第五百一十一章 神經網絡
十五年前，文明聯盟組建初期，商都秘密開啟的，關于意識轉移的技術研究，進展並不順利。
這項技術關乎沉睡的7號玩家杰克。
又是支援未來的‘轉生計劃’必要前提。
最重要的是，李前答應成為大家長的協議，就是攻克這個技術。
但是，研究工作一直處在初級階段。
人類對于大腦的研究，還在摸索意識的成因。
另外，李前制作的特殊狀態畫紙，吸攝意識體的成功率比較低。
如老人那般，有著強烈執念的人很少，多次隱秘的實驗，實驗體死亡後，記憶飛快消失，連帶著意識體變成完全的空殼。
目前商都研究的主流方向，借助特殊畫紙，吸攝活體動物，猴子、猩猩意識，在其死亡，記憶開始消散期間，嘗試轉移到新的身體。
這條路線最接近成功，意識進入新身體，會出現諸如心跳加快，肌肉痙攣，神經信號紊亂，和腦電波異常活躍。
然而意識體還是會消散。
“這位是林朝初教授，著名神經醫學專家，神經生理學專家，目前擔任商都大學生物醫學工程院院長，我爸的朋友，從事腦細胞修復、激活方面的課題研究。”
樓下，客廳，甦想先介紹那位中老年男子。
林朝初微笑站立，等到甦想介紹完畢，快速整理已經很整潔的襯衣領口，馬甲紐扣，然後主動伸出手︰
“你好，玩家李前，很榮幸見到你。”
“我是李前。”
李前伸手和他握了握，道︰
“林教授太客氣了，今天還有很多問題要請教。”
“這位是張琳，互聯網信息中心工程師，負責智輔的維護、調參工作，曾參與部分主體開發。”
“您好您好，我叫張琳。”
三十許的女子臉上洋溢笑容，伸出雙手。
李前和她握了下，笑道︰
“張工久仰，冒昧邀請，耽誤工作了。”
“呵呵，不耽誤，智輔非常強大，我現在的工作挺清閑的。”
張琳受寵若驚，情緒激動，滿臉笑意，努力保持矜持。
李前邀請兩人坐下，又聊了一陣，了解他們工作方面的事情，日常生活等。
在他們眼中，李前是大人物。
並且是這顆星球上最恐怖，最神秘的人類。
“關于你通過智輔，發起的提問，我們整理了一些文件資料。”
林朝初接過甦想遞送的平板，進入內部網絡，輸入賬號密碼，驗證身份，調出一份詳細文件。
“我們這邊也是，請過目。”
緊隨其後，張琳也調出文件，放在茶幾上。
李前點點頭，拿起平板，細細閱讀。
關于意識領域的研究，李前可能是最積極的一個，但遇到的難點非常多。
幾乎無從入手。
李前提出的問題是︰
意識是怎樣誕生的。
意識又是什麼。
當然，這不是李前自己提出的問題。
一直以來，兩個問題都困擾著人類。
靈魂，幽靈，細胞集群本能？
更強大的生物本能？
現代科學的發展，人們知道，人是由物質構成的，物質由分子構成，分子由原子構成。
從本質上說，人體大概有10的27次方個原子。
神奇的是，一堆原子的堆積，居然產生智慧，誕生出自我的認識。
意識到底是怎麼產生的呢？
隨著科學認知的進步，人類逐漸摸到一些邊角。
腦電波，神經信號，人和動物的意識活躍在其中。
但腦電波，電信號，思維的運作，對于人類而言還是黑箱，是未知的。
李前拿起另一份文件，互聯網信息中心整理的文件，關于大語言模型，智輔的研究報告。
科學家想要解答李前的疑問，認為通過人工智能的語言，能夠更加清晰的表達。
人工智能最開始的研究，源于科學家突發奇想，認為機器能夠誕生智慧，可以通過學習進化，就像人一樣。
自然，也可以創造出來。
最初，人工智能研究方向有三個，邏輯主義、行為主義和連接主義。
發展到今天，最厲害的人工智能，智輔，屬于連接主義。
而連接主義，其原理是模仿生物大腦的神經網絡。
最開始，初見成效的神經網絡模型，是對圖像的處理。
也就是，機器識別圖像。
這一點是怎樣做到的呢？
信息中心整理的文件中，詳細解釋。
機器將圖像掃描，分割成均勻的不同顏色的網格，也就是像素塊。
假如在一張白紙用黑色墨水筆寫上數字8，在像素化的網格中，顏色較深的黑色網格，就是數字8的組成部分。
機器給每一個網格進行編號，列出一個數列。
不同像素方格的顏色不同，取不同的灰度值，賦予數列。
灰度值，0255，0表示黑色，255表示白色。
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那麼白色紙張上的數字8，就被拆分成數字接近于0的數列，在經過算法計算，輸出一個答案。
其實，以上的判斷方法，和人類判斷數字8的流程基本一致。
當人眼看到白紙上的數字8，光線通過眼球結構，投影到視網膜。
視網膜上的光敏細胞將整理成‘數列’的數據傳給大腦，大腦分析計算，得出結果。
這一整個流程分為輸入，計算和輸出。
計算的過程越復雜，得出的結果越精準。
人類大腦的計算過程極其復雜，輸入到輸出，經歷無數的神經細胞。
計算過程中，確定由兩個黑圈，並上下連接組合的圖形大概是數字8.
上面不封閉的是6，下面不封閉的是9.
計算機計算過程分很多層。
第一層，確定圖中是否存在兩個圈。
下一層，兩個圈是否連接。
再下一層，有沒有可能它是個6？
繼續往下，是不是9？
是否為上下結構，有沒有可能是個無限符號？
如此一層層計算下去，最終得出結果。
這就是計算機圖形分析的原理。
但如果遇到極為復雜的圖形，比如一張人流如織的街道，計算機需要判斷街道、路燈、斑馬線，那些立著的形狀是人還是垃圾桶。
經過一系列計算，最後得出有人闖紅燈。
而人在這方面反應極快，看到斑馬線，下意識看到紅燈，穿過時注意車流等。
這是經驗。
因為人知道什麼是斑馬線，什麼是車輛和行人，懂得避讓。
就像看到螞蟻搬家天要下雨，因為空氣濕度和溫度在上升。
早上看到紅彤彤的朝霞，意識到今天大概率也會下雨，出門記得帶傘。
這些是經驗的總結，反向輸入，簡化計算流程。
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