第301章 「噪声」的形状（1/2）

丰承德院士的行动力，远超徐涛和高翔的想像。

在他到访“新地平线”的第三天，一支由十二名博士生和博士后组成的计算神经学团队，就整建制地从京州抵达了江北。与他们一同前来的，还有数台装满了精密仪器的恆温运输箱，以及存有过去十年积累的海量实验数据的移动硬碟阵列。

“新地平线”为他们提供了一整个楼层的、全新装修的实验室和办公室，与“未来智能项目组”无缝衔接。

今天，是两个团队的第一次深度技术融合会议。

会议室里，气氛与上次林浩他们开战略会议时截然不同。巨大的会议桌旁，坐满了二十多位来自不同学科背景的顶尖大脑，空气中充满了智慧碰撞前特有的、兴奋而又紧张的能量。

会议的主角，是丰院士的大弟子，一位名叫李哲的博士后。他看起来三十岁出头，戴著一副无框眼镜，气质沉稳干练。

“徐总，高教授，索菲亚博士。”李哲站起身，向在座的核心成员点头致意，“根据丰老师的指示，我们带来了实验室关於小白鼠v1区锥体神经元的全套电生理数据，总计超过500tb。”

他將笔记本电脑连接到投影仪上，屏幕上立刻出现了一张张令人眼繚乱的图表。

“这是我们在清醒状態下的小白鼠脑中，利用双光子钙成像技术，对单个神经元进行胞內记录得到的膜电位时间序列图。”李哲指著屏幕上一条剧烈波动的曲线，“大家可以看到，即使在没有外部视觉刺激的『静息態』下，神经元的膜电位也存在著持续的、看似隨机的波动。”

屏幕上，那条曲线像一只焦躁的虫子，永不停歇地上下起伏，没有任何明显的规律可言。

“这些波动，就是我们常说的『神经噪声』。”李哲解释道，“它包含了离子通道的隨机开放与关闭、背景神经元的自发放电、以及细胞內复杂的生化反应等多种因素。在我们看来，这些『噪声』，正是维持神经元处於临界激活状態、保证其对微弱信號做出快速响应的关键。”

他切换到下一张幻灯片，上面是十次重复相同刺激后，同一个神经元的十条响应曲线。令人惊讶的是，这十条曲线，没有一条是完全重合的。

“大家可以看到，即使给予完全相同的输入，神经元的输出也具有明显的『不確定性』。这种不確定性，正是我们认为，大脑能够进行创造性思维和概率推理的基础。”

李哲的讲解清晰而深入，充满了生物学家的严谨。

然而，当这些充满了“隨机波动”和“不確定性”的原始数据，呈现在习惯了精確、逻辑和可復现性的徐涛和索菲亚面前时，立刻引发了巨大的衝击。

“等一下，李博士。”索菲亚举起了手，她湛蓝色的眼睛里写满了困惑，“你的意思是，这些数据……全都是有效的？没有任何需要清洗或者滤除的部分吗？”

作为一名顶级的程式设计师，她的第一反应，就是如何处理这些看起来毫无章法的“脏数据”。在她看来，这些剧烈的、无规律的波动，是任何计算机模型都无法直接处理的。

“清洗？为什么要清洗？”李哲愣了一下，显然没想到对方会提出这个问题，“这些波动本身，就是神经元真实状態的体现。如果把它们滤除掉，那我们得到的，就是一个死气沉沉的、与真实情况完全不符的理想模型。”

“可是，”索菲亚立刻反驳道，“如果不进行数据预处理，不提取一个稳定可靠的信號基线，我们怎么可能建立一个可计算的、可以用程序模擬的基准模型？我们总不能让我们的ai，去学习一堆完全隨机的信號吧？”

两人的对话，瞬间暴露了计算机科学与生命科学之间，那道深深的“学科壁垒”。

在程式设计师的世界里，“噪声”是敌人，是需要被消除的干扰，是导致程序出错的bug。

而在生物学家的世界里，“噪声”是朋友，是系统生命力的体现，是包含了关键信息的宝贵信號。

会议室里的气氛开始变得有些微妙。丰院士的几位学生，也纷纷加入了討论。

“索菲亚博士，你不能用处理电路信號的思路来理解生物信號。细胞不是电晶体，它的每一次活动，都受到內部和外部环境极其复杂的影响。”