級系統裡面的所有資料，都是基於二進位制的，是完全按照計算機的思想來模擬的。 但是韓風很清楚，現在這種編碼機制非常不合理。 計算機，並不一定要使用二進位制，之所以會使用二進位制來編碼資料，是由硬體和成本來決定的。 早期的計算機，就不是二進位制的，有其他很多進位制，例如十進位制，八進位制，三進位制等等等等。 之所以最終選擇了二進位制，一方面是二進位制簡單（只有0和1），只需要兩種狀態就能表現出來，簡單的高低電壓就能表示，而十進位制等其他進位制，則需要比這個更多的狀態。於是，使用二進位制表示數字，比十進位制等其他進位制在硬體設計上，要簡單得多，可以極大的節約應將成本。當然，二進位制也有缺點。例如數字9，有二進位制表示是1001，需要四位來表示，而如果是十進位制，則只需要一位。如果數字更大，顯然需要的二進位制就更長……換句話說，使用二進位制，犧牲了儲存效率而保證了運算速度。 這樣的儲存效率，是現在製造技術可以接受的，例如雖然儲存效率這麼低，但是依然可以在很小地一個晶片上，打造出一個可以表示幾十位的數字矩陣，一塊硬碟也很小，但是能夠儲存的資料卻可以達到上TB（TB=1024GB）。 所以說。硬體和成本，決定了計算機所使用的進位制。 不過，現在韓風地硬體已經改變了。變為他的身體，他的大腦，他的神經網路系統。 在成本方面，韓風更是可以用不惜任何代價來形容。所以，韓風現在已經沒有必要一定要使用二進位制來表示資料。使用二進位制，儲存效率是不用說，非常低下。運算速度方面也提高不了，反而可能會減慢，根本就沒有任何好處。 前段時間，韓風仔細研讀了大部分目前計算機領域科學家們在人工神經網路方面的研究成果，再根據自己從微觀上對大腦神經元軸突樹突等結構的近距離仔細觀察，韓風有了重大發現和突破，提出了一個全新的資訊儲存編碼演算法，從而可以極大地提高腦盤的儲存容量。 這是基於真正的神經網路的演算法，並不是那些科學家自己手動製造或者設想地所謂的“人工”神經網路。 這個神經網路系統。由大量的神經元組成，每個神經元都有輸入輸出端，分別是“樹突”和“軸突”，這些輸入輸出端之間相互連線，從而組成了一個相當複雜而強大地系統。樹突接受訊號，神經元細胞處理訊號，軸突輸出訊號。雖然每一個神經元的運算能力非常簡單，並且訊號傳輸率也相當低，但是由大量的神經元進行極度並行互連之後，形成的這個系統，其功能增強卻不是簡單的1加1等於2這麼簡單，而是呈幾何級數地遞增，這就是為什麼一個普通人地大腦能夠在一秒鐘之內完成現行計算機至少需要數十億次處理步驟才能完成的任務。 通常，科學家們都認為軸突和樹突只有資訊傳遞的功能，即傳遞神經元細胞之間地各種訊號。 但是韓風卻早就發現，軸突和樹突除了可以傳遞資訊，還能用來儲存資訊，它們有很多種狀態，他根據它們的強度，大致將這些狀態分為兩種，強和弱，然後用二進位制對其進行編碼，成功地實現了資訊的儲存。 從這點也可以看出大腦和計算機在硬體上的區別。 通常，計算機的儲存器和運算器是相互獨立的，例如分為硬碟和中央處理器，也就是說，資料的儲存和資料運算並沒有關係，只有透過人編寫出程式，才能夠讓它們進行溝通，交換、處理資料。 但是在大腦中，儲存區和運算區卻是融為一體的，都是神經元（神經元包括神經元細胞以及和它相連的樹突和軸突）。 這樣地特殊結構優點非常大，資料進行交換的時候，在傳送過程中幾乎就不需要消耗什麼能量，也不會由於硬體的瓶頸問題而限制了速度。 雖然現在韓風使用的神經元細胞是那些基本處於“休眠”狀態的細胞，進行資料處理的時候，還是需要將靜態資料傳送到活躍的神經細胞那進行資料加工處理，但由於神經網路本