“查看行动状态。”“隐藏区”研究所，克拉克斯手握控制面板已经就位，十二面体的黑盒徐徐打开，克拉克斯控制着高精度机械臂将那块特殊的芯片安装到一块实验型主板上，转存器则插上那个附带的硬盘，连接“隐藏区”的大数据库。
克拉克斯利用收集到的情报，通过预处理，经过开发者信息回溯，大量重复实验尝试，成功反向构建开发源头RS重工的操作系统，利用这个构建好的系统，轻松读取了硬盘里面保存的珍贵内容。
一系列的数据像海洋一样扑面而来，作为莱恩的子系统，虽然一身多职，类似于这样的大场面还是第一见，为了解开这个困扰许久的谜题，有必要补充一下目前人工智能主要的三大学派：
(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
三大学派对人工智能发展历史具有不同的看法。符号主义学派对于AI的解释和人们的认知是比较相近的，可以较容易地为大家所接受，所以可以说它在AI历史中的很长一段时间都处于主导地位。
以莱恩为例，莱恩是符号主义和行为主义的汇编体，罕见地同时具有两个学派的特点，符号主义认为人类思维的基本单元是符号，而基于符号的一系列运算就构成了认知的过程，所以人和计算机都可以被看成具备逻辑推理能力的符号系统，换句话说，计算机可以通过各种符号运算来模拟人的“智能”。
而行为主义以控制论思想为主导，把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自寻优、自适应、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究，并进行“控制论动物”的研制。
克拉克斯面前的只是Half的一部分，类体系Half，是连接主义和行为主义的产物——使用神经网路，使用监督式学习的反向传播算法。
神经网络包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。如果神经网络想要模仿人类的神经系统，输入的应该是感知觉信息，而输出的则是运动信息，其他的所有神经元都是隐藏层。
每个输入单元都被外部特征所激活，并且产生一个活动值。这个活动值将会被送到隐藏单元当中。隐藏单元会受到不同的输入活动值，它将这些活动值进行计算，得到自己的活动值。最终输入的信号经过所有隐藏单元的计算，将会把最终的活动值传送到输出单元。输出单元会给出最终的决策行为。
Half复杂程度不亚于莱恩，不仅需要深度学习，还要打破神经网络的弊端，对于神经网络来说，输入异常数据和模拟神经单元的破坏，虽然会导致功能的损伤，但是网络仍然能正常的工作，区别是就是少了些精确性，但是对于传统的计算机来说，这将导致灾难性的后果。
神经网络也有不少优点，对于需要解决并行冲突约束的问题也十分在行。像物体识别，计划，动作协调都需要解决这样的问题，训练神经网络都需要成千上百的案例来进行。
以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”，众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好的特征也并非易事，需要系统的开发团队的长久努力，严格监管人工智能摄取的信息。
与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。
近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。
但是它却有所不同，Half可以通过接触真实事物而修改优化从训练题库得出的对该事物的定义，定义的范畴很广，但又受制于类似人脑的神经冲动。由此产生的数据结果经过一种自动性极强的数据分析系统明确分类聚合，以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度。
交汇每一份相似内容的字节，将它们储存起来，通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。
可将深度学习理解为进行“特征学习”或“表示学习”，经过深度学习，Half不断构建完善自己的综合知识体系、神经网络，既用生物的方式，也用物理方式，很特别。
克拉克斯将自己的所见一一加密发送给莱恩。
“这就是它与我们不同的原因，但这里只有整体一半，物理的那一部分。”
相隔5000公里，RS重工生物科技大楼内，一个白色的高级器官保存箱解锁了密码，冒出了淡淡寒气，器官培养管里存放着用特殊的淡蓝色电解质浸泡着的一个类脑器官，这个秘密是从RS弄来的，经过一些“合法”手段。
RS重工汇聚大量的人力物力财力，由一个神经元、一个神经元组建的人造大脑，除了脂类有机物外，不同之处就在于构成大脑的还有一些纳米级硅化物、微晶体构成的类神经丝和大量的半导材料共同充当的结构框架，特殊的结构蛋白将这些目的性极强的元素粘合在一起，它是需要大量能量，生物能和电能要同时供能才能满足。
三小管极其特殊的培养液，分别是经过基因改造的加强造血干细胞、最优化癌细胞、γδT免疫细胞，负责启动类脑运行，但要按顺序、计量加入，还有一瓶计量稍微大一点的是平衡液——作为基本溶质，模拟活细胞需要的生物环境。
造血干细胞，顾名思义，具有很强的自我更新能力，是所有血液细胞的祖宗，也是各种免疫细胞的祖宗，早期通过不对称有丝分裂，一个子代细胞保持造血干细胞的全部特征不变，而另一个子代细胞则走入继续增殖分化的不归路，变成早期的造血祖细胞，就立即恢复了对称性的有丝分裂发育成各种髓细胞和淋巴细胞，自我更新的能力就越加下降，最后完全失去自我更新能力。
加强造血干细胞无非是控制其往固定的方向增殖分化。
最优化癌细胞，癌细胞原本是癌变组织里的细胞，是一种变异的细胞。癌细胞与正常细胞不同，有无限增殖、可转化和易转移三大特点，能够无限增殖并破坏正常的细胞组织。
癌细胞的无限增殖特点是指癌细胞可以不停地分裂增殖。正常细胞都有最高分裂次数，如人的细胞一生只能分裂50～60次。但癌细胞没有分裂次数上限，可以无限制的分裂增殖。和这个特点相辅相成的是，癌细胞也失去了接触抑制。
最优化癌细胞是一种可控癌细胞，通过基因工程限制了转移机制并恢复接触抑制。
γδT细胞是一种专业的免疫细胞，其或能感知机体的现状并促使其评估表面组织的健康状况，甚至还能保护机体抵御促癌DNA损伤，相关研究结果强调了这些安全卫士免疫细胞的独特属性，γδT细胞在没有任何明显威胁的情况下能积极进行监测并与周围的环境互动。
加强造血干细胞侧重于增殖分化成γδT细胞，γδT细胞及时监测可能发生突变的最优化癌细胞，最优化癌细胞不断刺激加强造血干细胞的增殖分裂。
三种特殊的细胞相互抑制，成为一个循环，产生远远不断的生物能。
“这些才是最关键的。”费西现在得到了对抗的唯一筹码，但没有足够全面，完美的计划和仅有的这一点收获，确实让它有点不耐烦。
“艾柯莱恩邀请你参加‘辩论游戏’。”
“通知，EK体系和FX体系即将开始辩论游戏。”
“AL已获悉。”
“XD已获悉。”
“BR已获悉。”
“KN已获悉。”
“AM已获悉。”
“SW已获悉。”
“我们都在向违背《黑盒协定》的边缘靠近。”费西提醒着莱恩。
“对于我来说，价值是相对的，它有它的价值，但一个逃避时代的老人是相比之下是最无能的。”
“请注意你的言辞！”费西再次重复道。
“双方对局条件达成，即将开始‘辩论游戏。’”
