稳定值: ```python import numpy as np def q_learning(env, num_episodes=500, alpha=0.1, gamma=0.99, epsilon=0.1): """执行q-learning算法""" # 初始化Q表格为全零矩阵 n_states = env.observation_space.n n_actions = env.action_space.n q_table = np.zeros((n_states, n_actions)) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() done = False while not done: if np.random.rand() < epsilon: action = env.action_space.sample() # 探索新动作 else: action = np.argmax(q_table[state]) # 利用已知最佳动作 next_state, reward, done, _ = env.step(action) old_value = q_table[state, action] next_max = np.max(q_table[next_state]) new_value = (1 - alpha) * old_value + \ alpha * (reward + gamma * next_max) q_table[state, action] = new_value state = next_state return q_table ``` 此代码片段展示了如何构建简单的Q-learning过程,其中`env`代表模拟器对象负责提供关于当前状况的数据并与之交互。随着训练次数增加,智能体能够逐渐掌握更优解从而高效到达目的地[^2]。 #### 3. 应用实例分析 考虑到实际应用场景复杂度远高于理想情况,因此还需要考虑更多因素如动态变化的目标点或是存在多个可选路线等问题。此时引入深度神经网络辅助价值估计成为一种有效手段——即DQN(Double Deep Q-Network),它不仅继承了传统RL框架的优点还借助CNN(Convolutional Neural Network)处理图像输入的能力极大地提升了泛化性能和鲁棒性[^3]。
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