第301章 「噪声」的形状

“但我们需要的是一个数学模型！一个可以被代码实现的模型！你们给出的这些曲线，连一个明確的函数表达式都擬合不出来，这让我们怎么开始工作？”

双方的討论逐渐激烈起来，言语中都带著各自学科根深蒂固的思维定式。这不是谁对谁错的问题，而是两个看待世界的不同“语言体系”，发生了最直接的碰撞。

徐涛没有立刻介入。他看著眼前这副“神仙吵架”的场景，心中却並没有感到担忧。这种碰撞，是多学科团队融合初期，必然会经歷的、最有价值的过程。

眼看爭论就要陷入“鸡同鸭讲”的僵局时，一直沉默地看著数据、进行思考的高翔，终於开口了。

“或许，我们都陷入了一个误区。”

他的声音不大，却像一块投入水中的石头，瞬间让激烈的討论平息了下来。所有人的目光都转向了他。

高翔站起身，走到白板前，拿起笔。

“李哲博士说得没错，这些『噪声』包含了关键信息，不能简单地滤除。”他先是肯定了生物学团队的观点，“但索菲亚博士也说得对，我们需要一个可以被数学和代码描述的模型，否则一切都无从谈起。”

“问题的关键在於，”高翔在白板上写下了一个词——noise，“我们对『噪声』的定义，存在分歧。”

他看向索菲亚：“在经典的信號处理中，我们通常假设噪声是『高斯白噪声』，也就是说，它在所有频率上的功率谱密度都是均匀的，且各个时间点之间是完全不相关的。这是一种最简单的、纯粹的隨机。”

然后，他转向李哲：“但是，自然界中，尤其是复杂的生命系统中，大量的『噪声』，都不是『白』的。它们的功率谱，往往与频率f的某个冪次方成反比，也就是 p(f) ∝ 1/f^α。”

他在白板上画出了一条双对数坐標下的斜直线。

“这种噪声，我们称之为『有色噪声』。比如著名的1/f噪声，或者叫『粉红噪声』。它不是完全无记忆的，它的当前状態，与它过去的所有状態，都存在著某种长程关联。这种特性，在物理学上，与『临界现象』和『自组织』行为密切相关。”

高翔的这番话，如同一位技艺高超的翻译官，瞬间將两个不同领域的语言体系，统一到了一个更高维度的物理学框架之下。

李哲和丰院士的学生们，眼中露出了恍然大悟的神情。他们知道1/f噪声，但从未想过，可以用它来精確地描述自己观测到的神经元波动。

而索菲亚和徐涛，则更是眼前一亮。“有色噪声”和“冪律分布”，这是他们可以理解、並且可以用代码去生成的数学模型！

“所以，”高翔继续说道，“我们现在面临的，不是一个无法处理的『脏数据』问题，而是一个定义不清的『噪声』形状问题。”

他看著在座的所有人，提出了一个清晰的解决方案：“我们的第一步，不应该是粗暴地去建立一个简化模型。而是应该利用『神威之心』的强大算力，对丰院士团队提供的这500tb原始数据，进行一次最彻底的、大规模的统计物理分析。”

“我们要计算出这些神经『噪声』的功率谱密度、自相关函数、以及各种高阶矩。我们要做的，是为这些看似混沌的『噪声』，画出一幅精確的、定量的数学『肖像』。只有搞清楚了它的真实形状，我们才能去构建一个真正符合生物学现实的、非確定性的神经元模型。”

高翔的理论，为生物学的“模糊”和计算机科学的“精確”之间，架起了一座坚实的桥樑。

会议室里，持续了近半个小时的爭论，烟消云散。

“精彩！太精彩了！”丰院士带头鼓起了掌，眼中充满了对高翔的欣赏，“高博士，你为我们找到了那个最关键的环节！”

徐涛也兴奋地一拍大腿：“没错！先別管模型！我们先用最笨的办法，把这堆数据的『脾气』摸透了再说！”

团队最终达成了一致共识。