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首发：~第五章第章 父子对话：多元关联拟脑第2章 0版本
林久浩。
“这是一个问题，就像人一样，三岁孩子与三十岁成人思维结果不一样，但是为了确保思维正确，前期肯定要在执行脑上做定义和检查点”林自强。
“怎么又出来个执行脑？您的多元关联拟脑到底是个什么？”
林久浩。
“多元关联拟脑模型是基础大脑，就像你现在的大脑，即使不思考，你大脑里面的结构依然存在，多元关联拟脑模型也一样，它是思维的基础，即使不思维，信息元关联模型结构依然存在”林自强。
“这就是您一直说的，思维就要先有一个大脑”林久浩。
“对，当一个事件触发的时候，大脑会自己思考，但是聪明人也会时刻检查自己的思考是不是正确，能产生这个行为是一个执行意识，在多元关联拟脑算法模型里我们把它称为执行脑”林自强。
“哦，我们可以对执行脑做定义及检查点，确保执行脑在拟脑中走出闭环，只有思维闭环可以执行，所以您把这个叫[可执行闭环]”林久浩。
“对的，你还有问题吗？”
林自强。
“嗯~~~，多b怎么办，多b意味着多路径，这些路径怎么走下去？”
林久浩说。
“这是一个问题，当产生多b的时候，会有多个路径方向，拟脑都会计算，并继续走下去，如果某一条路径产生闭环，事情就简单了，闭环形成即停止思考，那些还没有形成闭环的路径都会自动湮灭掉，麻烦的是……”林自强。
“什么麻烦？”
林久浩。
“产生不了闭环，执行脑在节点数量设置上怎么调整，否则会产生大量路径，这些路径发散消耗算力，而拟脑又无法输出有效结果”林自强。
“老爸，这个不麻烦，其实就像教孩子知识一样，人工调整，让拟脑慢慢成长，这样闭环命中率就会变高，拟脑越聪明，路径发散问题就越少”林久浩。
“确实，不过路径发散问题还是要解决，否则算力消耗很大的”林自强。
“老爸，您记得当初说的阿尔法狗吗？大不了输一局，成长变聪明，手工连接形成闭环，就不会输第二局”林久浩。
“嗯，初期只能这样，毕竟孩子还需要教育的，你还有问题吗？”
林自强。
“有，你说的向上寻找更大的集合，这个会不会导致大量无意义路径，就是治疗方法已经可以直接作用于[人我]，还要经过上层多个路径吗？”
林久浩。
“首先这个无意义路径不应该造成执行脑无意义步骤，因为执行脑是执行闭环中的治疗方法，但是路径择优算法确实会计算这些路径，这也是我想解决的问题，如何产生最短路径，即捷径”林自强。
“捷径，就是治疗方法直接到人我，但是这个a-b-c-d-e-a，其中的d与a是不是没有直接的关联”林久浩。
“这里我也在想好方法，在人我坐标系的【生我正】象限里，以总类集合做信息元关联粒度较粗，但是信息元连接简单，可是需要更长路径。如果粒度过细，导致信息元象限内容及连接过于复杂，导致计算量过大，得不偿失”林自强。
“那怎么办呀？”
林久浩。
“我现在想出两个解决方法，一个是本位元直接插入法，这个比较好理解，就是在执行脑部分直接将本位元a在cde中插入，重新计算是否可以形成闭环，少走路径”林自强。
“这个可行吗？”
林久浩。
“可行是没问题的，但是不好，因为会增加执行脑的判断和分析代码，我们好不容易将信息处理转换为数学处理，又要增加信息判断，不好”林自强。
“另一种方法呢？”
林久浩。
“纯数学方法，例如信息元d向上寻找合集，即【生我正】，会在数学计算中产生连串的+++，+++……+++，那么这些连串的+++是否可以合并为一个，如果可以，那么就能够在执行脑中设定选择第一个+++象限信息元，作为闭环执行元输出”林自强。
“老爸，这个正点呀”林久浩。
“嗯，但是需要大量的实验验证，才能知道这个算法的可行性，现在20的模型我还在做初步设计，至少能够形成一个可构建的模型，然后再修改优化”林自强。
“老爸，我们说了这么多，是不是就是您开头说的那个道理，我们把拟脑智能的信息处理转化为数学计算了”林久浩。
“对，所以你要好好学习数学呀！”
林自强说。
“知道了，好好学习数学，而且我要开始思考20的问题了”林久浩。
“10版本的系统你怎么给你丁叔交代，要不我帮你完成最终版本吧”林自强。
“不用，老爸，丁叔公司的工程师也很给力的，我这边有好帮手，我很快会完结10版本”林久浩。
“那就好，今天就到这里，睡觉吧，累了”林自强。
“好的，老爸，休息吧”林久浩也回屋休息了。
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