“未来智能项目组”的会议室里，气氛严肃而紧张。

巨大的全息屏幕上，正反覆播放著“混沌神经元网络”在学习手写数字任务时，那条如同心电图般剧烈震盪、始终无法收敛的损失函数曲线。

这幅图像，像一块巨石，压在项目组每一个成员的心头。

“我们必须找到抑制混沌的方法。”索菲亚首先发言，她的表情很凝重，“我初步的设想是，在算法层面引入更强的『正则化』项，比如增加一个『l1范数』惩罚，来强制稀疏化神经元之间的连接，或者在激活函数上增加一个『饱和边界』，限制神经元的过度放电。”

徐涛接著她的话说道：“技术上是可行的。这相当於给每个神经元都套上一个『紧箍咒』，强行把它们的隨机行为，限制在一个可控的范围之內。但……”

他没有说下去，但所有人都明白他的意思。这样做，无异於又回到了“简化模型”的老路上。他们费尽心力从生物神经元那里引入的“非確定性”火，很可能又会被这个“紧箍咒”给掐灭。

“我不同意。”高翔缓缓地摇了摇头，他的目光始终没有离开屏幕上那条混乱的曲线，“这是一种治標不治本的方法。我们不能因为无法驾驭混沌，就选择杀死混沌。生物大脑本身就是一个充满了噪声和隨机性的系统，但它並没有因此而崩溃，反而演化出了高度的智慧。这说明，我们一定忽略了某个更底层的、用於平衡『混沌』与『秩序』的关键机制。”

会议室里，再次陷入了“工程派”与“理论派”的思维碰撞。一方倾向於用已知的、可靠的算法工具来解决问题，另一方则坚持要探寻问题背后更根本的物理或生物学原理。

就在这时，一直安静地听著眾人討论的丰承德院士，开口了。

“高博士说得对。”他的声音不大，却立刻让所有人都集中了注意力，“你们遇到的问题，其实是所有计算神经学研究者都会遇到的终极难题。而大自然，早在数亿年前，就已经给出了一个无比精妙的答案。”

他示意自己的学生李哲，將一份新的演示文稿投射到屏幕上。

屏幕上，出现了一张通过电子显微镜拍摄的、两个神经元之间连接处的高解析度图像。那个被称为“突触”的微小结构，清晰地展现在眾人面前。

“我们之前所有的討论，都集中在『神经元』本身。但我们忽略了比神经元更重要的东西——那就是它们之间的『连接』。”丰院士的声音充满了力量。

“在你们现有的模型中，神经元之间的连接权重，一旦设定，在一次学习任务中就是固定不变的。对吗？”他问道。

徐涛和索菲亚点了点头，这是所有標准神经网络模型的基础。

“但这，恰恰是人工神经网络与生物神经网络最根本的区別。”丰院士的眼中，闪烁著智慧的光芒，“生物大脑之所以没有在持续的混沌中崩溃，就是因为，神经元之间的『连接强度』，也就是突触权重，它不是固定不变的！它是一个动態的、不断根据神经活动进行自我调整的量。我们称之为——『突触可塑性』。”

他在白板上，重重地写下了这个词。

“早在七十多年前，心理学家唐纳德·赫布就提出了一个天才般的假说，后来被无数实验所证实，我们称之为『赫布理论』。”

“理论的核心思想非常简单：『一起激发的神经元，连接会更紧密』（neurons that fire together, wire together）。”

丰院士继续解释道：“这意味著什么？这意味著，大脑在处理信息时，並不是被动地让信號在固定的网络中传递。它会根据信號的模式，自发地、动態地强化那些被频繁同时激活的神经元之间的连接通路，同时弱化、甚至剪除那些很少被用到的连接。”

“正是通过这种『用进废退』的机制，大脑在持续的、混沌的背景神经活动之上，一点点地『雕刻』出了有序的、有意义的结构。那些被强化了的连接迴路，就构成了我们的记忆、知识和技能。”

丰院士的这番话，如同平地惊雷，让在场的所有人都感到了一种醍-醐灌顶般的震撼！

他们一直试图从外部用一个“全局控制器”去强行抑制混沌，却从未想过，系统本身，就拥有一种从內部“自下而上”地生成秩序的强大能力！

高翔的呼吸陡然变得急促起来。作为一名理论物理学家，他立刻从丰院士的描述中，捕捉到了一个他无比熟悉的、更深层次的物理学概念！

他猛地站起身，激动地走到白板前，在“突触可塑性”的旁边，写下了另一个词。

“自组织临界性（self-organized criticality）！”