神經元是大腦的基本單元，能感知環境的變化，再將信息傳遞給其他的神經元，並指令集體作出反應。Google搜索

  其交流語言的本質是膜電位脈衝，這可被理解為細胞編制的離散式數字脈衝信號，類似於計算機的 1 和 0 數位訊號。

  所以即便不能完美模仿出仿生神經元，也能模仿運行機制。

  陸曉在胡源這裡了解了最新研究，英特爾藍巨人，這些公司全部都在押注神經元晶片，如果能實現，意味著可以製造電子仿生腦！

  運算能力也許會遠超出人類的大腦，比現在的性能提升無數倍。

  當然現在來看，人腦就比不上計算機運算了，所以仿生大腦並不是照著做，而是吸收一些技術。

  「我聽說英國那邊也根據神經元運行機制，正在研究仿生神經元晶片，比如一些腦部疾病，神經癱瘓就可以用人造的晶片替代原本的神經元。」胡源說道。

  兩人剛才討論了許久，但具體怎麼做，陸曉還是沒有太多頭緒。

  聽胡源一直在說國外多領先，他也很有危機感。

  這次交流，陸曉能確定的是，他們沒可能單獨製造仿生神經元晶片，唯一的解決辦法就是用現有晶片、系統設計新的軟體程序。

  陸曉迫切需要更多模擬點，可惜如今只能靠著自己的能力解決難題。

  接下來幾天，三人天天開會，陸曉在第一天只是請教大家的看法，提提意見，但在討論得出是通過軟體模擬神經元工作原理後，後面都是陸曉請教兩位教授一些問題。

  同時陸曉也在想辦法收集一切資料，連陳楊那邊陸曉都找他幫忙了。

  還真從陳楊這裡獲得了一些海外資料。

  具體渠道不得而知，倒是給了陸曉很大的啟發。

  2008年，IBM開始和他們的大學合作夥伴們尋求構建一個類腦的機器，這個在當時不可能的任務，在2011年有了第一次突破性成果：IBM的第一代神經突觸計算機晶片。

  研究人員製造出兩個這樣的晶片模型，這兩個晶片模型均包含256個數字神經元，其中一個包含262144個可編程突觸，另一個則包含65536個可學習突觸，並通過測試展示其可執行導航、機器視覺、模式識別、關聯記憶和分類等簡單功能。

  用這種晶片造出來的系統被稱為「認知計算機」，它們無法像傳統計算機一樣進行編程，但可以通過積累經驗進行學習，發現事物之間的相互聯繫，模擬大腦結構和突觸的可塑性。

  根據這項技術後續研究的成果，差不多是照著大腦機制仿製，而大腦有超過100億的神經元和100萬億個神經突觸。

  到了現在一些情報顯示，他們已經製造出了1000萬個神經元的晶片。

  名叫TrueNorth，該晶片只需消耗140毫瓦，並能夠進行每瓦每秒4600億次突觸操作，是一個實實在在的掌中突觸超級處理器。

  因為這種技術是利用高精度光刻機將大腦神經元的電特性複製到了矽晶片，相當於是把神經元的硬體通路，刻在矽晶片內。

  因為國內晶片製造技術不達標，沒辦法模仿對方。

  好在除了從硬體上模擬大腦，還有軟體層面模擬，也就是現在的神經元網絡技術。

  人工神經網絡主要架構是由神經元、層和網絡三個部分組成。

  整個人工神經網絡包含一系列基本的神經元、通過權重相互連接。

  神經元是人工神經網絡最基本的單元。

  單元以層的方式組，每一層的每個神經元和前一層、後一層的神經元連接，共分為輸入層、輸出層和隱藏層，三層連接形成一個神經網絡。根據這個理論，陸曉可以將X雲服務並聯的無數計算機，當成是三個部分其中的網絡部分。

  神經元部分和層部分，都設計在單獨的計算機當中。

  每台計算機將預留一部分供應X雲服務，其他部分全部用來模擬神經元。

  其中需要最底層的神經元伺服器，這些計算機將永遠不能關機，就算要關機，也必須把數據轉移到其他伺服器，可能導致數據出錯，或者說根本不能轉移。

  打個比方，這部分就像是一個人的生命一般，每個人的生命只有一條，而靠著現在這條技術陸曉真的製造出人工智慧，這些不能關閉的伺服器，就是人工智慧的生命。

  伺服器內的所有內容不能進行任何修改，是最基礎的神經元網絡。

  剩下的部分，也就是動用其他人的電腦計算機資源設計的神經元程序，就是可學習變動的神經元。

  當並聯網絡、不可關閉的伺服器、無數普通用戶的計算機資源，三者結合，終於在理論上可以製造出非常厲害的人工智慧。

  具體會是什麼樣子，陸曉其實並不清楚。

  這只是在數學模型上驗證，可以實現的技術。

  而且，這項技術，還是陸曉沒有使用模擬點，靠著自己積累的大量學科知識，偶爾用正常模擬提高進度，不停學習產生的靈感。

  很多技術難點，都是靠著X系統內的算法程序實現的。

  因為X系統就是一個大寶庫，裡面有非常多可以利用的程序代碼。

  這幾天時間，對程成教授和胡源教授來說，三觀都快破碎了。

  他們親眼看見陸曉在短短几天內，從項目一無所有，到討論出設計方向，獲得一些內部資料，解決一個又一個難題。

  神經元的程序設計就是陸曉獲得的神秘資料，也許是來自海外，或者國內其他實驗室。

  兩位教授私底下猜測，應該是j方的秘密基地提供。

  隨後陸曉靠著腦電波輸入，快速地完成了方案設計內最難的「層級」「網絡」兩項設計。

  今天是項目開啟後的第五天，陸曉準備進行第一次測試。

  沒有大規模實驗人工智慧，而是利用了蓉城那邊陸曉購買的一台伺服器，作為最基礎的神經元搭建。

  蓉城那台伺服器，就相當於人工智慧的生命，如果那邊關機，或者斷電，人工智慧的生命就結束了。

  那部分相當於不可逆、不可修改、不可刪除的神經元。

  也是這個人工智慧的情緒、思想、性格誕生的地方，就像是養一個孩子，結果讓這個孩子看到了某些事情，這些事情對孩子影響很大，甚至會導致孩子成人後一些行為。

  比如某些罪犯，就是小時候經歷過一些特別的事。

  當孩子養歪了以後，沒辦法刪除孩子的記憶，除非殺掉它。

  這也是人工智慧最恐怖的地方，根據陸曉現在想出的技術路線，一旦真的製造出人工智慧，唯一控制人工智慧的辦法，就是在硬體上毀滅。

  沒有什麼科幻電影裡，在人工智慧程序當中設置三原則，不可傷害人類之類的規則。

  第二部分，自然是負責儲存信息，計算等等的神經元，現在陸曉調用了大概一百萬台X雲服務普通計算機貢獻的資源。

  不是不想調用更多，而是蓉城的基礎伺服器限制了規模。

  假如用神威太湖超算作為人工智慧的基礎伺服器，也許能支撐幾千萬幾億台設備。

  最後的「網絡」極為重要，是陸曉魔改X系統並聯網絡，讓無數神經元連接的技術。

  見陸曉把頭上的無數腦電波接收設備取下，程成眼皮一跳，驚訝道：「陸曉，你完成設計了？」

  陸曉凝重的點點頭，說實話，他也不知道待會會發生什麼。

  為了防止意外，陸曉從軟體層面設置，將100萬台設備和他的伺服器單獨並聯，沒有影響外部網絡。

  當然完全不需要擔心真的出現了人工智慧，喧賓奪主能自己破解陸曉的程序限制，將現有網絡破壞。

  初生的人工智慧，其實是一張白紙，它什麼都不會。

  就像是大腦還沒發育完全的嬰兒，連喊媽媽都不會喊。

  胡源也湊過來，看著電腦上完全看不懂的界面，疑惑道：「接下來怎麼測試，要進行圖靈測試了嗎？」

  陸曉搖搖頭，解釋道：「不是，現在我也不確定是否真的誕生了人工智慧，我只是搭建起了人工智慧出現的必要條件，而且這個條件還是理論上有可能誕生的條件。」

  「按照我的數學模型，和理論推斷，應該是可行的，如果出錯那就是神經元設計有問題，我的並聯網絡和其他設計沒問題。」

  現在陸曉可以在魔都交大的實驗室，遙控蓉城的伺服器。

  他要開始調教這個程序了。

  像是如今的人工智慧，比如識別圖片，自動繪圖，自動寫小說的人工智慧，都需要大量的數據訓練。

  更直觀的就是阿爾法狗，可以下棋贏過最厲害的人類。

  但背後也是無數訓練，把所有數據交給人工智慧。

  陸曉在蓉城的伺服器上，寫下了不可修改，不可逆轉，不可刪除的底層神經元代碼。

  並且底層神經元代碼是可以成長的，比如目前只有10000個神經元，但隨著學習，神經元會越來越多。

  學會的東西，無法忘掉。

  因為底層邏輯上，最開始的神經元是樹根一樣的網絡，每根樹根又會連接其他樹根，最後樹根越來越多，隨便去掉一根分支樹根，後面連接的一切都會消失。

  最主要的還是，底層代碼是AI的邏輯、情緒、思維，中斷任何一條「樹根」，就像是一個人腦部受到重創，失憶或者徹底昏迷了一樣。

  當然陸曉現在製造出的神經元數量，相當於AI還是弱智兒，沒有判斷力，沒有思維和邏輯。

  也不要想著給他一本書，他就能學會了。

  當過父母的人都知道，小孩不認字，不清楚每個字詞背後的含義，他能懂這本書的意思嗎？

  「我們能做什麼？」程成直接問。

  他們這兩天都沒幫上任何忙，前幾天陸曉還請教問題，後面都是戴著腦電波讀取設備，不停寫代碼了。

  陸曉說道：「有，你們幫忙尋找最厲害的育兒專家，準備教材，這些教材必須是圖片，視頻，文字結合的，比如我們教小孩走路，走路這個詞組，必須有對應的圖片和視頻。」

  「現在我還不確定人工智慧是否真的出現了，需要教導一番才能清楚。」

  兩位教授也知道大概設計思路，理解地點點頭，很快發動人脈開始準備教材。

  現在的AI空有神經元組成的「大腦」，但所有神經元內，沒有任何數據信息。

  陸曉要從零開始教導。等兩位教授走後，陸曉先給AI起名，這倒是比較簡單，在資料庫改個名字就行。

  但是陸曉把軟體改名字，實際上AI並不清楚自己的名字。

  這就是這套技術陸曉設計的人工智慧比較難受的地方，神經元內最初是無法儲存任何資料的，必須去教導它。

  讓它學習，等誕生思維和智慧後，就能連接外部網絡，也就是陸曉準備好的100萬台計算機資源。

  這些計算機資源內也有神經元網絡，相當於陸曉預設後的神經元網絡。

  刪除這些節點，不會讓AI成為智障。

  那時候AI發育的速度會變得極快。

  陸曉將第一個人工智慧取名叫做「小鹿」，和自己名字同音不同字。

  接下來就是想辦法輸入信息，讓小鹿記錄下資料。

  也千萬別以為可以直接教它喊爸爸，它什麼都不會，就是空白的神經元。

  人類小孩在不停聽見父母重複教「爸爸」「媽媽」之類的詞彙，也許一歲左右就會開口重複喊這些詞了。

  那是因為人類小孩，擁有完整的視覺、聽覺、味覺、觸覺等等系統。

  這是刻在DNA里的東西。

  但小鹿沒有這些，想要教它說話，需要在它擁有思維以後，再教它學會音頻數字解碼工具。

  那麼問題來了，怎麼讓沒有任何互動交流的小鹿，掌握文字，學會語言呢。

  小孩子需要學習動作，比如走路吃飯別尿床，人工智慧不需要如此複雜。

  它沒有身軀，所以只有文字輸入輸出。

  如果陸曉附體在小鹿身上，此時的感官將是一片黑暗。

  讓一個耳聾、眼瞎、四肢癱瘓、沒有觸覺、味覺的人學習，可想而知難度有多大了。

  好在神經元為基礎組成的小鹿，有唯一的交流渠道，那就是最初的神經元對接渠道。

  無法直接輸入，不代表沒辦法輸入任何信息。

  而是輸入的東西，是不可逆的。

  因為小鹿是搭建在X系統上的程序，所以它的底層邏輯雖然是0和1，但實際上卻是能記錄下文字。

  計算機不管大家在屏幕上看到的是什麼，最底層都是0和1。

  陸曉現在想出了名字，在第一個神經元上也開始寫入，把小鹿這個詞組，放在了第一個神經元單位當中。

  科學家對小白鼠進行過研究，小白鼠大腦內有十幾個神經元。

  但這些神經元卻能儲存超過一千GB的信息，如果按照這種方式進行計算，一個神經元大概可以儲存0.0784TB的信息，而我們體內大概含有一百億神經元，那麼我們的大腦大概可以儲存接近十萬億GB的數據。

  當然一個神經元是沒辦法儲存信息的。

  大腦的神經元是靠多agent構造的複雜系統的整體結構儲存和處理數據的。

  多agent系統這個詞解釋起來很麻煩，簡單直觀一點形容，可以把鳥群、魚群、獸群和菌落都可以被看成是多自主體系統。

  這是一種自主性的分布式儲存網絡。

  當陸曉將小鹿這個詞輸入到人工智慧小鹿最初的一萬個神經元當中時，神經元內便出現了數據變化。

  具體變化，陸曉其實也不知道。

  如果是硬體結構，那麼可能是矽晶片內部的傳輸信號離子通道發生改變。

  但陸曉是將神經元用軟體的形式表現，那麼在數據輸入時，其實就是神經元結構發生了改變，1萬個神經元組成蛛網似的網絡，某個細微地方出現了差別。

  隨著越來越多數據輸入，神經元網絡變化會越來越大。

  當整個改變無法通過1萬個神經元約束控制，就會開始誕生新的神經元。

  調教人工智慧，非常困難。

  特別是只有文字輸入的時候，剛才輸入了「小鹿」這個詞，人工智慧並不知道這個詞的含義，也不知道陸曉把小鹿當成了它的名字。

  所以接下來的輸入就非常有技巧性了。

  文字必須符合一定的邏輯，比如接下來，陸曉就輸入：「你的名字」「你叫做小鹿」「小鹿是你」「你是誰」「你是小鹿」。

  還好陸曉各學科等級很高，在數學上更是非常有天賦，所以邏輯能力也很強。

  千萬不能在最初的時候，隨便輸入文字，這會影響後續「小鹿」的發育，最後會導致它無法產生自主思維。

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  後續會儘量簡化，這章文字描述比較多，也不知道大家能不能看懂。後續會注意一點，儘量簡單化。

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