大国科技：我的产品有升级面板 第130节

　　林峰想要搞的脑机接口芯片，是那种同时拥有‘信息输入大脑’与‘大脑信息输出’功能的脑机接口芯片。

　　这种脑机接口芯片，主要就是将上千万乃至数千万条生物相容性柔性电极在不破坏大脑的情况下植入到大脑组织里。

　　然后这上千万或数千万条生物相容性柔性电极将会高清晰地采集脑波信号。

　　随后这些信号经过外面计算机的处理，达成通过‘想法’来控制电子设备、控制机械手或输出文字、语音、画面的目的。

　　同时如果有需要，这上千万或数千万条生物相容性柔性电极本身也能产出电信号。

　　这些电信号传递到大脑神经元后，可以让大脑感知到信息，就如同耳朵听到的声音会以电信号形式传递到大脑神经元处，让人会‘听到’声音一样。

　　这样之后，配合人工智能贾维斯的强大算力，理论上通过这个脑机接口芯片，可以构建出一个无比真实的虚拟世界，执行缸中之脑计划！

第187章 知识灌输技术？！

　　2024-06-19

　　因为通过那同时拥有‘信息输入’与‘信息输出’功能的脑机接口芯片。

　　脑机接口芯片通过电极发出的电信号信息将会与人类器官发出的电信号信息一样，完全无法辨别真假。

　　而你的大脑有什么动静又会以脑电波的形式反馈到外面计算机里，这样之后，有了信息的输入与输出，自然可以构建出一个无比真实的虚拟世界。

　　甚至如果进一步开发，林峰还可以借这一套系统搞出恐怖的知识灌输技术。

　　毕竟人类学习知识的过程，本质就是眼睛、耳朵、嘴巴等器官的神经元产生电信号，这些电信号会一路传导到大脑神经元里。

　　大脑的神经元在接收到相应电信号后会通过神经突触连接其他神经元，然后传播电信号，最终形成一个神经通路。

　　这些神经通路也就是短暂记忆会保存在海马体中，如果后续反复复习，那神经通路就会越来越稳固，大脑记忆的时间也会越来越长。

　　所以说当人类学习一门科目、一项技能、一个领域知识时。

　　本质上都是在人类的大脑中塑造一个个神经通路，将不同神经节点连接在一起，通过复习的手段将他们联系加深加强。

　　在这样的情况下，既然脑机接口芯片都可以产生电信号，让大脑看到听到虚拟出来的画面、声音乃至五感模拟。

　　那自然可以利用这个技术将大脑产生的神经通路进行重复运行，从而达成知识灌输或者说重复学习强化记忆的效果。

　　其中该知识灌输技术的开发难度，实际可能比制造虚拟世界，达成缸中之脑计划容易得多。

　　因为人类的感官可以感知到的细节太多了，就单单食物的味道来说，这就实在太过多变了。

　　想要达到现实一模一样的效果，让人仿若处于缸中之脑状态，完全无法分辨真假虚拟世界的程度，这不是几年十几年可以完成的。

　　可以说这是一个百年工程，因为世界是如此之大，单单一个食物味道的电信号就多种多样，全世界一共又有多少种味道？

　　想要将全世界看到东西的画面、闻到的气味、吃到的味道、听到声音、触摸的感觉等等全部转化为虚拟的电信号，这工程实在是太过繁琐了。

　　就算开发出了人体器官电信号解析技术，将身体器官感知到的庞大电信号进行解析，从而重复出同样的电信号。

　　但实际提升也是快不了多少的，一切还是那句话，这世界实在是太大了。

　　所以就现实来说，研发出知识灌输技术，比构建一个缸中之脑般的庞大虚拟世界更容易开发完成。

　　当然，单单一个让新学习知识的神经通路反复运行，从而达成强行记忆住新学习知识的知识灌输技术可不够。

　　虽然有了这个知识灌输技术后，理论上可以让人一个星期里学会读写简单英语，但有些东西不是强行记住就行的了。

　　就比如现代许多普通大学大专生别看拥有大学或大专学历，但实际上他们的工作动作能力相当堪忧。

　　原因就是他们只是被灌输了一大堆理论知识，那些知识并没有真的被他们掌握。

　　造成这样的原因除了人均教学器材稀缺外，也跟他们实战动手经验不足有关。

　　美帝国的大学或高等技校他们在教学的时候，强调的是实战动手能力，而且动手实验的东西还往往是目前市面上最新的。

　　所以美帝国的大学生与大专生的动手能力那是真的很强，他们尽管论理论知识的全面性掌握可能没有大夏的学生多。

　　但他们都是实战小能手，凭借自己掌握的知识一出大学进入工厂后就能成为高素质产业工人。

　　而不是大夏这样虽然掌握了一大堆理论知识，掌握的知识似乎很全面，但结果出了社会去找工作后。

　　会发现许多学习的知识都没有用并且掌握的知识是落后社会一大节的，还需要重新学习补足实战动手经验不足的短板。

　　至于哪个教学模式好，各自有各自的优点与缺点。

　　美帝国这种注重实战的教学模式可以让学生出校门后快速成为高素质工人或科研骨干。

　　缺点是你因为专精一门技术，以后只能做这一类型的工作，除非你出校门后还自学了其他的技术技能。

　　而大夏的模式注重理论知识全面性，你不干这份工作，出校门后还可以干其他类似的工作。

　　虽然你的实战动手技能比较渣，但实战动手经验这东西，完全可以从企业那里重新学习弥补过来的。

　　只不过有些事情说得好听，实际上许多企业并不给你机会补足实战经验的机会。

　　因为他们招收应届毕业生时，其实更喜欢招募那种动手能力更强，掌握更多实战经验的应届毕业生。

　　毕竟这样的人一招来就可以干活，还可以因为对方是应届毕业生的身份，压榨对方劳动力，给对方更少的工资。

　　所以如果给企业们机会，他们自然是会选择实战动手能力更强的应届毕业生。

　　而不是那些看上去掌握了一大堆理论知识，结果实际真要他们动手时一脸楞逼的应届毕业生。

　　当然，如果问林峰想要哪种？

　　林峰的回答肯定是两个都要，该应届毕业生最好掌握着丰富且全面的理论知识，然后实战动手能力又很强。

　　而现在的知识灌输技术与虚拟世界两者结合后就可以做到这一点。

　　知识灌输技术可以让新学习知识的神经通路反复运行，达成过目不忘的特殊效果，从而在短时间里掌握着庞大且全面的理论知识。

　　缺点则是虽然掌握了庞大且全面的理论知识，但理论知识终究是理论知识，不是实战动手经验知识。

　　而虚拟世界恰恰可以弥补这一点，毕竟现实情况里，你想要拥有大量的实战动手机会积累经验实际并不容易。

　　就比如你是一个汽车维修专业的学生，你学会了一个缸内直喷发动机的知识。

　　因为你未来的就业方向是汽车维修行业，你掌握了缸内直喷发动机的结构原理后，你可以大致推断可能是哪个零件坏了。

　　但这种所谓的大致推断其实相当不靠谱，因为你没有那么多时间去一个个拆下来检查。

　　而且真想要拆下做零件检查也不是一件容易的事情，发动机这么复杂，拆一个零件往往要拆一大堆其他东西，有些零件还要吊发动机下来。

　　所以你不可能真的全部都拆下来进行零件检查，这时就需要靠实战动手经验了，你需要根据实战经验判断缩小故障零件的范围。

第188章 虚拟世界的巨大作用

　　2024-06-19

　　所以单单掌握了缸内直喷发动机的结构与原理等理论知识是没有用的，真想诊断维修缸内直喷发动机还需要实战动手经验的知识做辅助。

　　而这个实战动手经验的知识恰恰是大夏教育体系稀缺的，大夏的大学或者大专一般是不会重点教导这些实战动手知识。

　　这些知识你想要拥有，那只能出去工作遇到该类问题后自行搜索资料或盲猜诊断，事后分析原因得出自己的实战动手经验知识。

　　至于大夏的教育衙门为什么不教导这些实战动手知识。

　　原因是缸内直喷发动机太复杂，可能发生的故障现象太多了。

　　真要是来来回回仔仔细细地教导你怎么维修这个缸内直喷发动机，那汽车的其他部件系统还要不要教学了？

　　而且真想要教学，那就需要弄出许多台故障的缸内直喷发动机出来。

　　否则空口无凭光是老师说它有什么故障现象，导致故障的原因是什么等，学生们肯定是记不住这些的，也没有实际体悟。

　　但想要弄出那么多的缸内直喷发动机给学生增加实战诊断经验，这教学器材成本太高了，学校肯定是玩不起的。

　　但现在如果拥有一个虚拟世界，那一切都不是问题了。

　　毕竟在虚拟世界里只是浪费一些算力资源，浪费一些电能而已。

　　相比于购买许多台缸内直喷发动机来说，使用虚拟世界积累实战动手经验的成本实在是便宜太多了。

　　最重要的是羊毛出在羊身上，使用虚拟世界的成本肯定是由学生们承担，而不是学校承担。

　　最终学校完全不用在实验教学器材里花费一分钱，学校一方自然是乐开了花。

　　而学生们看上去虽然承担了使用虚拟世界的成本，似乎亏大了，但实际也是赚大了。

　　因为一切在暗中早已标注好了价格，毕竟学校的实验器材采购成本，实际是会平摊到学费里的。

　　此时学校不用采购高昂的实验教学器材，那学校自然没有理由保持那么高的学费，这时学生自然是赚大了。

　　所以虚拟世界这东西如果真弄出来，那能起到的作用真的相当之大，说一句改变世界与改变人类发展史都丝毫不夸张。

　　而大夏国如果大力支持知识灌输技术与虚拟世界技术，那大夏一年的发展速度，也许可以比肩几年的发展速度。

　　最终只是用几年的时间，就能做到友邦目瞪口呆直呼这大夏发展速度简直不科学的程度。

　　因为知识灌输技术可以让人变相地过目不忘，那虚拟世界又可以让人动手拥有丰富的实战经验。

　　理论联系实际，最终就是能在短时间里，培养出一个拥有丰富理论知识又拥有丰富实战经验的骨干级人才。

　　这样的骨干级人才如果只是占大夏的一小部分，那并不算什么，人数太少所能产生的影响力相当有限。

　　但如果全大夏13亿人里，除了婴儿、怀孕妇女、学生、退休老人之外的7.4亿就业人员如果都掌握了丰富的理论知识与实战经验。

　　那这股力量足以撼动世界，改天换地！

　　毕竟知识就是力量，知识就是生产力，知识就是财富！

　　目前全国的7.4亿就业人员里，如果都掌握了丰富的理论知识与实战经验，成为全球范围里都十分优秀的高素质产业工人或者科研人员。