在这里，每一句话，每一个动作，都会对数据本产生影响。

        他的意识在延伸……

        他的其实从刚才开始就一动不动。

        而防火墙的反馈数据，已经被拿到手里了。

        向山看到了墙。

        小八的那一伸手，实际上包了许多种常用的侵手段。

        或者说，有远方的数据被载到生脑中。他的念化为数据上传到远方。

        仿佛建模了问题一般，无数细微线条组成的稀疏墙。

        不对，是反弹。

        大脑依靠神经元网络层层取象概念、特征来行识别。“深度学习”就是模拟这一过程，利用一层层的计算机编码，取输信息的特征，行单独的识别，并行复杂的模拟计算，并最终给结果。其中的“深度”，便是指“模拟神经网络的层数”――输层与最终输层之间、模拟层层取特征的神经元网络的“隐藏层”。层数越多，计算的深度也越深。所以越是复杂的选择问题，越需要深度的层次多。

        而功修炼到深，便可以对这个机制移花接木。在特定的状态，功手可以用更直观的简单神经冲动，唤醒一大片刻录了大功的神经回路，甚至过了主观意识的阶段，直接用自己大脑的数学机能解决问题。

        “嗯，升级了最新的防火墙？因为三年前的事，所以意识到自己可能被功手盯了很久？”向山看了看自己的手。虽然刚才都是自己大脑在数据冲刷擅自脑补的幻觉，但那团火焰背后也是有实际存在的数据的。

        周围的景再一次变化。黑暗消失。

        然后，一团光焰从防火墙上爆发来。

        21世纪初所现的超级围棋计算机AlphaGo，其策略网络是13层，每一层的神经元数量为192个。

        这句话是对自己的自我暗示。

        向山一把握住了虚拟的火焰。

觉自己整个人都变了形状一般。

        向山的意识回到了原地。

        人类在辨识、思考的时候，一分自主放电的中层神经元，就可以与输神经元形成“预测编码结构”，在输信息符合“预期”的时候，可以过“调集大量神经元对外来信息行加工”的过程。

        这是大脑的一个固有机制。

        “阿零给的后门已经被补丁给堵上了吗？看起来不能继续深了，这条路上一定会有‘蜜罐’。”小八低声说。

        小八想着墙伸手。

        向山生神经网络之中，一分自主放电的中层神经元，会与产生这个“伸手”这个念的神经元，以及将之亏在一起的功神京回路一起，形成混杂的“预测式编码结构”。

        他并不是真的“伸手”了。他也没有灵魂窍。这一面墙是他所得到的数据反馈，是从服务载到的数据、经由生脑的理则想象成的。向山也只是借由“伸手”的这个念，来行自我暗示。

        探测攻击，完成。

        然后，向山受到了一烈的挤压……