第二十章.多元关联拟脑技术芯片化 (第1/2页)

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多元关联拟脑模型及执行脑算法是内一实验室的研究内容，所以这方面的芯片化工作全部由内一实验室独立完成。

设计信息元编码类脑细胞型芯片模组。多元关联拟脑科技有限公司很早就完成了信息元地址直接对应的存储方式，同时也完成了固态硬盘映射内存计算方式，而这种信息元地址直接对应存储方式，为信息元编码=类脑细胞型芯片模组提供了模型基础。

安静做了一个决定，直接跨越过去，不需要固态硬盘映射内存，直接在类脑细胞存储单元中计算。

【注释，相关内容内容在《奶奶的机器人九号，第一部，商战危机》中】

办公室里，“师姐，还不如直接在内存计算，比固态硬盘速度要快。”林久浩说道。

安静不这么认为，“类脑细胞存储单元中计算会更快，而且单纯在内存中计算不好。”

“是为了存储吗？”林久浩问道。

“不只是，我们在固态硬盘里面的信息元结构是类脑细胞模型，每一个信息元的存储结构就像一个细胞，针对这种结构，我们可以通过归纳统计分析现有信息元的情况，把规范后的信息元定制成芯片。”安静说道

“师姐，芯片与固态存储有什么区别呀？我还没有明白”林久浩继续问道。

“固态存储虽然采用了类脑细胞型信息元编码格式，但是，它依然是信息元对应地址的数据存储方式，需要读取计算程序比对，而芯片化后的信息元又减少了一步，就是地址编码就是信息元编码，思维行走不需要程序比对，而是向某一个信息元编码的芯片地址发送一组电流，而这组电流会在这个类细胞型信息元中继续行走，直到我们得到闭环，再转化为控制信号方式传导给控制层部分。”安静解释道。

“芯片化后，地址和路径上的信息怎么存储？这些都是关键信息，如果再到数据库查询就麻烦了。”林久浩问道。

“寄存器，固化都可以，越快越好。”安静回答。

“寄存器？”林久浩还没有明白。

“对，每一组信息元类脑细胞结构都会对应到一组寄存器，这些寄存器可以存储固定的信息元编码，及连接路径上的角度距离权重容忍度等等信息，及信息元地址。”安静介绍着。

“查询方式呢？”林久浩继续问道。

“根据归纳统计的信息元信息，全部固化，固定地址位置，固定分配方式，固定。。。”安静用手比划了一下，发现解释起来不容易。

“师姐，这样机器人就成为固化思维了？怎么自主思维变动呀？”林久浩继续追问。

“不需要，你见过一个占领阵地的士兵，要去自己变动任务吗？”安静说道。

“可是，人们吃饭，今天喜欢宫保鸡丁明天喜欢鱼香肉丝，这在拟脑里面是信息元关联关系变动呀。”林久浩不认同。

“军人的关联信息元关系不能随便变动，军人必须服从命令，所以，机器人要严格执行任务。”安静接着说道。

“可是机器人服务于老人，就算是聊天也要变动的，老人今天聊点这个，明天聊点那个，信息元之间的关联关系是变化的。”林久浩还是不认同。

“师弟，你脑子太灵活了，工作要一步一步的做，先把固定的信息元及关系固化，设计成固定类信息元模组，植入到机器人基础脑模型中，其他需要变动的，继续使用老办法呗。”安静笑了笑，继续解释道

“师姐，你满脑子都是军事，我是为所有人服务的，我需要把问题想明白。”林久浩说道。

两个人面对面互相瞪着对方，看谁先妥协，不一会儿。

“你是对的，师姐。”林久浩想了一会儿突然说道。

“这么快就投降了，枪毙你。”安静盯着林久浩。

“不是，班长，我又想明白了。”林久浩学了一句电视剧台词。

“是嘛！你想明白什么了？”安静回问一句。

“这些信息元都是我们在基础信息元中，统计归纳总结出来的，基本达到固化的要求，而且现在的机器人需要的是思维，而不是自主思维，还有，就是如果需要变动，还可以在附加的固态存储架构中去存储可变动信息元。”林久浩终于明白了。

“是呀，我怎么没有想到呀。。。你真是一个大聪明。”安静知道，这些都在方案设计中。

“所以，把可以固化的基础信息元部分，固化到芯片里，执行命令。”林久浩学着首长的口气说话

“是，林大元帅，我们现在把模拟系统调出来，走一下看看就知道了。”安静说完，就去去实验室了。

思维，真正的思维，过程没有信息，而是闭环形成后才有信息，这些功能全部芯片化后，就成为真正的思维了，与人类的思维相比，一个是电流，一个是脑波。

对，湮灭掉的路径也不用做程序行走，因为在芯片里，它们只是一些消失的电流。

模拟程序调了出来，大屏幕上出现关联模型，与原有的多元关联拟脑模型相比，寻址部分又简化了。

林久浩操作着电脑，问道：“形成闭环的部分，可以按照先到先选吗？我们怎么选择？”。

安静也在操作，回答道：“所有闭环输出到一个存储位置，我们后续的第三部分会生成算法芯片，算法芯片去解决择优的问题，而现在这一部分要做的，就是统计归纳规范化信息元，然后把规范后的信息元，纳入一套以类脑细胞型信息元逻辑电路芯片模组里，这是机器人的基本脑模组。”。

“信息量很大，信息元数量也很大。”林久浩看着浩瀚的数据，说道。

安静调出另一张模型图，是设计的类脑细胞模组示意图，说道：“信息存储不在这些芯片里，信息元数量大不用担心，我们设计的信息元逻辑电路芯片，以一个单位信息元细胞开始，然后根据现在的芯片技术，看看一个芯片可以容纳多少个这样的细胞，形成一个类脑细胞芯片，然后我们再定制电路板，看一张电路板能够部署多少个这样的类脑细胞芯片”。

“知道了，然后看一个机器人需要多少这样的电路板，这些不用实际做，电脑就可以模拟出来，肯定可以放进一台拟人机器人里，因为比以前信息元固态存储映射内存的方式，已经节省了大量空间和能源了。”林久浩肯定地说道。

安静继续介绍设计图：“这些逻辑电路芯片是可以接受参数和指令，需要先统计信息元，然后对信息元的类型及连接做统一规划”。

“师姐，你，你们早就开始设计芯片了。”林久浩刚发现，别人也在工作。

“当然，我们内二实验室的第三小组，就是对接芯片设计的，好了，现在知道你的任务了吗？”安静问道

“知道了，我们第一步先归纳统计，规范化信息元，这个工作量巨大，师姐，如果我去做，需要人力。”林久浩说道。

“给你一个加强班，你去当班代，执行命令，完成任务。”安静下达命令。

“是，老大。”林久浩。

“叫我安少校，你叫首长也可以，但是，不能叫老大。。。我又不是山大王。”安静说完，把早就安排好的工作递给林久浩，人员也配备好了，林久浩不用事无巨细，只要盯住自己的小组，按照进度和规范完成任务，而林久浩自己，还要并行计算。

第二步任务，固定的执行脑算法定制计算芯片。当内容解析为信息元后，这些信息元将被储存到特定的队列组或者集合组中，这种信息元集合组被标注到拟脑模型中，作为条件环境参与计算。

把执行脑的过程类固定算法制作成芯片，例如，信息元捕捉函数，在所有分析群体趋势，及设定预设态等执行脑算法中，会被反复调用，这样固定的算法就可以定制为芯片。只要输入相关参数，这些芯片可以按照参数，运行固定算法，输出需要的结果。

其中最重要的是思维行走函数芯片，这是多元关联拟脑模型最关键的函数。该函数的作用是，当执行脑发起一个最简单的指令，例如，对某信息元发起【+++】象限方向的行走，行走函数会向这个象限方向发起行走指令，并按照关联信息元路径行走。

每一个思维行走函数都具备基础的思维路径发散控制方法，例如，令牌控制和深度阈值控制。

在行走的过程中可以积累距离、权重，重复计算角度的叠加状态，检查容忍度，传导参数等。【+++，缺省参数】指令是向【+++】象限发起全路径行走，即所有关联信息元都发起行走，直到出现闭环，行走函数【深度阈值】自动湮灭掉没有闭环的路由。如果执行脑发布的是【+++，指令参数】，例如该指令参数是择优最短，则行走函数按照象限方向，先比对多个直接连接关联信息元的角度距离权重，先择优最短，如果无法形成闭环，再次短，直到形成闭环。如果【+++，H=N】，这是传参数到行走函数，H=N可以替换掉核心信息元原有的固化条件，替换为H=N，这样也改变的了最终闭环的可执行条件。

这些技术在早期的多元关联拟脑模型中已经实现，现在芯片化了。为了减少参数和指令的传递，加快运算速度，安静团队将原来的行走函数的参数指令调节方式，变更为多个算法芯片，即，如果需要采用全路径行走，就调用算法芯片一，如果最短择优行走就调用芯片二，依次类推。

实验室的电脑屏幕上，林久浩检查着芯片设计图，程序在这些芯片中模拟执行过程，林久浩用自己的经验，做着分析判断。

“师姐，最短路径不是最终闭环比对吗？这里为什么还有最短路径行走，这样选择可以直接得到最短路径闭环吗？”林久浩看着规划说明解释部分问道。

“这里最短路径行走，不是最终的最短闭环，而是先走最短距离的直接关联元，形成的闭环不一定是最短闭环，因为最短闭环是路径总和。在第一步行走的时候，就有可能把最短闭环错失了。”安静解释着。

“这样不好吧，不是闭环最短路径最优吗？”林久浩接着问。

“直接发起最短关联元行走，这是一种选择方式，给那些有特定应用的部门使用，我们不讨论这个问题。。。。。。就像你现在需要扳手吗？”安静问道。

“不需要，我这边不干机械活。”林久浩回答。

“但是，我给你准备了，如果你以后做某一件事情的时候需要，直接拿起来用。”安静做了一个比喻。

“明白了，师姐。。。这里还有问题，行走函数变化很快的，记得多元在每一个版本升级的时候都需要升级行走函数，而且还丰富了很多方式的行走函数，我们这样固化不方便升级。”林久浩根据多元的经验提出问题。

“这个行走函数是最基本的函数，作为多元关联拟脑模型的一部分，在不同版本里都在升级。确实，芯片化后的算法函数要面对这个问题，我们把芯片电路板做成可扩展方式，满足行走函数不断升级扩展的需要，当升级一个行走函数芯片，我们可以替换原有的芯片，当增加一类行走函数，我们可以把新定制的芯片插在电路板上，并在执行脑程序函数调用工具组里添加一个函数标识。”安静肯定是都想到了。

“师姐，我没有问题了，这个思路可以进行下去。”林久浩走通了几遍流程后，说道。

“好的，我们看着示意图，把计划重新整理一遍。”安静指着示意图。

“好的，师姐，你先来？”林久浩礼让一下。

“你来，师弟，开始吧。”安静下达命令。

电脑上调出一个完整的模型，这时就是现有的多元关联拟脑模型，只不过在很多可以芯片化的位置，由芯片替代了原有的计算进程。

“好，我们把感应层传递的特征码组关联模型对应到信息元编码，然后把这些信息元编码放进特定的队列然后再放入集合组，队列是针对同一事物的标签信息元队列，用于精确对应到信息元编码，然后再把准确的信息元放入集合组里面，集合组是当前的环境条件组。”林久浩解释着。

“看到那条循环流程线了吗？很重要，因为放进集合组的信息元未必是最精确的，有可能是上一层集合类信息元，所以这里有一个循环流程，根据感应层不断充实特征标签队列，可以继续缩小集合里面的集合类信息元的范围，直到准确命中。”安静也指着屏幕解释。

“知道了师姐，如果不能准确命中，先以集合类信息元参与计算，这是一个循环优化的过程。”林久浩说道。

“好的，继续。”安静说道。

“由执行脑建立的一个【我元】子拟脑，是以特定条件元作为核心元的，并带有固定关联信息元，现在把条件环境集合组里面的信息元按照六亲关系放入各个象限，同时再以距离方位角度等设定关联关系中的角度距离和权重。”林久浩边演示边解说。

“对，这样就形成了一个完整的拟脑体系，你的那个特定条件【我元】，对于机器人来说，就是机器人本身。。。继续。”安静说道。