丰承德院士的行动力，远超徐涛和高翔的想象。
在他到访“新地平线”的第三天，一支由十二名博士生和博士后组成的计算神经学团队，就整建制地从京州抵达了江北。与他们一同前来的，还有数台装满了精密仪器的恒温运输箱，以及存有过去十年积累的海量实验数据的移动硬盘阵列。
“新地平线”为他们提供了一整个楼层的、全新装修的实验室和办公室，与“未来智能项目组”无缝衔接。
今天，是两个团队的第一次深度技术融合会议。
会议室里，气氛与上次林浩他们开战略会议时截然不同。巨大的会议桌旁，坐满了二十多位来自不同学科背景的顶尖大脑，空气中充满了智慧碰撞前特有的、兴奋而又紧张的能量。
会议的主角，是丰院士的大弟子，一位名叫李哲的博士后。他看起来三十岁出头，戴着一副无框眼镜，气质沉稳干练。
“徐总，高教授，索菲亚博士。”李哲站起身，向在座的核心成员点头致意，“根据丰老师的指示，我们带来了实验室关于小白鼠V1区锥体神经元的全套电生理数据，总计超过500tb。”
他将笔记本电脑连接到投影仪上，屏幕上立刻出现了一张张令人眼花缭乱的图表。
“这是我们在清醒状态下的小白鼠脑中，利用双光子钙成像技术，对单个神经元进行胞内记录得到的膜电位时间序列图。”李哲指着屏幕上一条剧烈波动的曲线，“大家可以看到，即使在没有外部视觉刺激的‘静息态’下，神经元的膜电位也存在着持续的、看似随机的波动。”
屏幕上，那条曲线像一只焦躁的虫子，永不停歇地上下起伏，没有任何明显的规律可言。
“这些波动，就是我们常说的‘神经噪声’。”李哲解释道，“它包含了离子通道的随机开放与关闭、背景神经元的自发放电、以及细胞内复杂的生化反应等多种因素。在我们看来，这些‘噪声’，正是维持神经元处于临界激活状态、保证其对微弱信号做出快速响应的关键。”
他切换到下一张幻灯片，上面是十次重复相同刺激后，同一个神经元的十条响应曲线。令人惊讶的是，这十条曲线，没有一条是完全重合的。
“大家可以看到，即使给予完全相同的输入，神经元的输出也具有明显的‘不确定性’。这种不确定性，正是我们认为，大脑能够进行创造性思维和概率推理的基础。”
李哲的讲解清晰而深入，充满了生物学家的严谨。
然而，当这些充满了“随机波动”和“不确定性”的原始数据，呈现在习惯了精确、逻辑和可复现性的徐涛和索菲亚面前时，立刻引发了巨大的冲击。
“等一下，李博士。”索菲亚举起了手，她湛蓝色的眼睛里写满了困惑，“你的意思是，这些数据……全都是有效的？没有任何需要清洗或者滤除的部分吗？”
作为一名顶级的程序员，她的第一反应，就是如何处理这些看起来毫无章法的“脏数据”。在她看来，这些剧烈的、无规律的波动，是任何计算机模型都无法直接处理的。
“清洗？为什么要清洗？”李哲愣了一下，显然没想到对方会提出这个问题，“这些波动本身，就是神经元真实状态的体现。如果把它们滤除掉，那我们得到的，就是一个死气沉沉的、与真实情况完全不符的理想模型。”
“可是，”索菲亚立刻反驳道，“如果不进行数据预处理，不提取一个稳定可靠的信号基线，我们怎么可能建立一个可计算的、可以用程序模拟的基准模型？我们总不能让我们的AI，去学习一堆完全随机的信号吧？”
两人的对话，瞬间暴露了计算机科学与生命科学之间，那道深深的“学科壁垒”。
在程序员的世界里，“噪声”是敌人，是需要被消除的干扰，是导致程序出错的bug。
而在生物学家的世界里，“噪声”是朋友，是系统生命力的体现，是包含了关键信息的宝贵信号。
会议室里的气氛开始变得有些微妙。丰院士的几位学生，也纷纷加入了讨论。
“索菲亚博士，你不能用处理电路信号的思路来理解生物信号。细胞不是晶体管，它的每一次活动，都受到内部和外部环境极其复杂的影响。”
“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，连一个明确的函数表达式都拟合不出来，这让我们怎么开始工作？”
双方的讨论逐渐激烈起来，言语中都带着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。他看着眼前这副“神仙吵架”的场景，心中却并没有感到担忧。这种碰撞，是多学科团队融合初期，必然会经历的、最有价值的过程。
眼看争论就要陷入“鸡同鸭讲”的僵局时，一直沉默地看着数据、进行思考的高翔，终于开口了。
“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，瞬间让激烈的讨论平息了下来。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。”
“问题的关键在于，”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：“在经典的信号处理中，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、纯粹的随机。”
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的某个幂次方成反比，也就是 p(f) ∝ 1\/f^a。”
他在白板上画出了一条双对数坐标下的斜直线。
“这种噪声，我们称之为‘有色噪声’。比如着名的1\/f噪声，或者叫‘粉红噪声’。它不是完全无记忆的，它的当前状态，与它过去的所有状态，都存在着某种长程关联。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，瞬间将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，可以用它来精确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“幂律分布”，这是他们可以理解、并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。”
他看着在座的所有人，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’，画出一幅精确的、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、非确定性的神经元模型。”
高翔的理论，为生物学的“模糊”和计算机科学的“精确”之间，架起了一座坚实的桥梁。
会议室里，持续了近半个小时的争论，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！先别管模型！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。