第453章 更重要的项目（2/2）

接下来成为瑞典皇家科学院的外籍院士，无非就是走个流程而已。

但这并不代表他对瑞典皇家科学院会有任何归属感。

所以这家科学院是否会因为自家媒体的剪辑而丢脸，自然也不在他的考虑范围之内。

刚刚跟骆余馨的那些也并不是托词。他手头的工作的确是在想办法实现这一课题的

数学路径。

得更通俗些，面对这种应用向的命题，乔源在数学方面的工作主要是创造性将对方提供的数据转化成可用于判定的数学命题。

或者将一个课题转化成严格的数学语言。

比如乔源给出的方向之一就是存在一个非平凡的霍普夫代数结构，使得人类大脑的神经活动在统计意义上满足该代数的表示论关系。

至于这个非平凡的霍普夫代数结构可以是某个QU（N）群的辫子扩展，也可能被定义为某个非交换空间。

当然也可能需要某种更高阶范畴的语言描述。

这些就是乔源目前列出的候选数学命题。

比如人类大脑的宏观智能涌现和潜意识里的思考，由神经活动构成的辫子代数结构及其非对易参数q决定。

清醒状态对应g不等于1的非对易相，意识陷入沉寂则对应g无限趋近于1的经典极限。

又比如大脑的功能网络天然构成一个非交换空间，意识状态由该空间上的谱三元组刻画。

不同的认知任务则对应不同的算子。

意识涌现则直接对应于该谱三元组拓扑不变量的非零状态。

总之，这是一个完全崭新的课题，之前几乎无人涉及的交叉领域。所以完全没有可以直接套用的框架，一切都要从头开始。

这也是这个课题最具挑战性的地方，更是当时乔源一口答应德米斯的原因。

当然乔源拟定出的数学路线还是有迹可循的。

因为当初德米斯之所以想到这个课题，是因为伊利亚在领导研究乔贝恩思维模式会议上的一句话。

所以这个课题之所以会被提出，还是因为设计乔贝恩的数学基础。

很自然的，在构建严格数学语言和拟定数学路线的时候乔源也是以乔贝恩的底层数学架构为基础的。

不同的地方在于，人类意识的表象显然不可能每次都会有最优选直觉。

又或者高尚的人和自私的人，聪明人和愚蠢的人在思考时明显在遵从完全不同的优选逻辑，其效用函数、偏好序和决策核都完全不同。

所以在考虑设计可供拟合海量数据的数学模型时，必须要考虑更庞杂的变量。

对此，乔源当下的解决方案是直接将模型分成了两层。

第一层是底层数学结构。

乔源的想法是假定这个底层结构对所有的智能系统都成立。包括了人脑和人工智慧。

第二层则是高层的认知策略。

换言之，底层是一个封闭的模具。高层则是一个完全开放，可供变形和修改的大参照系，来提供灵活性。

这样的大框架毫无疑问是极为复杂的。

所以才会让骆余馨觉得这已经远超了她的能力范围。

但对于乔源来这其实都是很自然的选择。

虽然他不太懂物理，但那些搞物理的用同一套薛丁格方程来描述不同的原子属于人人都知道的常识性知识。

在跟骆余馨聊完之后，乔源便把这些外界事务暂时丢到一边，再次将目光投向他眼前的手稿，大脑也再次进入高速运转模式。

选择是很重要的一步。

因为通过不同的数学路线去构建数学模型，然后再去拟合都是一个不断试错的过程。

这期间不止是需要消耗大量的时间，还需要消耗海量的算力。

德米斯的实验室十多年积攒的那些海量数据既是必不可少的资源，同时也是幸福的负担。

选择不同的数学路线，在做数据拟合时，需要扫描足够的参数，还要在巨大的假设空间中搜索。

并针对每个模型去做训练验证和对比。

这是一个极大的工程。

换了其他人或许会觉得在面对一个全新的交叉研究领域时，这种试错是必须付出的代价。

如此复杂的命题即便做个几年十几年都是正常的。

甚至几年十几年之后都做不出结果，也不会让人意外。

但乔源显然不这么认为。

从效率的角度去思考，他希望能够在试错时，就能尽量做到完美。

哪怕一次性无法得出一个确定的结果，但起码要验证出这个课题是否有成功的可能。

在思考了良久后，乔源将他总结出的六个候选方向，分别用笔画出了几个记号，然后

再次开始重新书写一个新的融合性命题。

“设大脑功能网络定义了一个非交换测度空间X，其在三元组（A，H，D）由神经连接矩阵和脉冲动力学构造。

代表神经活动的辫子代数Bn通过QU（N）群的表示作用在H上。参数g的取值与非交换几何的曲率量相关，并随随曲率变化自动调节。

每次意识涌现对应于一个拓扑相变，即：当g从1变为非平凡复数时，谱三元组的指标从零变为非零整数，并判定大脑进入拓扑保护的信息处理模式。”

这当然不是随便从六个命题中重新拟合的一个新命题。

而是乔源在分析了所有的思路后，总结出了一个天然具备可证伪性的命题。

因为这个命题可以根据数据预测在意识陷入沉寂时，参数q是否会连续趋近于1，同时非交换曲率趋近于零，拓扑不变量也变为零。

如果最终在拟合数据时

出现不一样的结果，甚至完全的趋势，可以直接将整个命题全部推翻。

如果这一数学模型在拟合时，出现了预料之中的特征就可以直接引入概率论和随机矩阵路线，尝试对意识水平的连续指标进行解释。

简单来如果抓准了主结构，就能直接补充涨。

这个方法干脆利直接。

如果被证伪，起码证明了乔贝恩这套底层逻辑跟当下的意识数据并不兼容，没法直接套用在人脑运作机制上的。

也明单靠QU（N）群理论和非交换几何，辫子代数的直接映射还不够，必须引入新的数学对象，又或者重新去拟定人工智慧的数学基础和人脑机制的对应关系。

当然对于乔源来，大概就是换个思路。

（本章完）