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    “从能量守恒的角度考虑，半导体芯片只要运行，热量就在不断的产生，而如果这种隔热是真的绝对隔热的话，这些热量难道凭空消失了？能量守恒定律被打破了？”

    “不用考虑能量守恒被打破的事儿，这不科学。”

    立即就有网友反驳：“而且再怎么隔热也是不可能绝对隔热的。我有一个猜想，大概能解释这个事情。那就是：‘任何你需要的东西最后都会越来越少’，混沌芯片需要用到热能，那热能就一定会散逸的更快。”

    “任何你需要的东西最后都会越来越少……”阿斯麦的一个工程师是个华夏通，经常在华夏窥网，而这句话正好被他看见：“好像很有道理的样子。”

    而他又想起中午会议上的那句：“cpu运算的本征过程是不消耗能量的，但运行的过程中电能转化为了热能，从而不能再被利用。热能也必然有如此的相似性，否则能永远用下去岂不是很不讲道理？”

    华夏通工程师觉得自己发现了一个了不得的东西，立即跑去跟领导做了汇报

    ……

    “任何你需要的东西最后都会越来越少，哈哈，有意思。”这句话康硕也看到了，对此他只是一笑：这是熵增不可逆的另一种说法吗？

    这么想着，他摇了摇头，内心也是在腹诽：不过有一点你猜的很对，热能芯片中热能散逸的确实更快，甚至是瞬间消失的。

    康硕放下手机，躺在床上，眯着眼，脑子里又把“轻反应混沌芯片”、“模仿式学习”的相关理论过了一遍。

    从以大数据为基础的机器学习到模仿式学习是一个巨大的跨越，康硕每一次回想都有全新的体会，每当闲暇的时候，他也总是喜欢把这些东西再从脑子里过一遍。

    现有的半导体芯片是以逻辑电路为基础的，死板的沿着刻画的逻辑不断流转，如果把它认为是最简单的智能，那它就是一根筋。

    而轻反应混沌芯片呢？时时刻刻都在聚合，又分分秒秒不忘解体的轻反应表现出了随机与规律的对立统一，正好兼具了质性思考与量化分析的特征。

    这整个过程，能量瞬间充满更微观更深入层级的四肢百骸，就像一张虚拟的大网，类似于生物的大脑神经网络简化版。

    说混沌芯片的运行过程更接近于生物的判断决策过程，也正是基于此的——而这，也正是“模仿式学习”的先决条件。


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