第303章 「树」与「网」的启发（1/2）

自从决定暂时搁置纯理论推演后，林浩和克劳斯便一头扎进了更广阔的知识海洋里。

克劳斯凭藉他德国工程师特有的系统性思维，开始系统地研读拓扑学和网络科学的经典著作，试图从空间的几何性质中寻找答案。而林浩，则更多地依靠他敏锐的直觉，广泛涉猎，从凝聚態物理到宇宙学，再到生物物理，希望能从某些意想不到的角落，找到灵感的火。

这天下午，林浩正坐在办公室里，阅读一篇关於蛋白质错误摺叠与老年痴呆症关係的生物物理学综述，徐涛的电话打了进来。

“浩子，忙不忙？我们『未来智能组』开了个阶段性成果匯报会，丰院士也在，你要不要过来听听？换换脑子。”

林浩看了一眼面前天书般的蛋白质分子动力学模擬图，感觉自己的大脑確实需要“换一换”了。

“好，我马上过去。”

当林浩走进“未来智能组”的大会议室时，立刻被里面热烈的气氛所感染。巨大的全息屏幕上，正显示著一张复杂的、具有分形特徵的功率谱密度图。

高翔正站在屏幕前，向在座的眾人讲解他们的最新发现。

“……经过对超过100tb神经元静息態数据的交叉关联分析，”高翔指著屏幕上那条平滑下降的曲线，“我们基本可以確定，神经元膜电位的內在『噪声』，其统计规律，与一种名为『分数布朗运动』的隨机过程高度相似。”

他切换了下一页，上面是关於“分数布朗运动”的数学定义。

“简单来说，它是一种具有长程相关性的隨机行走。也就是说，神经元在t时刻的电位波动，不仅仅与t-1时刻有关，还与它在遥远过去的所有状態都存在著某种『记忆』。这种『记忆性』，正是它与传统『白噪声』最根本的区別。”

徐涛接著补充道：“这个发现的意义非常重大。这意味著，我们可以构建一个全新的、基於分数布朗运动的隨机数生成器，並將其作为『混沌干扰』源，注入到我们的神经网络模型中。这將使我们的人工神经元，在行为上，更接近真实的生物神经元。”

会议室里，无论是丰院士的团队还是徐涛的团队，每个人的脸上都洋溢著兴奋。他们在短短几周內，就成功地为那看似混沌的“噪声”，画出了一幅清晰的数学肖像。这是项目取得的第一个里程碑式的成果。

林浩在后排找了个位置坐下，安静地听著。他为徐涛和高翔的进展感到由衷的高兴，但內心深处，也有一丝淡淡的失落。相比於他们清晰的目標和看得见的进展，自己和克劳斯的研究，依旧在迷雾中徘徊。

匯报结束后，进入了自由討论环节。丰院士被学生们的成果激发了兴致，他走到屏幕前，调出了一张图片。

那是一张通过萤光染色技术拍摄的、真实的小白鼠大脑皮层神经元图片。在黑暗的背景中，一个神经元的细胞体像一颗微小的星辰，从中伸展出无数错综复杂、闪烁著微光的纤维结构。

“高博士的理论模型非常精彩，它完美地描述了单个神经元在时间维度上的『记忆性』。”丰院士指著图片，声音洪亮地说道，“但我们不能忘记，大脑的智慧，不仅仅来自於单个神经元，更来自於它们之间在空间维度上的连接方式。”

他的雷射笔，点在了那些从细胞体延伸出来的、如同树枝般不断分叉的结构上。

“大家看，这些是神经元的『树突』，它们是接收信息的主要结构。从拓扑学的角度看，单个神经元的树-突，它的分叉结构，是一个典型的**『树状结构』**。这意味著，信息从末梢向细胞体传递时，是单向的、无环的。在一个独立的树状结构內部，信號不会『绕回来』。”

丰院士的讲解，让林浩的目光瞬间被吸引了过去。他不由自主地坐直了身体，眼神死死地盯住了屏幕上那幅美丽的、如同科幻艺术品般的神经元图像。