“未來智慧專案組”的會議室裡，氣氛嚴肅而緊張。
巨大的全息螢幕上，正反覆播放著“混沌神經元網路”在學習手寫數字任務時，那條如同心電圖般劇烈震盪、始終無法收斂的損失函式曲線。
這幅影像，像一塊巨石，壓在專案組每一個成員的心頭。
“我們必須找到抑制混沌的方法。”索菲亞首先發言，她的表情很凝重，“我初步的設想是，在演算法層面引入更強的‘正則化’項，比如增加一個‘L1範數’懲罰，來強制稀疏化神經元之間的連線，或者在啟用函式上增加一個‘飽和邊界’，限制神經元的過度放電。”
徐濤接著她的話說道：“技術上是可行的。這相當於給每個神經元都套上一個‘緊箍咒’，強行把它們的隨機行為，限制在一個可控的範圍之內。但……”
他沒有說下去，但所有人都明白他的意思。這樣做，無異於又回到了“簡化模型”的老路上。他們費盡心力從生物神經元那裡引入的“非確定性”火花，很可能又會被這個“緊箍咒”給掐滅。
“我不同意。”高翔緩緩地搖了搖頭，他的目光始終沒有離開螢幕上那條混亂的曲線，“這是一種治標不治本的方法。我們不能因為無法駕馭混沌，就選擇殺死混沌。生物大腦本身就是一個充滿了噪聲和隨機性的系統，但它並沒有因此而崩潰，反而演化出了高度的智慧。這說明，我們一定忽略了某個更底層的、用於平衡‘混沌’與‘秩序’的關鍵機制。”
會議室裡，再次陷入了“工程派”與“理論派”的思維碰撞。一方傾向於用已知的、可靠的演算法工具來解決問題，另一方則堅持要探尋問題背後更根本的物理或生物學原理。
就在這時，一直安靜地聽著眾人討論的豐承德院士，開口了。
“高博士說得對。”他的聲音不大，卻立刻讓所有人都集中了注意力，“你們遇到的問題，其實是所有計算神經學研究者都會遇到的終極難題。而大自然，早在數億年前，就已經給出了一個無比精妙的答案。”
他示意自己的學生李哲，將一份新的簡報投射到螢幕上。
螢幕上，出現了一張透過電子顯微鏡拍攝的、兩個神經元之間連線處的高解析度影像。那個被稱為“突觸”的微小結構，清晰地展現在眾人面前。
“我們之前所有的討論，都集中在‘神經元’本身。但我們忽略了比神經元更重要的東西——那就是它們之間的‘連線’。”豐院士的聲音充滿了力量。
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