20、超越浪漫主义与现代性:探索科技与文化的新维度

超越浪漫主义与现代性:探索科技与文化的新维度

1. 叙事、科技与浪漫想象

在19世纪,启蒙运动和浪漫主义在关于“科学”(Science)和“历史”(History)的叙事中构建了相当抽象的实体,像“定律”“形而上学的自我”“世界灵魂”和“民族”等角色都在其中扮演了重要的角色。从这个意义上说,转向叙事并不能保证减少距离感。但即便关于这些抽象角色的叙事,也不仅仅是文化层面的,它们总是已经包含了物质和技术的维度。我们个人生活的叙事以及“人类”的叙事,都是人类与技术共同创作的结果。因此,技术比我们之前认为的更具叙事性,而叙事也比我们之前假定的更具技术性。

这意味着,如果我们想摆脱浪漫想象,仅仅构建不同的叙事、“重新想象”和“概念化”不同的方法是不够的。因为我们看待世界的方式也依赖于那些与我们共同创作关于自身叙事的技术,所以我们还必须改变技术。我们可能不仅要像19世纪的一些浪漫主义者那样著书立说,还需要进行实验和发明。我们或许得通过实验和摸索,摆脱启蒙 - 浪漫主义的思维模式,单纯的概念工作可能并不足够。

2. 超越祛魅神话

浪漫主义者在努力重新赋予世界魅力时,假定世界已经被祛魅。他们基本上接受了韦伯的祛魅叙事。然而,也存在另一种观点:世界从一开始就没有被祛魅。也许现代性本身就是一个神话,尽管它是一个非常强大的神话,塑造了并且仍在塑造着我们的(技术)实践。

拉图尔(Latour)认为我们从未真正进入现代。现代人严格区分自然与社会、人类与非人类等,但我们的前现代祖先从未做过这些区分,而且我们也并非生活在一个纯粹的、没有混合体的世界里。就我们拥有政治、科学、技术和自然的混合体而言,我们仍然是非现代的。以物理学中的黑洞或气候变化为例,这些现象和问题既有人类维度,也

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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