9、道德生活的复杂性与自动驾驶汽车带来的挑战

道德生活的复杂性与自动驾驶汽车带来的挑战

道德困境往往不像我们期望的那样有清晰且公认的解决方案,它们充满悲剧色彩,难以达成一致的解决办法。而日常的道德实践有其应对之道,既尊重这些困境的悲剧本质,又能在一定程度上修复被破坏的关系。然而,自动驾驶汽车的出现可能会阻碍道德实践这一特定方面的正常运作,还会导致责任的分散。接下来,我们将深入探讨道德生活的三个特征。

道德生活的特征

道德实践通过规范来调节社会行为,这些规范明确了我们应该做什么和不应该做什么,以及当有人违反这些规范时应如何处理。但实际上,道德生活远比这复杂。

1. 有限的动机、认知能力和身体能力

作为行为主体,我们会因认知、动机和身体能力的局限而犯错,包括道德错误。
- 动机不足 :有时我们虽知道正确的行为,但缺乏去做的动力。
- 认知局限 :可能有动力去做正确的事,但由于时间或认知资源不足,无法确定正确的行为。
- 身体限制 :即便知道并想做正确的事,也可能因身体条件不允许而无法实施,比如反应太慢。

这些局限不仅影响我们作为犯错者的行为,也影响我们对他人潜在错误行为的反应。当我们察觉到他人的错误行为时,不能直接判定其应受责备和制裁,而需要一个理解行为主体在具体情境中的过程。这个过程是道德实践的核心,通过询问“为什么你要这么做?”来探寻行为的合理性。

例如,一名行人在人行道上被车撞断了腿和肩膀。我们需要了解司机的行为是有意还是无意的。如果是有意的,是否有故意伤害行人的意图,背后的原因是什么,司机和行人之间的关系如何。如果是

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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