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外面吗？”
“别胡思乱想！”小八呵斥道：“这可不是……啧。我们根本就是一个人，共用也一个大脑。这种手段必须要调用全脑资源，所以能留一个在外面才是奇闻吧。”
“将义体托管给简易ai和唤醒程序，真有点冒险了啊。”
“这个时候就别这么多杂念了……”
“自己什么性格自己不清楚吗？除非关键一瞬，不然我的脑子向来都是杂念丛生的好……么……”
原生突然感觉自己整个人都变了形状一般。
他的意识在延伸……
或者说，有远方的数据被下载到生物脑中。他的念头化为数据上传到远方。
在这里，每一句话，每一个动作，都会对数据本身产生影响。
然后，向山感受到了一股强烈的挤压……
不对，是反弹。
“阿零给的后门已经被补丁给堵上了吗？看起来不能继续深入了，这条路上一定会有‘蜜罐’。”小八低声说道。
这句话是对自己的自我暗示。
周围的景色再一次变化。黑暗消失。
向山看到了墙壁。
仿佛建模出了问题一般，无数细微线条组成的稀疏墙壁。
小八想着墙壁伸出手。
他并不是真的“伸出手”了。他也没有灵魂出窍。这一面墙壁是他所得到的数据反馈，是从服务器下载到的数据、经由生物脑的处理则想象成的。向山也只是借由“伸出手”的这个念头，来进行自我暗示。
向山生物神经网络之中，一部分自主放电的中层神经元，会与产生这个“伸手”这个念头的神经元，以及将之囊括在一起的内功神经回路一起，形成混杂的“预测式编码结构”。
这是大脑的一个固有机制。
大脑依靠神经元网络层层抽取抽象概念、特征来进行识别。“深度学习”就是模拟这一过程，利用一层层的计算机编码，抽取输入信息的特征，进行单独的识别，并进行复杂的模拟计算，并最终给出结果。其中的“深度”，便是指“模拟神经网络的层数”——输入层与最终输出层之间、模拟层层抽取特征的神经元网络的“隐藏层”。层数越多，计算的深度也越深。所以越是复杂的选择问题，越需要深度的层次多。
21世纪初所出现的超级围棋计算机alphago，其策略网络是13层，每一层的神经元数量为192个。
人类在辨识、思考的时候，一部分自主放电的中层神经元，就可以与输入神经元形成“预测编码结构”，在输入信息符合“预期”的时候
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