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    向山看到了墻壁。

    仿佛建模出了問題一般，無數細微線條組成的稀疏墻壁。

    小八想著墻壁伸出手。

    他并不是真的“伸出手”了。他也沒有靈魂出竅。這一面墻壁是他所得到的數據反饋，是從服務器下載到的數據、經由生物腦的處理則想象成的。向山也只是借由“伸出手”的這個念頭，來進行自我暗示。

    向山生物神經網絡之中，一部分自主放電的中層神經元，會與產生這個“伸手”這個念頭的神經元，以及將之囊虧在一起的內功神京回路一起，形成混雜的“預測式編碼結構”。

    這是大腦的一個固有機制。

    大腦依靠神經元網絡層層抽取抽象概念、特征來進行識別。“深度學習”就是模擬這一過程，利用一層層的計算機編碼，抽取輸入信息的特征，進行單獨的識別，并進行復雜的模擬計算，并最終給出結果。其中的“深度”，便是指“模擬神經網絡的層數”——輸入層與最終輸出層之間、模擬層層抽取特征的神經元網絡的“隱藏層”。層數越多，計算的深度也越深。所以越是復雜的選擇問題，越需要深度的層次多。

    21世紀初所出現的超級圍棋計算機alphago，其策略網絡是13層，每一層的神經元數量為192個。

    人類在辨識、思考的時候，一部分自主放電的中層神經元，就可以與輸入神經元形成“預測編碼結構”，在輸入信息符合“預期”的時候，可以跳過“調集大量神經元對外來信息進行加工”的過程。

    而內功修煉到高深處，便可以對這個機制移花接木。在特定的狀態下，內功高手可以用更直觀的簡單神經沖動，喚醒一大片刻錄了強大內功的神經回路，甚至跳過了主觀意識的階段，直接用自己大腦的數學機能解決問題。

    然后，一團光焰從防火墻上爆發出來。

    向山一把握住了虛擬的火焰。

    向山的意識回到了原地。

    他的身體其實從剛才開始就一動不動。

    “嗯，升級了最新的防火墻？因為三年前的事情，所以意識到自己可能被內功高手盯了很久？”向山看了看自己的手。雖然剛才都是自己大腦在數據沖刷下擅自腦補的幻覺，但那團火焰背后也是有實際存在的數據的。

    小八的那一伸手，實際上包含了許多種常用的侵入手段。

    而防火墻的反饋數據，已經被拿到手里了。

    探測攻擊，完成。


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