蜂巢實驗室。
“神經反應正常。”
修復蛋白的存在，讓一切的研究，都變得簡單了起來，特別是在人體生物科學上面，更是有了史無前例的超級進展。
直接研究人體，當然是一種禁忌了，人體試驗是慘無人道的。
但是在修復蛋白和更迭蛋白的作用下，這種研究卻能夠有完全不一樣的成就。
不僅僅是能夠讓器官保持活性，甚至可以讓器官在離體之後依然正常運行，這就給了研究一大便利。
正因爲如此，現在的人體科學的水平，甚至都能夠達到21世紀的程度了，如果擁有了21世紀的科技，凱瑟琳甚至認爲，現在的人體科學將達到一種完全不可思議的程度。
而這個時候，一種在曾經的世界幾乎沒有研究的新技術，現在也在這裡開展。
——神經計算機。
或者說，生物腦計算機。
神經計算機，是模仿人的大腦判斷能力和適應能力，並具有可並行處理多種數據功能的神經網絡計算機。與以邏輯處理爲主的第五代計算機不同，它本身可以判斷對象的性質與狀態，並能採取相應的行動，而且它可同時並行處理實時變化的大量數據，並引出結論。
以往的信息處理系統只能處理條理清晰，經絡分明的數據。而人的大腦卻具有能處理支離破碎，含糊不清信息的靈活性，這類神經電子計算機將類似人腦的智慧和靈活性。
——這只是計算機上面的定義而已。
相反。利用神經元模擬計算機的功能……爲什麼就不可以呢？
而這個，就是蜂巢實驗室正在開展的研究之一。
人腦有140億神經元及10億多神經鍵。每個神經元都與數千個神經元交叉相聯，它的作用都相當於一臺微型電腦。
人腦總體運行速度相當於每秒1000萬億次的電腦功能。
用許多微處理機模仿人腦的神經元結構，採用大量的並行分佈式網絡就構成了神經電腦。而同樣的，神經也可以模仿機器，然後得到大量數據。
或者，直接用神經來處理信號。
在神經電腦的概念中，神經電腦除有許多處理器外。還有類似神經的節點，每個節點與許多點相連。若把每一步運算分配給每臺微處理器，它們同時運算，其信息處理速度和智能會大大提高。
神經電子計算機的信息不是存在存儲器中，而是存儲在神經元之間的聯絡網中。若有節點斷裂，電腦仍有重建資料的能力。它還具有聯想記憶。視覺和聲音識別能力。
這些都是模擬人腦來做的。
而且這不是天方夜譚。
這個研究甚至不需要到21世紀，在原本的世界，日本科學家已開發出神經電子計算機的大規模集成電路芯片，在1.5釐米正方的硅片上可設備400個神經元和40000個神經鍵，這種芯片能實現每秒2億次的運算速度。1990年，日本理光公司宣佈研製出一種具有學習功能的大規模集成電路“神經LST”。這是依照人腦的神經細胞研製成功的一種芯片。它利用生物的神經信息傳送方式，在一塊芯片上載有一個神經元。然後把所有芯片連接起來，形成神經網絡。它處理信息的速度爲每秒90億次。
富士通研究所開發的神經電子計算機，每秒更新數據速度近千億次。日本電氣公司推出一種神經網絡聲音識別系統，能夠識別出任何人的聲音，正確率達99.8%。
美國研究出左腦和右腦兩個神經塊連接而成的神經電子計算機。右腦爲經驗功能部分，有1萬多個神經元，適於圖像識別：左腦爲識別功能部分，含有100萬個神經元。用於存儲單詞和語法規則。
甚至不僅僅只是應用於這些領域而已，在21世紀的紐約、邁阿密和倫敦的飛機場已經用神經電腦來檢查爆炸物。每小時可查600～700件行李，檢出率爲95%。誤差率爲2%。
神經電子計算機可以被廣泛應用於各領域。它能識別文字，符號，圖形，語言以及聲納和雷達收到的信號，判讀支票，對市場進行估計，分析新產品，進行醫學診斷，控制智能機器人，實現汽車和飛行器的自動駕駛，發展，識別軍事目標，進行智能決策和智能指揮等。
在硅片上模擬人的大腦，雖然最終的神經細胞只有螞蟻的思考水準，但總算邁出了機器生命的第一步。
有人把大腦比作顱腔裡裝着的一碗粥，一碗重約3斤的粥，它消耗了攝入氧氣的20%還造就了人類獨有的燦爛文明。當然，這碗粥究竟是怎麼工作的，一直是個謎。
18世紀以來，人們更願意認爲大腦是一臺精密儀器。大腦擁有100億個以上的神經細胞，它們之間的連接可能會超過1000萬億個。這種複雜程度超出了人類目前的技術水平，以至於有人說：“如果人的大腦簡單得能夠讓人理解，那麼人一定會愚蠢到不能理解自己的大腦。”
這麼說未免有些悲觀。如果僅需要運算，不一定非得靠大腦。20世紀50年代的人工智能就有思考的能力，以至於電子計算機的奠基者之一阿蘭.圖靈樂觀地預測，當人類邁進21世紀的時候，計算機應該就具有了和人相當的智能。
當然這句話現在看起來更像癡人說夢，雖然IBM計算機“更深的藍”早在1997年就戰勝了人類的國際象棋世界冠軍，但那臺機器腦袋依然只能憑藉龐大的存儲和飛速的計算，而非真正意義上的思考。
計算機現在已經以人類遠遠不能企及的速度和精確性，實現了原本屬於人類思維領域的大量任務，從最複雜的計算到最逼真的模擬，甚至到“寫詩”和“作曲”。
而反其道行之呢？
神經是怎麼進行“思考”的呢？
首先，顯意識把認知主體當前正在積極思考並尋找解決辦法的課題，作爲“指令性信息”輸送給潛意識。這是靈感發生的前提，潛意識推論活動就是圍繞這條“主線”進行。這種指令性信息，不管是以光波、聲波、壓力、溫度等形式出現，還是以形象、語言、概念出現，都一律轉換成生物電流脈衝信號，並通過神經纖維傳給右腦。
換句話說，不管怎樣的信號，都是將可以轉化爲電流脈衝信號的。
而這，是可以被模擬的。
換句話說，這就是相對於電子計算機的“輸入信號”。
然後顯意識把“指令性信息”傳給潛意識後，由於自我意識的強烈要求，使形成的電脈衝信號的時空分佈呈現“光亮”（比平時強烈得多的）信息，從而促使新輸入知覺信息與已有經驗信息之間的同構活動加快，也使右腦神經網絡功能的重新建構配合更爲默契，由此得到潛意識推論後的“新信息”或“良好圖形”。
第二步整合的結果又反饋到顯意識。顯意識對反饋信息常以抽象思維、形象思維等形式進行綜合分析。鑑別後如不符合要求，則又以新的指令性信息輸送給潛意識。
如此往復多次，一旦合目的的推論結果涌向潛意識，而人，就得到了一個自己的結論。
而這，就是電子計算機中CPU處理電子信號的方式了。
然後，人會根據得到的結果來行動，這就是“信號輸出”了。
人腦究竟能夠做什麼呢？
打個比方吧，如果一個人想要用電腦，將某一幅圖裡面的人物給“摳出來”，這個人首先給擁有一臺高性能計算機，然後要有Photoshop這樣的軟件，最後再利用軟件來“摳圖”。
但如果人腦能夠將圖像直接輸出的話，那就可以省下這些步驟了，這個人如果看着這圖裡面的人物，瞬間便能夠將其完全識別出來，這圖就出來了，然後，人腦還能隨意的對圖片進行“修改”，最後輸出，便能夠得到完美的圖像了。
或許，這個能力和“腦補”有些類似。
但是這，就是生物腦計算機真正能夠做到的事情。
如果現實裡面有這樣一臺計算機，那能夠達到什麼樣的程度呢？
——即便在21世紀的頭一個十年，超級計算機也依然沒有得到人腦計算速率的1%。
當然，這其中是有區別的，人腦不可能去計算加減乘除之類的，而是在邏輯運算和思維能力上面。
人腦不用根據生硬的計算來得出結論，而是通過另外一種方式。
當然，現在也不可能使用人腦，在發現修復蛋白對猿類有作用之後，他們使用的，就是靈長類——例如猩猩的大腦，這些大腦同樣也具有神經元系統和結構。
而這樣的腦，就是生物腦、神經性計算機的契機。
一切，都在緩慢的發生着變化。
……
肚子越來越痛，都站不起來了，好難過，本章狀態不太好，見諒……
還有一更，儘可能在12點之前寫出來。
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