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向山看到了墙壁。

仿佛建模出了问题一般,无数细微线条组成的稀疏墙壁。

小八想着墙壁伸出手。

他并不是真的“伸出手”了。他也没有灵魂出窍。这一面墙壁是他所得到的数据反馈,是从服务器下载到的数据、经由生物脑的处理则想象成的。向山也只是借由“伸出手”的这个念头,来进行自我暗示。

向山生物神经网络之中,一部分自主放电的中层神经元,会与产生这个“伸手”这个念头的神经元,以及将之囊亏在一起的内功神京回路一起,形成混杂的“预测式编码结构”。

这是大脑的一个固有机制。

大脑依靠神经元网络层层抽取抽象概念、特征来进行识别。“深度学习”就是模拟这一过程,利用一层层的计算机编码,抽取输入信息的特征,进行单独的识别,并进行复杂的模拟计算,并最终给出结果。其中的“深度”,便是指“模拟神经网络的层数”输入层与最终输出层之间、模拟层层抽取特征的神经元网络的“隐藏层”。层数越多,计算的深度也越深。所以越是复杂的选择问题,越需要深度的层次多。

21世纪初所出现的超级围棋计算机AlphaGo,其策略网络是13层,每一层的神经元数量为192个。

人类在辨识、思考的时候,一部分自主放电的中层神经元,就可以与输入神经元形成“预测编码结构”,在输入信息符合“预期”的时候,可以跳过“调集大量神经元对外来信息进行加工”的过程。

而内功修炼到高深处,便可以对这个机制移花接木。在特定的状态下,内功高手可以用更直观的简单神经冲动,唤醒一大片刻录了强大内功的神经回路,甚至跳过了主观意识的阶段,直接用自己大脑的数学机能解决问题。

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