重生1999：开启黑科技时代 第853节

　　唯一能够超越资本和派系斗争的也只有生命了。

　　米国市场给长天科技提交了一份满意的答卷。

　　但是长天科技的生命科学和医学实验室并没有因此而长舒一口气。

　　陈潇对米国人的性格实在是太了解了。

　　务实主义和利己主义大行其道。

　　别看他们现在笑呵呵的和你合作，大家一起赚钱。

　　但凡是他们有一点点机会，能够将合作伙伴踢开，让自己赚取更多的利益，他们会毫不留情的这样去做。

　　所以保证自己科研和创新的领先，是长天科技最重要的事情。

　　年底，在生物和医学实验室的努力之下，神经元计算组进行了最后的完善。

　　最终，一个完整的神经元计算组，或者是叫做神经元计算芯片设计完成。

　　在实验室的结论之中，神经元芯片有两个优点以及两个缺点。

　　优点是情感和思维计算能力非凡强大，一组神经元芯片能够计算的情感和思维值都是现在市面上所有的半导体芯片所不具备的。

　　这位人类开启人工智能新时代指明了方向。

　　第二个优点就是能量承载方式不一样。

　　普通的半导体芯片是依靠电能驱动，而神经元芯片则是依靠生物能驱动。

　　为了能够保证神经元能够长久的保持健康的工作状态。

　　在设计神经元计算组的过程之中，生物实验室也利用了细胞的全能型技术，并且将联合菌落利用在了计算组之中。

　　所以使用神经元芯片的时候，并不是给芯片通电，而是给神经元芯片增加营养物质。

　　这就类似于你的大脑需要工作，要的并不是对大脑进行充电而是补充能量一样。

　　如此以来就能够保证神经元芯片在大部分场景都能够工作，甚至能够持续在无法通电的移动场景工作。

　　这意味着一轮新的移动智能终端设备即将来临。

　　但是神经元芯片也有两个缺点。

　　一个是芯片本身比较脆弱。

　　神经元是一种生物组织，而不是一种机械产品。

　　所以从表面来看，它本身是比较脆弱的，经不起剧烈的颠簸和磕碰。

　　这就需要为神经元芯片设计一个比较坚硬的外壳。

　　其实无论是神经元芯片还是传统的半导体芯片都比较脆弱。

　　传统的半导体芯片，看着外观比较坚硬，实际上如果你让芯片有磕碰，一样会失去工作能力。

　　第二个缺点就是神经元芯片的逻辑、数据运算能力比较弱。

　　这里指的比较弱，并不是它没有办法计算高难度的逻辑或者是数学，而实际上速度比较慢。

　　这在当初开发神经元计算组的时候就发现了。

　　以一道高数题为例子。

　　神经元芯片和已经设定了程序的传统半导体芯片同时运算，那么肯定是传统的半导体芯片，在短时间内就能够给出答案。

　　但是并不意味着神经元芯片无法计算，只要给他足够的时间，他也能够将正确的答案算出来。

　　当然，神经元芯片还有一个特点。

　　那就是不断的自我学习能力。

　　比如某种特别困难的问题，如果你没有给半导体芯片预测程序，那么半导体芯片是无论如何都算不出来的。但是。

　　就算是芯片搭载的计算机载体有类似的计算应用程序，半导体芯片也是没有办法计算的。

　　但如果是神经元芯片神经计算过类似的运算，或者是有相关的基础，那么她自己很有可能会实现自我学习，完成计算。

　　只是目前在实验室，神经元芯片的这样一种自我学习功能，被实验室给阉割限制了。

　　阉割和限制之后神经元芯片也拥有自主学习的意识。

　　但是没有独立的人格，也不会形成为独立的人格。

　　无法形成独立的人格，就没有自我意识。

　　那么神经元芯片就终究是一种计算芯片，而并不是一个独立的生命体。

　　生命科学和医学实验室在和芯片实验室联合开发神经元芯片的时候，努力将半导体芯片的优势和神经元芯片的优势结合在一起。

　　所以他们通过特殊的方式进行芯片封装形成了目前摆在陈潇面前的，被命名为“惊鸿”的生物芯片。

　　在封装的过程之中，实验室充分考虑了两种芯片不同的优点，并且将该优点结合起来。

　　如此以来惊鸿生物芯片既有当初碳晶芯片超快的运算能力，也拥有神经元芯片丰富的情感。

　　屈萍说道：“我们将惊鸿芯片用于PC领域，并且让她和小荧语音助手相结合，能够明显的感觉到，小荧语音助在学习能力和情感交流上面得到了极大的加强，比起当初依靠语言库识别语言并且进行自动回复要强了无数倍。”

　　“能够明显察觉到的改变就是，小荧语音助手的学习能力更强，更加像一个人。”

　　屈萍将相关的测试报告递到了陈潇的面前。

　　陈潇阅读这报告，发现在测试的过程之中。

　　小荧语音助手仅仅只用了半个小时，就完全适应了主人的表达意图，理解主人要表达什么，并且及时给予反馈。

　　这种学习速度就非常的快了。

　　反馈的内容十分的准确，要比之前从语言库中找出语言进行组织，要灵活的多。

　　而且反馈的内容并非是长天科技的服务器之中提前设定的某种要素，而是小荧语音助手依托于生物芯片，在不断的学习之中自我创造的反馈内容。

　　只能够让用户拥有更好的设备使用体验。

　　而且这只是将生物芯片应用在PC设备上，如果将生物芯片应用于手机或者是智能居家等场景，那么人类梦寐以求的人工智能将会很容易实现。

　　什么是人工智能？

　　并不是能够简单的计算一些逻辑场景就叫做人工智能。

　　人工智能一个最关键的要素就是人机交互。

　　也就是用户对机器表达机器对用户进行一个合理的反馈，并且机器在不断的和人类的反馈之中获得提高，最终是越来越像一个计算能力非常强的拥有情感化表达的人。

　　屈萍说道：“我们在测试生物芯片的过程之中，还有一个意外之喜——那就是信息的存储。”

　　“在过去我们的所有的信息都是存储在碳晶存储设备上，是以数据化的形式进行存储的。”

　　“但这一次我们在使用生物芯片的时候，发现很多信息并没有按照我们设定的要求存储在碳晶设备上，而是直接存储在了芯片自身之中。”

　　“其存储方式十分的奇怪，并不是一个一个独立的数据，而是一个关键的要素。”

　　“当生物芯片所需要调用一些数据时，会很自然的将这些要素组合在一起，且对其呈现。”

　　“目前我们正在想办法研究这一种存储原理，而且我们有预感，这样一种存储方式性能将远远超过过去的半导体存储方式，其存储的数据量到底有多大？我们到现在还没有办法去评估。”

　　这一种数据的存储方式其实也比较容易理解。

　　以人为例子。

　　如果你是一名高三高考的学生，而且你的成绩非常的好，能够考上燕京大学或者是江州大学。

　　那么你大脑的存储的东西到底有多少？

　　除了日常的学习逻辑学习方法以及相关的资料以外，还有那无数段美丽的回忆（视频），无数个漂亮的片段（照片）。

　　有一些或许是模糊，但有一些必将记忆犹新。

　　这些所有的知识并不是类似于二进制存储机制那样一块一块的数据，而是那一些无数零散的元素，当你需要的时候将其组合在一起。

　　那么具体的容量会有多少呢？

　　将神经元的这种存储机制和传统的硬盘相比较。

　　目前人类的医学界对此还并没有了解透彻。

　　但是根据屈萍的实验室最新的研究成果，人类大脑存储容量至少在7.6亿TB的数据以上。

　　这是非常可怕的。

　　存储数据量的大爆发，也意味着信息量的大爆发。

　　而信息大爆发则意味着人类将来到一个崭新的时代。

　　在科技系统之中，陈潇对此已经有了一定的了解，甚至还知道了神经元储存信息的一些原理。

　　他当然不能够一下就将所有的原理告知屈萍，这样会显得非常的突兀。

　　陈潇对屈萍说道：“可以从DNA的存储机制之中找原因，咱们这个世界千变万化，也因为生命而丰富多彩。”

　　“一对螺旋的DNA链条，其重量才多少？而它能够蕴含生命的整个信息，由此可以看出，DNA是存储信息最多的地方。”

　　屈萍的眼睛睁得大大的，很显然她不愿意放过陈潇所说的每一个字。

　　陈潇紧接着说道：“如果我们的技术足够成熟，完全可以利用惊鸿生物芯片以及DNA存储相关技术，重新生产和建设我们的超级服务器。”

　　“我们的服务期将变得史无前例的强大，可以搞定所有的运算，包括情感和思维运算。”

　　“那个时候我们的其他移动终端，其实并不需要多么先进的生物芯片，只需要有足够快的信息传输速度，他就能够将我们的超级计算机和服务器所运行的数据接收到终端，这样每一台终端设备都是智能设备。”