第九十八章 善恶(1 / 2)

看着扬静姝和扬弃离去的背影,林行知隐约猜到了什么。

“之前那猜不透的焦虑,是孤独吗?”

林行知下意识摇了摇头,他并不认可孤独这个词汇。

在他看来,任何一个成熟的个体都不应该感到孤独。

孤独,是一个群体性词汇。

当个体处于群体边缘,又十分渴望融入群体,才会滋生出孤独感。

这种孤独,实则是个体无法与自己相处,没有建立健全的自我,只能奢求外界给予心理慰藉。

毫无疑问,这种孤独是一种变态的表现。

“或许我这种感觉正应对了庄子的那句话,「独与天地精神往来」,我的孤独是饱满的,是个体最完美的状态。”

没有思考太久,林行知很快就将这份情绪抛之脑后。

花了两个多小时,林行知再一次收集了四种不同生理状态的血液样本。

林行知没有去做代谢通量的实验,而是将目光放在这这两天刷的论文上。

既然大脑已经成功建立了「人体代谢网络图谱」,林行知不得不有了更大胆的想法。

林行知准备将自己认为有前途的天然物质,根据现有的代谢动力学、药效动力学、毒理学和物化性质进行计算建模,或许能得到一些意想不到的结果。

通过计算机探究药物属性,已经不是什么稀罕事了。

从Hansch的定量构效关系开始,已有50多年的历史,不少学者都尝试过诸如朴素贝叶斯(NaiveBayes)、决策树(decisiontree)、支持向量机和随机森林等浅层学习算法,进行预测。

实用价值得到了学者们的一致认可。

而且,大脑超强的并行计算能力,完全支持从浅层学习算法的基础上,增加隐含节点,也就是所谓的深度学习。

不仅如此,在记忆这些数据的过程中,大脑就已经自动化完成了数据集的标识。

“就算得不到确切的结果,应该也能提升大脑在特征提取方面的能力。”

林行知下意识感觉到兴奋,如果人类也能提升特征提取的能力,认知与智商绝对能得到极大的提升!

特征提取,是机器学习的实质。

同时,也是人类思维过程中最重要的底层逻辑之一。

比如,双眼识别谁是熟人,谁是陌生人。

本质上就是进行了「特征提取—分类」这个过程。

又比如,学习如何解析数学方程组。

本质上就是进行了「特征提取—分类—归纳」。

可以说,人类所有的思维过程,都离不开特征提取。

没有丝毫犹豫,林行知那是说干就干。

记忆过程一直持续到次日清晨,林行知也才勉强完成三种天然物质的网络模型。

如果是要设计某种全新药物,林行知绝不会单靠脑力,脑-机结合才是正理。

毕竟,理论可组成的化合物就远不止数万,更别说这还只是小分子靶向中的一环。

不过,得益于一心二用的能力,林行知这一晚也没耽误程序员百科的搭建,

看了一眼时间,林行知停下了手中的动作,眨了眨有点儿疲劳的双眼,准备用热水好好敷一下。

就在这时,林行知意外接到了杰伊教授的电话。

对这个老头,林行知还是挺有兴趣的,两人也有着相同的学术观念,都是坚定的「分布论者」。

“早上好,杰伊教授。”林行知接通了电话。

“哟,中气很足,看样子早就起床了,我还担心打扰你休息了呢。”

听着电话那头杰伊教授爽朗的声音,林行知还是有些高兴的。

至少,杰伊教授没有把自己当成地位不平等的小辈来看。

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