一般来说，普通人是很难做到过目不忘的。

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要知道，正常来说遗忘是人体的一种正常的保护机制，这能有效的避免人脑的超负荷工作。

可现在重生之后林枫却拥有了事无巨细的记忆能力，这却没带给林枫任何副作用。

无论是大事小事，很容易就记下来，装入脑海中的记忆宫殿，而在想要取用的时候直接就取出即可。

作为一个资深网文迷，对于重生林枫不算很难接受。

也知道很多小说主人公在重生之后因为各种各样的原因身体往往会得到一定的强化。

但真当重生这事发生在林枫身上，并且真切感受到身体得到的强化，林枫依然是震撼不已。

虽然林枫感觉他身体的这样的强化也不能让他如《超体》那般做到精准的控制每个细胞，但仅仅是记忆层面的大幅度强化以及过目不忘的能力，再加上能感知细胞的运作机制，这些就足够让林枫震撼不已了。

是的，没错，能感受到细胞的运作机制。

想到先前的处于一氧化碳中毒之后恢复期的情景的时候，林枫能感觉到自己的每个受损细胞都在自我修复一般。

虽然并不是林枫主动操作着这些细胞进行修复。

但林枫确实能感受到细胞的具体活动，只要林枫愿意主动去体会，就能察觉到这些。

这样的能力林枫不知道该如何用科学的道理去解释以及描述，

如果硬要描述的话，倒是有种道家所说的“内视”的那种感觉了，而且是很细微层级的“内视”。

当然，隔行如隔山，即便是能做到“内视”，林枫首先想到的也不是什么修道之类的。

林枫第一时间想到的还是人工智能有关的。

人工智能表面上看是计算机学，但本质上其实是仿生学。

就拿卷积神经网络和人类视觉系统之间的联系来说吧。

人类的视觉系统通过眼睛捕捉光线，形成图像。

这些图像通过视神经传输到大脑的视觉皮层。

视觉皮层分为多个层次，负责不同级别的图像处理。

例如，初级视觉皮层会检测基本的视觉特征如边缘、角度和颜色；

更高层次的皮层则处理更复杂的特征，比如对象的形状和面部识别。

每一层的神经元负责不同的任务，从简单的识别线条的方向（对应特征识别）到更复杂的识别人脸（如模式识别）。

而卷积神经网络是受人类视觉系统启发设计的，它们也通过多层结构来处理图像信息。

卷积神经网络的第一层通常由卷积层组成，它们就像人类视觉系统的初级视觉皮层一样，专门提取图像的低级特征（如边缘、角度）。

在接下来的几层中，网络会逐步提取更高级的特征，最终能够识别复杂的对象或场景。

卷积神经网络的层次结构模拟了视觉皮层的分层处理过程。

比如，第一个卷积层可能会识别图像中的边缘，第二个卷积层可能会识别边缘组合形成的形状，第三个卷积层可能会识别这些形状组合形成的物体。

普通人通过感知、体验和反复训练来学习新知识。

学习过程中，大脑中的突触连接会根据经验进行调整，这就是所谓的“突触可塑性”。

通过强化常用的神经连接，大脑能够优化特定的任务处理能力，例如识别人脸、解读文字等。

类似地，卷积神经网络通过训练数据来调整其网络参数。

在训练过程中，网络会对输入图像进行处理，并与实际标签进行比较。

通过反向传播算法，卷积神经网络会逐层调整其权重，以最小化预测误差。

这个过程类似于人类大脑中的突触可塑性，网络逐渐“学习”如何更好地识别图像中的特征。

普通人可以在复杂环境中快速准确地识别物体，无论光线条件如何变化，甚至在部分物体被遮挡时也能识别。

而经过训练的卷积神经网络同样可以在图像分类、物体检测和图像分割等任务中表现出色。

现代的卷积神经网络能够在大规模的图像数据集中识别数千种不同的对象，甚至在有噪声或部分遮挡的情况下也能做出准确预测。

可以说卷积神经网络就是对人体真实机制的1:1精准复刻。

正是根据人脑识别机制的精准复刻，人工智能才能做到拥有像人一样类似的能力。

所以说，人工智能看似是计算机学，实则本质上是仿生学。

依托于对人类机能的深入研究，人工智能发展出了一整套神经网络系统。

这些系统通过模拟人类的神经元连接和突触可塑性，逐步建立起了庞大的人工智能体系。

然而，即使到林枫所熟知的2024年，这一体系依旧被限制在弱人工智能的范畴。

弱人工智能指的是专注于单一任务的人工智能系统。

它们可以在特定任务中表现出色，例如图像识别、自然语言处理、自动驾驶等，但离开了这些设定好的环境，它们就无法自主运作。