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第四百九十七章 广泛影响,修行网(4K)

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了计算器的水平。

实际上,就是在读取数据信息后由芯片直接计算出结果,然后输出「告知」负责该工作的众多神经元,抢先报出答案,让大脑在几乎无意识的状态下就能「灵光一闪」,涌现出一串准确的数据。

不过想要嵌入更复杂的运算,就有些困难了。

因为不同的人在想到开根号、开平方这些在自然界中不太直接的计算、或者说较为抽象的概念,神经信号可能有着显着的差别,需要兼容多种模型,重新设计。

作为后天建立起来的思维模型,这跟自然界本就存在的运动神经信号的高度相似性截然不同,毕竟前者属于进化出来的高等智慧,承载着人类的想象力、创造力和逻辑思维能力,后者仅仅是动物天生就有的本能。

随着运算符号的复杂程度不断提升,模型数量很可能将呈指数级增长,不亚于为每一片独特的雪花量身定制一副手套,到了前沿数学、物理的领域,恐怕得采用数以千万计的仿生神经元才能进行正常的信息交互。

值得一提的是,这种速算能力的提升,最好凭借着「直觉」当场报出答案,这样准确率最高,倘若慢慢思考,尽可能地「深思熟虑」,反而会增加出错的可能,其背后隐藏着神经网络系统的基础机制。

随着时间的推移,抢先作答的芯片在众多神经元中的权重不断下降,它的结果很可能不被信赖,让其他「愚蠢」的神经元给出的错误答案占据上风,使得正解淹没在海量的无效信息中。

好在根据赵青的推测,当芯片屡屡给出最正确的答案后,神经元们也会逐渐增加对它的信任度,自动优化突触连接,让芯片的权重比变得更高,成为区域性中枢般的存在,化身为「领导者」。

至于向大脑植入外界知识的芯片,根据赵青的评估,目前还有很遥远的距离。

单个神经元允许传输一串数字,但并没有传输具体语言的功能,必须得由大量神经元合作完成,实际上,神经对语言的传输是以「句」而非「词」为单位,这也是文字顺序常常不影响阅读的原因。

而芯片并没有能力让周围的神经元共同聆听它难以理解的碎片化「方言」,且按照其设想的路径「一句句」重新拼合补全。

初步评估,需要在目标大脑的额叶区和颞叶区建立起极其复杂的网络连接,进行成千上万场细胞级精度的手术,除了赵青亲自动手,没有第二个人可以做到。

不过,

赵青也提出了两种可能的解决方案:


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