（前言）
    在你不知不觉之中，命运已将一切联系了起来。
    （正文）
    2021年10月30日上午9点35分
    “各位，请跟我来。”张欣然微笑着做了一个请的姿势，在前面带路，指引着我们走到了另一个展厅。
    这个展厅和之前的都不太一样，并没有全息投影来展示自然界的变化。
    张欣然站到了我们的面前说道:“正如你们刚才在展厅中所见到的那样，人类的演化过程虽然极其的漫长，可却让我们从中得到了一些灵感。人工智能的开发无疑是人类的第二次觉醒，我们将重新认识自己，认识世界。其中的意义我相信即使我不细说，在场的大家也一定十分明白。”
    我们点了点头表示认同。
    “这次请你们各位到这里来的最主要的目的…”张欣然突然停顿住，环视了一下四周继续说道:“我之后所说的，将会提及aef公司内部的核心机密。请各位注意了。”张欣然神秘地笑了一下，示意我们仔细看展厅中央的大屏幕。这个屏幕和之前在研究室里看到的一样，都是通过投影的立体空间屏幕，身边的胡在德讲师不由发出赞叹的声音。
    只见显示器的那头，显示出的画面中，几名研究人员，正在一台庞大了显示器前面观察着什么。突然显示器上面的的光点开始快速的闪烁着，另一台接受器上，收到了坐标位于北极深处的神秘电波。
    那个电波在接收器上呈现出一条弯折的曲线。研究人员看着接收器上的波动，突然露出了十分惊愕的表情，因为据一旁的生命探测仪器显示，那边根本没有生命迹象。
    然而，这个神秘的电波频率却和人脑的脑电波频率极其相似。
    1脑电波是一种使用电生理指标记录大脑活动的方法。大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和形成的。
    它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反应。
    脑电波来源干椎体细胞顶端树突的突触后电位。脑电波同步节律的形成还与皮层丘脑非特异性的系统的活动有关。
    生物电现象是生命活动的基本特征之一，各种生物均有电活动的表现。
    人脑中有许多的神经细胞在活动着，而形成电器性的变动，也就是说，有电器性的摆动存在，而这种摆动显现在科学仪器上看起来就像波动一样，脑中的电器性摆动我们称之为脑波。
    用一句话来说明脑波的话，或许可以说是由脑细胞所产生的生物能源，或者是细胞活动的节奏。1
    “张教授，您快看，这真的是太不可思议了，两个频率居然这么相似……”一名正在观察的年轻研究员和身旁另一名中年研究员说道。
    那名中年男子，扶了扶自己的眼镜说道：“真的难以想象，我从来都没有见到过这样的事情，难道是人工智能？！”
    “张教授，您是说在北极的尽头有着人工智能？”年轻的研究员震惊地看着面前的中年男子。
    我仔细地看了看显示器上的时间，上面显示的时间为2019年12月30日。
    2019年12月30日……这正是我们到达北极冰川之前的时间点。在那个时间点上，没有我们，只有“the x”和“the y”。
    张欣然向我们走了过来，停在了我的身边，望了一眼显示器上的画面说道：“你们也一定很震惊，可惜的是，当我们的研究员在2020年的2月1日到达北极冰川时，那里居然已经什么都没有了，唯一找到的只有炸弹的碎渣和一些烧焦了的蚕茧。”
    炸弹的碎渣……和一些烧焦了的蚕茧。我在心中不停地默念着这两样东西，不由地紧张了起来。
    “不过，经我们初步的探测结果，这些蚕茧似乎有些不同，其分子结构打破了我们地球上的规律。”
    “打破了我们地球上的规律？”胡在德轻声地复数了一遍。
    暮江教授走上前去问道：“张女士，那你所说的蚕茧现在在哪里呢？也许我们几位教授能帮您从上面找到些线索。”
    “我说的蚕茧，就在这个研究中心。我这次让你们前来的目的就这在此，请各位往这边走。”张欣然微微一笑，刚想带领我们走向左边的通道，可就在这个时候所有通道的大门突然关闭，刺耳的警报声不停在耳边作响。
    “这怎么可能！！！这怎么可能！！！”张欣然震惊地看着正在关闭的大门叫道。
    我看着眼前的一切，看来这次的参观学习并不容易了。
    1——节选自百度·百科《地球历史》
    节选自百度百科上对人工神经网络的解释：
    人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
    神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
    （1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
    （2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
    （3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
    （4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构造专家系统、制成机器人等等。