神经晶体芯片黑科技图纸销毁,而经过秦惊羽快一年的改造,还有国内研发的同步进行,她的脑神经芯片的构造已经彻底被她改造完毕,她隐藏了神经晶体芯片最强大的功能,不会再成为卡特口中危险的研究,它现在只是一项单纯的修复治疗有关于脑神经受损疾病的医疗器械。
唐庆安得知此事后,欣喜无比,在秦惊羽将所有脑神经芯片研发资料全部传送过去后,赵教授那里也传来好消息,他带领的诺维生物研发部门根据秦惊羽改良后发过去图纸,做出了她想要的那种微型晶体,并且不日将会护送回国内。
唐庆安跟恩博教授也没有闲着,他们在国内继续优化神经元的编程和神经网络,只要等到诺维那边的微型晶体送到,他们就能根据早就说好的准备,研发出初代脑神经芯片,并且开展第一阶段的实验。
关于国内方面关于脑神经芯片的活体实验,有胡院长和恩博教授在,第一阶段用猴子或者小白鼠做实验,他们会全程盯着,秦惊羽其实可以不用担心。
但是她还是让唐庆安每周给她发一次数据,脑神经芯片是她根据神经晶体芯片的改良,不像当初的白鲸一代,除了生物材料不够超前之外,都是根据系统提供的黑科技图纸一比一还原,所以其实她并没有十足的把握,需要随时做好研发失败的准备。
国内是要第一阶段实验对象选择了与人类生理结构更为相似,演化上的亲缘关系也更近,基因相似度达到93%的猴子。
秦惊羽也很快收到了第一阶段的实验数据,第一只实验猴,由于脑部神经元过度放电而引起的一种急性,反复发作的脑功能紊乱,也被俗称作为癫痫,植入了有关于猴子神经元数据的脑神经芯片后的第一周,抽搐得到了改善,数据一切正常。
第一阶段的第一周各项好数据,给了大家极大的信心,秦惊羽原本提在嗓子眼的心,也微微落了落。
——
普市的雪落得最早,才刚到十二月就已经下了初雪,这个月有圣诞节,是他们这边的新年,卡特届时会回家,就留秦惊羽一个人在实验室。
无论是卡特还是马丁他们都曾邀请秦惊羽去他们家过圣诞节,都被秦惊羽一一拒绝了。
周一从老师的办公室出来,卡特高兴的说道:“刚刚墨菲教授夸我们的模拟系统了,感觉这次可行。”
秦惊羽也觉得有一定的希望。
“不过这周四开始,我就要回家过圣诞节,一直到明年,就要辛苦你一个人在实验室了。”
“圣诞节快乐。”她淡淡的说道。
卡特:“新年快乐。”
晃眼,m国圣诞节。
从早上起来的时候,就已经下起了雪,甚至校园里的雪没来得及清扫,已经铺了一地,她戴了顶毛线帽顶着大雪,踩着满地的白雪去了实验室。
今天的实验室很安静,几乎没有人,连暑假那段时间都没有今天这么安静。
秦惊羽脱了大衣,换上实验服,戴好护目镜去了实验室。
她前几天按照分别求导的过程,发现了件很有意思的事情,式子里暗示波尔兹曼分布公式隐藏了一个全连接层神经网络,她将这个公式写了下来。
再求上式最大值即求导=0可以得一个拉格朗日约束方程,最后用信息论核心公式信息熵来构造拉格朗日函数L等于……
她在这里发现了一个惊人的猜想,波尔兹曼粒子状态方程等价于信息论中的逻辑回归,我们的宇宙可能只是一段信息,时间和空间可能只是错觉,只有信息才是宇宙的本源。
证实玻尔兹曼大脑的存在,需要从理论和实验两个方案进行,在之前,秦惊羽跟卡特设计特殊的实验来探测这种极低概率的事件,甚至还通过分析宇宙背景辐射等各种手段,甚至模拟宇宙大爆炸来寻找证据。
她看着各种实验的数据报告,和公式理论的推导,她再回到玻尔兹曼大脑最开始的悖论中。
在物理学中,时间方向的改变,物理定律依然适用。而熵增定律又说明了,熵具有方向性,是不能在时间上反演的,否则会违背熵增定律。
在宇宙中,他们人类其实是一个打破自然规律的存在,因为人类从出生开始就在不断地减缓自己熵增的过程,比如通过吃饭得到能量。
所以就有了这样一个观点:像地球这样高度有序的低熵态宇宙,应该来源于熵的随机涨落,既然如此,那么宇宙中就应该存在很多的自我意识体,也就是低熵态,比如人类的大脑。
所谓涨落就是指偏离平衡态上下浮动的一个过程,涨落的幅度越大,概率越小,涨落的系统越大,发生涨落的概率也越小。
秦惊羽知道概率学中,有一个这样的猜想:假设给猴子一个打字机,经过足够长的时间,一定会打出莎士比亚全集,尽管这个概率无穷小。
而在玻尔兹曼大脑则是:宇宙中的原子分子恰好都碰到了一起组成了一个大脑,这个孤单的大脑就是“玻尔兹曼大脑”,也可以理解为,经过足够长的时间,任何事都有可能发生。
所以再从这里,回到问题的核心,那就是宇宙起源的低熵态是怎么来的?
根据热力学第二定律,秦惊羽知道,宇宙一开始是一个熵极低的状态,从宇宙诞生至今,宇宙的熵都是在不断增加的,但它却并没有告诉她,初始条件的低熵态宇宙又是怎么来的。
玻尔兹曼还有一个观点就是,宇宙在历史的长河中,大部分都处于高熵态的,但是偶尔会发生涨落偏离一下,最后又回到平衡态,我们的低熵态宇宙就是因为一次概率极低的涨落产生的。
而现在我们的宇宙就是一个由偏离状态回归到平衡态的一个过程,所以在我们看来,宇宙是在熵增的。但事实上,我们整个宇宙出现这种情况的概率是极低的。
……
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