关于[认识的悖论]的一些说明

本文探讨了作者在哲学领域的思考,特别是对认识论的理解。文章提出了几个关键问题:哲学的本质是什么?我们对世界的认识是否真的准确?自然语言如何影响我们的思维方式?东西方哲学有何本质区别?这些问题引发了对哲学本质和个人灵感来源的深入思考。

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关于哲学的问题是很有意思的,因为它是引起最多思想冲突的地方。原本[关于认识的悖论]这篇blog是我在重温维特根斯坦之后反思自己的哲学观念所写下的 一些文字。我在具体的推理中是明晰的,但是在哲学思想方面一直是混乱的,所以估计对旁人而言它确实没有什么可读性。不过如果有人感兴趣愿意讨论一下, 我想说明一下我在哲学方面的几个观点:

1. 哲学于我而言是严密的逻辑论证,还是浪漫的情感诉求?
2. 我不认为认识的终极指向所谓的规律, 因为即使我们掌握了所有的规律(包括规律的规律?),仍然解决不了规律为何存在的问题。
3. 当我们自以为对XX的认识越来越清晰,越来越深入的时候,是否已经偏离了XX? 偏执的认识可以激发强烈的情感,聚集思维的资源,引导我们穿越未知。但是新的联系怎样从出人意料的地方生长出来?
4. 维特根斯坦晚年创建了分析哲学的日常语言学派。有人说他变成了星宿派,有人说他发现了新大陆。但是无论如何,自然语言作为人类所创造的思维工具,对人们思 维的潜在影响是难以估量的。在人造语言中,借助罗素的类型论我们似乎可以回避问题,但是并无法终极解决逻辑系统的循环依赖。波利亚在数学家中曾经做过一个 有趣的调查,询问著名的数学家在思考的时候是否会依赖自然语言,回答各异,但很少有人说严格按照公式进行推理。以我个人而言,思考时更多的是某种似曾经历 的意象,而很少是严格的逻辑表述。创造的依据是否是事件之间难以言传的微妙联系,抑或是原始的创造力只是源于错误的巧合?
5. 西方哲学从笛卡尔开始,从本体论转向了认识论。但是是否现在我们已经认清了自己的所在?矛盾的产生是事物内在的真实存在的特点,还是因为认识层面的割裂而 人为造成?有多少冲突是因为没有发现协调方式而造成?分析和综合之后我们能够达到什么?螺旋式上升的比喻让我感到有些眩晕。
6. 东方的思维方式不是分析法的,也很难说是归纳法的。这种所谓的整体论难道只是披着神秘外衣的巫术?现在学术界流行的是以西方的思维工具来重新诠释一切观念,我的思想中到底受到各方观点何种影响?难道故老相传的东西都只成了被研究的客体,成了手术台上待解剖的木乃伊?
7.从我们的词汇表中抹去那些词语之后我们将无言以对?例如规律两字。

以上所论的一切都是无价值的,因为其实我只是想问自己一个问题:明天我的灵感在哪里,如何回答。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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