率最高，倘若慢慢思考，尽可能地“深思熟虑”，反而会增加出错的可能，其背后隐藏着神经网络系统的基础机制。

    随着时间的推移，抢先作答的芯片在众多神经元中的权重不断下降，它的结果很可能不被信赖，让其他“愚蠢”的神经元给出的错误答案占据上风，使得正解淹没在海量的无效信息中。

    好在根据赵青的推测，当芯片屡屡给出最正确的答案后，神经元们也会逐渐增加对它的信任度，自动优化突触连接，让芯片的权重比变得更高，成为区域性中枢般的存在，化身为“领导者”。

    至于向大脑植入外界知识的芯片，根据赵青的评估，目前还有很遥远的距离。

    单个神经元允许传输一串数字，但并没有传输具体语言的功能，必须得由大量神经元合作完成，实际上，神经对语言的传输是以“句”而非“词”为单位，这也是文字顺序常常不影响阅读的原因。

    而芯片并没有能力让周围的神经元共同聆听它难以理解的碎片化“方言”，且按照其设想的路径“一句句”重新拼合补全。

    初步评估，需要在目标大脑的额叶区和颞叶区建立起极其复杂的网络连接，进行成千上万场细胞级精度的手术，除了赵青亲自动手，没有第二个人可以做到。

    不过，赵青也提出了两种可能的解决方案：

    一是利用新生儿大脑的可塑性，在其语言中枢尚未完全形成时植入芯片，让相关脑区在成长过程中逐渐适应并解析芯片中的知识信息；

    二是参考那些无脑人实验的经验，将体外培养的、已经训练好的神经元与芯片组合体植入大脑，以绕过自然形成的语言障碍。

    如果只是输入视觉神经信号，那无疑要容易得多，但这跟AR智能眼镜没有本质的区别，并未涉及到记忆这一过程，仅仅提供转瞬即逝的视觉信息，并不足以让大脑真正记住并理解这些信息。

    不过，即便是玄冰芯片刚刚实现的简单计算功能，也足以对社会带来许多的改变，产生广泛而深远的影响，毕竟几乎所有的复杂运算，都建立在简单计算的基础上，其应用可谓无所不在。

    比方说，它可以让小学生们在学习数学时无需进行繁琐的基础计算练习，并在往后的许多考试中或多或少地节约时间，加快社会培养学生的速度，缩短每一个人的教育周期。

    又比方说，在购物时，消费者们能够毫不费力地瞬间计算出商品的折扣和总价，这种前所未有的透明度让购物行为变得更加理性。商家们不得不重新审视自己的营销策略，从过去的诱导性消费转向提供真正有价值的产品和服务。

    长远来看，它甚至可能冲击消费主义的思潮，改变整个市场生态，引导人们追求更加简约、可持续的生活方式。

    除了日常生活中带来一些便利外，它也可以显着提升财务、会计、数据分析等需要大量计算工作的效率，在需要大量数值模拟的物理学、工程学等领域，亦是如此，从而加速研究进程，推动学科的发展。

    总的来说，>> --