“神威之心-超导版”的控制中心里，气氛紧张而又充满了期待。
在过去的数周时间里，这台庞大的计算机器几乎将一半的核心算力，都投入到了对那500tb小白鼠神经元原始数据的分析之中。
徐涛、高翔、索菲亚，以及丰院士团队的李哲等人，几乎是全天候地驻扎在这里。他们的目标只有一个：从那片看似混沌的信号海洋中，为神经“噪声”建立一个精确的数学模型。
今天，就是检验他们成果的时刻。
“所有数据分析完毕。”索菲亚的声音在安静的控制中心里响起，她的指尖在键盘上轻快地敲击着，调出最终的分析报告，“高博士的预测是完全正确的。神经元膜电位的自发波动，其功率谱密度，在双对数坐标系下，呈现出非常清晰的线性关系，幂指数a的值，在0.8到1.2之间浮动。”
“此外，我们计算了信号的赫斯特指数（hurst exponent），得到的值大约在0.75左右，显着大于0.5。”高翔在一旁补充道，“这明确地证明了，这个随机过程具有长程正相关性，也就是我们之前讨论的‘记忆性’。它不是白噪声。”
这些冰冷的数据和术语，对于在场的生物学家和计算机科学家来说，却像是最动听的音乐。它们无可辩驳地证明了，神经元的“噪声”，并非完全的混沌，而是遵循着一种深刻的、具有分形特征的数学规律。
“所以，我们的第一步，从‘画像’到‘模型’，已经完成了。”徐涛的目光扫过在场的每一个人，脸上带着自信的笑容，“我们已经成功地为小白鼠神经元的‘噪声’数据，建立了精确的数学模型——一个基于‘分数布朗运动’的随机过程。”
他转向索菲亚：“接下来，就是第二步。把这个‘数学幽灵’，真正地注入到我们的人工神经元之中。”
这项工作，由徐涛和索菲亚联手负责。
他们没有选择传统的、静态的深度神经网络（dNN）作为基础，而是选择了一个更接近生物神经元工作方式的模型——脉冲神经网络（SNN）。
与传统神经网络传递连续的激活值不同，脉冲神经网络中的神经元，通过发送离散的、时间序列上的“脉冲”来进行信息传递，这与生物神经元的“全或无”放电特性更为相似。
接下来的几天，徐涛和索菲亚几乎是将自己关在了代码的世界里。他们将那个复杂的、基于分数布朗运动的随机过程模型，进行编码和优化，最终将其作为一个内置的“混沌干扰源”，巧妙地整合进了经典的“Leaky Integrate-and-Fire（LIF）”脉冲神经元模型之中。
这个干扰源，就像一个微小的、永不停歇的“背景噪音”产生器，持续地对人工神经元的膜电位进行微扰，模拟真实生物神经元内部和外部的复杂生化环境。
一周后，世界上第一个能够模拟生物神经元“非确定性”响应的简易版模型，在他们的手中诞生了。
徐涛将其命名为——“脉冲神经元-混沌版”（SNN-chaos Neuron V1.0）。
模型构建完成的当天下午，项目组所有核心成员再次聚集在控制中心，进行第一次正式的功能测试。
“测试目标很简单。”徐涛站在主屏幕前，对众人说道，“我们要验证，对于完全相同的输入信号，我们的‘混沌神经元’，是否能像真实生物神经元一样，产生不同的输出响应。”
他设置了一个简单的测试程序：一个恒定的、强度为10毫安的输入电流，将持续刺激这个单神经元模型100毫秒。这个过程，将重复执行十次。
“如果它是一个标准的LIF神经元，”索菲亚在一旁解释道，“那么我们将会看到十条完全重合的、具有固定频率的输出脉冲序列。”
徐涛深吸一口气，按下了执行按钮。
所有人的目光，都死死地盯住了屏幕。
屏幕上，十次独立的测试结果，以十种不同的颜色，被同时绘制了出来。
结果出现的瞬间，控制中心里响起了一阵压抑不住的惊呼声。
那十条输出脉冲序列，没有任何两条是完全一样的！
它们看起来都遵循着某种大致的规律，放电频率都在一个相似的区间内波动。但是，每一个脉冲出现的具体时间点，都存在着微小的、随机的偏差。有的脉冲提前了一点，有的则延迟了一点，还有的甚至出现了微小的“簇放电”现象。
“把这十条输出序列的‘变异系数（coefficient of Variation, cV）’和‘峰峰间隔（Inter-Spike Interval, ISI）’分布计算出来。”高翔立刻说道。
徐涛迅速执行了指令。几秒钟后，计算结果与李哲提供的、真实小白鼠神经元的统计数据，被并列显示在了屏幕上。
高度吻合！
无论是描述放电离散程度的cV值，还是描述放电节律的ISI分布图，他们的人工模型，都以极高的精度，复现了真实生物神经元的统计特性。
“成功了……”索菲亚看着屏幕，湛蓝色的眼睛里写满了震撼，“我们……我们真的在代码层面，复现了‘不确定性’！”
控制中心里爆发出了一阵热烈的掌声。丰院士的团队成员们，看着屏幕上那熟悉的、充满了“生命力”的脉冲图，眼神中充满了激动。他们第一次看到，自己实验室里那些“不完美”的生物数据，被如此完美地转化为了精确的、可计算的数学模型。
然而，就在所有人都沉浸在这份阶段性胜利的喜悦中时，作为主要创建者的徐涛，却再一次皱起了眉头。
“高兴得太早了。”他泼了一盆冷水下来，“单个神经元的成功，只是万里长征的第一步。真正的考验，在于由它们组成的网络。”
他没有停顿，立刻开始了第二项测试。
“我们现在，将一千个这样的‘混沌神经元’，连接成一个简单的三层全连接网络。”徐涛快速地构建着新的测试环境，“让它去学习一个最基础的视觉任务——识别mNISt手写数字数据集。”
这是一个对于任何一个成熟的神经网络来说，都简单到不能再简单的“hello world”级任务。
“如果是一个标准的神经网络，完成这个任务的训练，并达到99%以上的准确率，只需要几分钟。”徐涛说道。
他加载好数据集，启动了训练程序。
然而，接下来发生的事情，却让所有人的心，都沉了下去。
屏幕上，代表着网络损失函数（Loss Function）的曲线，并没有像预期的那样平稳下降，而是在高位进行着剧烈的、无规律的震荡，迟迟无法收敛。代表着识别准确率的数值，则始终在10%左右徘徊——这和随机乱猜，没有任何区别。
时间一分一秒地过去，十分钟，二十分钟……
网络的状态，没有任何改善。
“停止训练吧。”高翔的声音有些低沉。
结果已经很明显了。由于每一个神经元都充满了随机性，整个网络的行为，变得像一群无法被指挥的、各自为政的士兵，完全陷入了混乱。信号在传递的过程中，被一层层地放大和扭曲，最终变成了一片毫无意义的噪声。
他们引入的“混沌”，在赋予单个神经元“灵性”的同时，也彻底摧毁了整个网络的学习能力和稳定性。
他们亲手打开了潘多拉的魔盒，释放出了“不确定性”这个强大的精灵，却发现，自己根本无法驾驭它。
“我们陷入了一个新的困境。”徐涛看着屏幕上那条混乱的损失函数曲线，缓缓说道，“如何在保证‘非确定性’带来的创造潜力的同时，又能维持整个系统必要的‘秩序’和‘稳定性’？‘无序’与‘有序’之间，我们该如何去寻找那个微妙的平衡点？”
这个全新的、更加深层次的难题，如同一座巨大的山脉，横亘在了“未来智能项目组”所有成员的面前。