丝毫不夸引苹果在2011年的时候市值不过三千亿米元，现在多少？三万亿科创生物光是脑机连接VR业务就能值三万亿，更别提还有其他两个核心板块的业务，现在又有了魔法的加持。

科创生物绝对是大A最有价值的核心资产。”

大洋那端的纷纷扰扰对于另外一个国家来说，只是报纸上的头条新闻上人看过就忘当然蓝星第一位公开法师，这个新闻还是能让人记住很久。

不过怀尔斯已经很久没时间看新间了。他也是看到摩法论坛左上鱼的编号加了一位也意识到世界上又多了一位法师，跟同僚交流之后，才知道新增加的法师叫郑理，是华国首富。

司时在科研上有极强的天赋。

这些只是吃饭时的闲谈。

掌握魔法之后，怀尔斯发现自己的食量大了不少。

根据研究发现，他们的大脑需要消耗更多的能量，因此需要更多的食物、、

胃部消化来支撑大脑运转。

怀尔斯吃完后回到自己的办公室，他有种预感。

他很快能在人工智能领域实现突破。

这次的办法绝对可行。

此前有科学家提出过用于实现联想记忆的新型神经模型，该模型基于通过感觉神经元接收外部刺激的分层生成网络。

这种新型神经模型使用预测编码进行训练。

而预测编码是一种基于错误(error-based)的学习算法，其灵感来自人类大脑皮层中的信息处理联想记忆模型，借鉴了人类大脑神经元存储、关联以及检索信息的模式。

由于在人类智能中的重要性联想记忆的计算模型有数十年历史。

其包括自动关联存储器，允许存储数据点和检索存储的数据点s当提供噪声或部分变体时s和异质关联记忆，能够存储和调用多模态数据。

但是这仅仅停留在想象阶段，当时只是提出设。

猜测可以通過新型神经网络达到预想中的目的。

但是具体落地一直没有实现。

而怀尔斯在进行人工智能学习后，认为这个路线的潜力最大。

当然也有潜力更大的路线，但是那些潜力更大的路线，有硬件上的桎梏硬件突破要比软件突破难的多。

比如可进行学习的自动机，此种类型的自动机可以通过从学习数据中改变自身的状态转换函数的概率来对数据进行学习，并可以使用自身的状态来编码信息，

不同于神经网络，可学习自动机天然的具有对数据进行时序编码的特性，且具有良好的可解释性。

旦是这种路线的问题在于算法路径过于复杂，状熊太多，硬件难以实现。

“是否上传”

经过长期的研究、开发、测试阶段，他们终于做出了相对完善的人工智能并且经过了内部的图灵测试。怀尔斯点击magic.com的上传按钮后，内心一阵志忑


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