《裸阳》对互联网公司对技术人的启示

互联网的真理在于促进人与人之间的关系,而非仅仅提供信息获取。用户贡献内容虽然类似索拉利世界的影像会面,但实际的人际接触和互动更为关键。互联网经历了快速发展与变革,一些平台可能会因长命而变得顽固僵化。社会学家和互联网观察者指出,为了保持创新与活力,必须面对开放空间,教育下一代,避免陷入自欺欺人的状态。《裸阳》一书中对未来社会的预测与当前互联网趋势相呼应。

族群,长官。人与人之间的合作。索拉利世界已经把它完全抛弃了。

那是一个由孤零零的个人所形成的世界,他们唯一的社会学家对这种情况还感到高兴。

少了人与人的相互关系,生命中的主要乐趣就不存在了,

智慧的价值也没有了,绝大多数人生活的理由也不存在了。

以影像会面并不能代替人与人真正的见面,索拉利人本身也察觉到以影像会面会给人一种疏离感。

就算人与人相互孤立还不足以造成他们的星球停滞不前,那么他们的长命也会造成这种结果。

在地球,我们有源源不断想求新求变的年轻人,在短短的生命中他们还没有时间变得顽固僵化。

我认为,生命最好长得足以使人取得真正的成就,

短呢,则短到足以维持年轻人更替老年人的速率。在索拉利世界,这种速率太低了。

---《裸阳》最后一章

 

    阿西莫夫的《裸阳》最后道出的这个点睛之语,说出了现在互联网的很多真理:

    1:社区最终探讨并促进的是人与人之间的关系。这是一个终极目的。否则现有的门户已经满足了信息获取的基本需求,何必进入社区呢?

    2:用户贡献内容也许很类似于索拉利人以影像会面。你看到了别人对things的评论,但你和他还是影像见面。人与人接触并产生实质的触感,也许需要更多更好的信息点的刺激,而不仅仅是一两种人类社会行为。

    31999年到现在,风云际会,有人起来,有人跌倒,sohu263163shandaxicisinayahoobaiduqihoo等等,但他们发展到一定阶段的时候,也许真的他们的长命也会造成这种结果,什么结果,就是顽固僵化。也许互联网就是这么一个特殊地方,有源源不断想求新求变的年轻人,虽然很多创新行为短命,但足以维持年轻人更替老年人的速率

 

 

索拉利世界不可能改变它停滞不前的状态,它已经超过了一个临界点。

他们太依赖机器人了。机器人无法惩罚小孩子,即使他的惩罚是为了孩子好。

机器人只能看到孩子眼前的疼痛,看不到这对他们将来的好处。

而所有的机器人也无法为了一个星球的好处而去破坏星球上现存的但已有害的制度,

他们看不到未来。所以外世界唯一的下场就是永远停滞不前。

地球终将摆脱他们的控制。这个新的资讯改变了一切,

地球不需要搞什么叛变,自由终究会到来的。

---《裸阳》最后一章

    4:现存在我们身上的很多东西都可能有害,只不过我们没有意识到或者意识到了但并没有勇气破坏。大公司或者技术高超的牛人们其实也一样容易发展到这一步,已有的知识体系、已有的架构、已有的营收模式,过去的成功也许是今天的毒素。

 

当最早的殖民者建立了科技优于我们的星球时,我们却在地底下建立子宫作为逃避的场所。

外世界人让我们自惭形秽,我们也躲起来不和他们接触。

这不是解决问题的办法。如果这一代要自我教育已经太迟了,我们就必须教育下一代,这非常重要!

为了避免出现具有毁灭性的反叛和镇压,我们必须和他们竞争。

如果有必要,我们必须追随他们;如果我们做得到,我们就应该领导他们。

要做到这些,我们必须面对开敞的空间,我们必须教育自己去面对。

 

我还没说完。不管外世界人是强是弱,至少我们可以改变一件事——改变我们现在的样子。

让我们面对开敞的空间,我们就永远不需要叛变了。

我们可以向外扩张,建立我们的星球群,让我们自己变成外世界人。

如果我们留在地球上,把自己囚禁在这里,就无可避免会走上叛变之途,

这非但无益,而且致命。倘若我们自欺欺人,一意认定外世界人很软弱而心存侥幸,结果将会更惨。

如果你不相信,可以去问那些社会学家,把我说的这些话告诉他们。

假使他们仍然不确定,可以想办法送我到奥罗拉世界去,

让我带一份真正有关外世界人的报告回来,你们就知道地球必须怎么改变了。

---《裸阳》最后一章

  5:在我看来,这段话似乎是对某些公司说的,而让你想不到这话实际上是1957年时说的。《The Naked Sun》这本书的姊妹篇从1950年的I, Robot》开始,历经《The Caves of Steel》、《The Robots of Dawn》、《Robots and Empire》直到1993年的《The Positronic Man》,完成了机器人系列。

 

译者: 汉声杂志
作者: (美)艾萨克·阿西莫夫

isbn: 7807260408
页数: 268
定价: 19




同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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