“Rabin-Shang值之牆的本質是什麼？”李文軒問。
商陸想了想，選擇了一種通俗易懂的說明方式。
“我隻能跟你講講我自己的理解，也不一定對……我們都知道，MEG係統實質上是在猜駕駛員的大腦在想什麼，既然是在猜，那麼本質上它是個概率論問題，簡單地說，Rabin-Shang數是這個概率的表層體現。”
概率是這個世界上最尋常又最神奇的東西，它象征著某種冥冥中的統一性，如果用什麼來形容它最貼切，那麼毫無疑問是“一隻看不見的大手”，在MEG係統的研發過程中，算法對人腦活動的識別與分辨有對有錯，單次測試可能毫無軌跡沒有規律，可測試次數一旦多起來，那麼在差異中的共性就會立刻凸顯出來。
RCBI小組說貝葉斯公式是支撐起一切AI算法的理論基礎，它同時又是人們反過來推算這個黑箱究竟在幹什麼的強大工具，如果用純粹的數學語言來描述Rabin-Shang數之牆，那麼恐怕最後的結果是像千層餅一樣層層疊疊的貝葉斯公式。
“我們希望把大腦和MEG係統都劈開切碎剁成臊子，切成最小的神經活動單元，切成最基礎的芯片電路，在人腦和AI共同組成的這個數據空間中，讓兩者之間一一對應，但很顯然這是不可能的，人腦對於現在的我們而言是個黑箱，AI對於現在的我們而言也是個黑箱，那麼不如讓AI模彷大腦，讓黑箱學習黑箱，我們不能理解的東西，AI未必不能理解，這就是我之前跟你們說的……”
“建立一個電子化的第二大腦。”張重問，“那麼接下來要怎麼做？接著做題麼？”
“做題還是得做。”商陸點點頭，“但在第二階段，它得學習一些更抽象的內容。”
·
·
·
“哇，聽上去你們好無能啊，是那種無能父母，自己做不到的事情讓子女去做，自己不能突破Rabin-Shang數之牆，就指望讓MEG係統自己去突破。”申薑施施然往椅子上一靠，兩隻眼睛望著天花板，“等這個AI模彷我的大腦模彷到一定程度，它就能非常精準地猜出我在想什麼，然後Rabin-Shang數之牆就突破了，對不對？”
申薑說這話的時候臉上帶著小小的得意，商陸的如意算盤被她洞悉得清清楚楚。
“對。”商陸在她對麵的椅子上坐下來，把手放在膝蓋上，“就是這個意思。”
“它有這麼聰明麼？”
“沒有。”商陸搖搖頭，很幹脆地承認了，“理論上它應該模彷你的大腦，模彷得越全麵越好，但是我們顯然沒有這個技術水平，最新最強大的transformer模型都做不到，在具體的實施層麵，我們希望它能抓住你大腦中的前意識。”
“潛意識？”
“不，不是潛意識，是前意識。”商陸解釋，“你知道Rabin-Shang數是對BCI係統精確度的綜合衡量指標，就拿時間精度來說，目前MEG係統在時間精度上能做到毫秒級，大概是5毫秒左右，也就是說你腦中萌發一個念頭，5毫秒後它才能感知到，但是iEEG能把這個時間縮短到1毫秒以內，這之間差了4毫秒，你在戰場上對付過天使，知道4毫秒足以逆轉戰局。”
“那你們就把這個時間縮短啊！監理，你就是幹這個的。”
“如果它有那麼容易縮短，Rabin-Shang數之牆也不會被人叫做牆了。”商陸說，“MEG係統是頭戴式的，iEEG是入侵式的，隔著這麼厚的腦組織、顱骨和頭皮，前者的信號分析速度必然會慢一些，這是係統的機械結構、設計形式和工作原理決定的，沒辦法修改。”.伍2⓪.С○м҈
“那怎麼辦？”
“有一個事實你必須了解，領導，當你腦中形成了某個念頭或者產生了某個想法，它再去理解，就為時已晚。”
申薑愣了一下:“什麼意思？”
“如果把MEG和iEEG比作兩個賽跑的運動員，那麼兩個人的起跑線是不一致的。”商陸解釋，“MEG由於先天缺陷，它起跑時就比對方要落後二十米，你發令槍一響，它的敗局已定。”
申薑怔然。
“想要讓MEG係統贏過iEEG，或者說想要把時間精度縮短到1毫秒以內……”商陸接著說，“那麼它必須搶跑，在你發令槍響起之前就必須起步，也就是說，它必須要比你本人先知道你接下來會想什麼！”
。您提供大神天瑞說符的保衛南山公園