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“主任,咱们这工作算不算卓有成效?”王祥兵竖起大拇指,往电脑那边一指,“已经到o.12了,再往下一步可就成功了。”
商6坐在自己的位置上,把桌上堆得乱糟糟的文件夹全部归位,把实验日志全部摞起来。
“当初我们在科学城成自所里做这个,最终失败的原因就是最后这一步踏不出去,还记不记得我跟你们讲过meg系统的特点?它在时间分辨率和空间分辨率上性能均衡,没有大的短板,但是然比入侵式的ieeg系统精度低,这是由它的结构决定的,是先不足。”
“所以我们要量身定制单人单机呀。”白树说。
“对,但这不是万能灵药。”商6说,“我可从来没说过量身定制的系统就一定能突破rabin-shang数之墙,就目前的测试结果来看,随着实验精度的不断提高,它仍然和以往的实验结果一样撞上了这堵墙。”
“rabin-shang值之墙的本质是什么?”李文轩问。
商6想了想,选择了一种通俗懂的说明方式。
“我只能跟你讲讲我自己的理解,也不一定对……我们都知道,meg系统实质上是在猜驾驶员的大脑在想什么,既然是在猜,那么本质上它是个概率论问题,简单说,rabin-shang数是这个概率的表层体现。”
概率是这个世界上最寻常又最神奇的东西,它象征着某种冥冥中的统一性,如果用什么来形容它最贴切,那么毫无疑问是“一只看不见的大手”,在meg系统的研过程中,算法对人脑活动的识别与分辨有对有错,单次测试可能毫无轨迹没有规律,可测试次数一旦多起来,那么在差异中的共性就会立刻凸显出来。
rcbi小组说贝叶斯公式是支撑起一切ai算法的理论基础,它同时又是人们反过来推算这个黑箱究竟在干什么的强大工具,如果用纯粹的数学语言来描述rabin-shang数之墙,那么恐怕最后的结果是像千层饼一样层层叠叠的贝叶斯公式。
“我们希望把大脑和meg系统都噼开切碎剁成臊子,切成最小的神经活动单元,切成最基础的芯片电路,在人脑和ai共同组成的这个数据空间中,让两者之间一一对应,但很显然这是不可能的,人脑对于现在的我们而言是个黑箱,ai对于现在的我们而言也是个黑箱,那么不如让ai模彷大脑,让黑箱学习黑箱,我们不能理解的东西,ai未必不能理解,这就是我之前跟你们说的……”
“建立一个电子化的第二大脑。”张重问,“那么接下来要怎么做?接着做题么?”
“做题还是得做。”商6点点头,“但在第二阶段,它得学习一些更抽象的内容。”
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“哇,听上去你们好无能啊,是那种无能父母,自己做不到的事情让子女去做,自己不能突破rabin-shang数之墙,就指望让meg系统自己去突破。”申姜施施然往椅子上一靠,两只眼睛望着花板,“等这个ai模彷我的大脑模彷到一定程度,它就能非常精准猜出我在想什么,然后rabin-shang数之墙就突破了,对不对?”
申姜说这话的时候脸上带着小小的得意,商6的如意算盘被她洞悉得清清楚楚。
“对。”商6在她对面的椅子上坐下来,把手放在膝盖上,“就是这个意思。”
“它有这么聪明么?”
“没有。”商6摇摇头,很干脆承认了,“理论上它应该模彷你的大脑,模彷得越全面越好,但是我们显然没有这个技术水平,最最强大的transformer模型都做不到,在具体的实施层面,我们希望它能抓住你大脑中的前意识。”
“潜意识?”
“不,不是潜意识,是前意识。”商6解释,“你知道rabin-shang数是对bci系统精确度的综合衡量指标,就拿时间精度来说,目前meg系统在时间精度上能做到毫秒级,大概是5毫秒左右,也就是说你脑中萌一个念头,5毫秒后它才能感知到,但是ieeg能把这个时间缩短到1毫秒以内,这之间差了4毫秒,你在战场上对付过使,知道4毫秒足以逆转战局。”
“那你们就把这个时间缩短啊!监理,你就是干这个的。”
“如果它有那么容缩短,rabin-shang数之墙也不会被人叫做墙了。”商6说,“meg系统是头戴式的,ieeg是入侵式的,隔着这么厚的脑组织、颅骨和头皮,前者的信号分析度必然会慢一些,这是系统的机械结构、设计形式和工作原理决定的,没办法修改。”
“那怎么办?”
“有一个事实你必须了解,领导,当你脑中形成了某个念头或者产生了某个想法,它再去理解,就为时已晚。”
申姜愣了一下:“什么意思?”
“如果把meg和ieeg比作两个赛跑的运动员,那么两个人的起跑线是不一致的。”商6解释,“meg由于先缺陷,它起跑时就比对方要落后二十米,你令枪一响,它的败局已定。”
申姜怔然。
“想要让meg系统赢过ieeg,或者说想要把时间精度缩短到1毫秒以内……”商6接着说,“那么它必须抢跑,在你令枪响起之前就必须起步,也就是说,它必须要比你本人先知道你接下来会想什么!”
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