蜂巢实验室。
“神经反应正常。”
修复蛋白的存在，让一切的研究，都变得简单了起来，特别是在人体生物科学上面，更是有了史无前例的超级进展。
直接研究人体，当然是一种禁忌了，人体试验是惨无人道的。
但是在修复蛋白和更迭蛋白的作用下，这种研究却能够有完全不一样的成就。
不仅仅是能够让器官保持活性，甚至可以让器官在离体之后依然正常运行，这就给了研究一大便利。
正因为如此，现在的人体科学的水平，甚至都能够达到21世纪的程度了，如果拥有了21世纪的科技，凯瑟琳甚至认为，现在的人体科学将达到一种完全不可思议的程度。
而这个时候，一种在曾经的世界几乎没有研究的新技术，现在也在这里开展。
——神经计算机。
或者说，生物脑计算机。
神经计算机，是模仿人的大脑判断能力和适应能力，并具有可并行处理多种数据功能的神经网络计算机。与以逻辑处理为主的第五代计算机不同，它本身可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且它可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。
以往的信息处理系统只能处理条理清晰，经络分明的数据。而人的大脑却具有能处理支离破碎，含糊不清信息的灵活性，这类神经电子计算机将类似人脑的智慧和灵活性。
——这只是计算机上面的定义而已。
相反，利用神经元模拟计算机的功能……为什么就不可以呢？
而这个，就是蜂巢实验室正在开展的研究之一。
人脑有140亿神经元及10亿多神经键，每个神经元都与数千个神经元交叉相联，它的作用都相当于一台微型电脑。
人脑总体运行速度相当于每秒1000万亿次的电脑功能。
用许多微处理机模仿人脑的神经元结构，采用大量的并行分布式网络就构成了神经电脑。而同样的，神经也可以模仿机器，然后得到大量数据。
或者，直接用神经来处理信号。
在神经电脑的概念中，神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。
神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆，视觉和声音识别能力。
这些都是模拟人脑来做的。
而且这不是天方夜谭。
这个研究甚至不需要到21世纪，在原本的世界，日本科学家已开发出神经电子计算机的大规模集成电路芯片，在15厘米正方的硅片上可设备400个神经元和40000个神经键，这种芯片能实现每秒2亿次的运算速度。1990年，日本理光公司宣布研制出一种具有学习功能的大规模集成电路“神经lst”。这是依照人脑的神经细胞研制成功的一种芯片。它利用生物的神经信息传送方式，在一块芯片上载有一个神经元，然后把所有芯片连接起来，形成神经网络。它处理信息的速度为每秒90亿次。
富士通研究所开发的神经电子计算机，每秒更新数据速度近千亿次。日本电气公司推出一种神经网络声音识别系统，能够识别出任何人的声音，正确率达998。
美国研究出左脑和右脑两个神经块连接而成的神经电子计算机。右脑为经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别：左脑为识别功能部分，含有100万个神经元，用于存储单词和语法规则。
甚至不仅仅只是应用于这些领域而已，在21世纪的纽约、迈阿密和伦敦的飞机场已经用神经电脑来检查爆炸物，每小时可查600～700件行李，检出率为95，误差率为2。
神经电子计算机可以被广泛应用于各领域。它能识别文字，符号，图形，语言以及声纳和雷达收到的信号，判读支票，对市场进行估计，分析新产品，进行医学诊断，控制智能机器人，实现汽车和飞行器的自动驾驶，发展，识别军事目标，进行智能决策和智能指挥等。
在硅片上模拟人的大脑，虽然最终的神经细胞只有蚂蚁的思考水准，但总算迈出了机器生命的第一步。
有人把大脑比作颅腔里装着的一碗粥，一碗重约3斤的粥，它消耗了摄入氧气的20还造就了人类独有的灿烂文明。当然，这碗粥究竟是怎么工作的，一直是个谜。
18世纪以来，人们更愿意认为大脑是一台精密仪器。大脑拥有100亿个以上的神经细胞，它们之间的连接可能会超过1000万亿个。这种复杂程度超出了人类目前的技术水平，以至于有人说：“如果人的大脑简单得能够让人理解，那么人一定会愚蠢到不能理解自己的大脑。”
这么说未免有些悲观。如果仅需要运算，不一定非得靠大脑。20世纪50年代的人工智能就有思考的能力，以至于电子计算机的奠基者之一阿兰。图灵乐观地预测，当人类迈进21世纪的时候，计算机应该就具有了和人相当的智能。
当然这句话现在看起来更像痴人说梦，虽然ib计算机“更深的蓝”早在1997年就战胜了人类的国际象棋世界冠军，但那台机器脑袋依然只能凭借庞大的存储和飞速的计算，而非真正意义上的思考。
计算机现在已经以人类远远不能企及的速度和精确性，实现了原本属于人类思维领域的大量任务，从最复杂的计算到最逼真的模拟，甚至到“写诗”和“作曲”。
而反其道行之呢？
神经是怎么进行“思考”的呢？
首先，显意识把认知主体当前正在积极思考并寻找解决办法的课题，作为“指令性信息”输送给潜意识。这是灵感发生的前提，潜意识推论活动就是围绕这条“主线”进行。这种指令性信息，不管是以光波、声波、压力、温度等形式出现，还是以形象、语言、概念出现，都一律转换成生物电流脉冲信号，并通过神经纤维传给右脑。
换句话说，不管怎样的信号，都是将可以转化为电流脉冲信号的。
而这，是可以被模拟的。
换句话说，这就是相对于电子计算机的“输入信号”。
然后显意识把“指令性信息”传给潜意识后，由于自我意识的强烈要求，使形成的电脉冲信号的时空分布呈现“光亮”（比平时强烈得多的）信息，从而促使新输入知觉信息与已有经验信息之间的同构活动加快，也使右脑神经网络功能的重新建构配合更为默契，由此得到潜意识推论后的“新信息”或“良好图形”。
第二步整合的结果又反馈到显意识。显意识对反馈信息常以抽象思维、形象思维等形式进行综合分析。鉴别后如不符合要求，则又以新的指令性信息输送给潜意识。
如此往复多次，一旦合目的的推论结果涌向潜意识，而人，就得到了一个自己的结论。
而这，就是电子计算机中cpu处理电子信号的方式了。
然后，人会根据得到的结果来行动，这就是“信号输出”了。
人脑究竟能够做什么呢？
打个比方吧，如果一个人想要用电脑，将某一幅图里面的人物给“抠出来”，这个人首先给拥有一台高性能计算机，然后要有photoshop这样的软件，最后再利用软件来“抠图”。
但如果人脑能够将图像直接输出的话，那就可以省下这些步骤了，这个人如果看着这图里面的人物，瞬间便能够将其完全识别出来，这图就出来了，然后，人脑还能随意的对图片进行“修改”，最后输出，便能够得到完美的图像了。
或许，这个能力和“脑补”有些类似。
但是这，就是生物脑计算机真正能够做到的事情。
如果现实里面有这样一台计算机，那能够达到什么样的程度呢？
——即便在21世纪的头一个十年，超级计算机也依然没有得到人脑计算速率的1。
当然，这其中是有区别的，人脑不可能去计算加减乘除之类的，而是在逻辑运算和思维能力上面。
人脑不用根据生硬的计算来得出结论，而是通过另外一种方式。
当然，现在也不可能使用人脑，在发现修复蛋白对猿类有作用之后，他们使用的，就是灵长类——例如猩猩的大脑，这些大脑同样也具有神经元系统和结构。
而这样的脑，就是生物脑、神经性计算机的契机。
一切，都在缓慢的发生着变化。
……
（未完待续）