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第二十章多元关联拟脑技术芯片化（第2页）

“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。

“好的，以【我元】为核心的条件环境拟脑模型，通过关联信息元接入我们的多元关联拟脑模型，从而实现思维行走。”林久浩把条件环境空间定义感知空间，此时，在该条件环境空间中的信息元，都具备多个地址，除了感知空间地址，还有语义模型地址，以及多元关联拟脑模型中的思维空间地址。

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