48、社交机器人的奇异感与社交主体的要求

社交机器人的奇异感与社交主体的要求

社交机器人的奇异感

社交机器人为人们提供了一种无需受人类能力和可用性限制的关联方式。它们在诸多领域被寄予厚望,如老年护理、教学与儿童保育、治疗和缓解孤独等。在这些场景中,由于劳动力市场短缺和人口结构变化,人类陪伴者、护理专业人员或教育工作者往往不足,而机器人被设计来弥补这一空缺,开发者还承诺它们能克服人类能力的局限,提供不知疲倦、无私、不评判且极具耐心的人际关系。

然而,社交机器人伴侣的概念也会引发不安,这种现象被称为“社交机器人的奇异感”。这一概念与20世纪初哲学和精神分析学中的“怪诞”概念相关,不过“怪诞谷”理论主要涉及机器人的物理设计和运动,而“社交怪诞”则关乎人们对接受机器人社交角色和行为的抵触,尤其是在陪伴和关系情境中。

造成这种社交怪诞感的原因主要有以下三点:
1. 对独特性和抗拒复制的需求 :人类作为独特个体的意识抗拒社交关系的大规模复制,而这正是机器人伴侣所暗示的。弗洛伊德在1919年讨论怪诞时就提出,人造人类的怪诞感更与对分身、双胞胎和相似者的恐惧有关,而非对死亡的恐惧。例如,人类试图通过复制身体来使灵魂不朽,但最终复制品可能会吞噬原版或创造者,像“魔像”的故事和雪莱的《弗兰肯斯坦》都体现了这一点。本雅明也指出,机械复制与时空独特性和价值相冲突,他认为即使是最完美的艺术品复制品也缺少其在特定时间和空间的存在,即“光晕”。社交机器人是人类将自身复制到人工制品中的尝试,大规模复制的关系机器会因失去“光晕”而引发社交怪诞感,同时也提醒着我们在支持他人方面的不足。
2. 对永不衰老的不适 :人类对死亡的恐惧不仅与被取代的可能性有关,还与时间

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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