作为科技型企业的从业人员，林甲非常清楚一件事，那就是科技发展到今天这个地步，大众对科学当前的进展产生严重的脱节。
不说大众，哪怕是同一个领域不同细分方向的学者，对不是他所从事的内容，他都是茫然的状态。
但陈元光所说的还是太超出了林甲的认知。
因为人工智能这玩意，在过去几年时间的宣传过程中，已经经过了充分密集的宣传。
甚至从人工智能技术的上游芯片产业，在东大互联网上都经过了广泛的基础知识普及。
人工智能的三大来源，算力、数据和模型，随便找个年轻人都能给你说得头头是道。
这样的现实基础导致，陈元光所说的理论还是让林甲觉得不太真实。
“直接用脑电波数据去训练人工智能？这也行？”林甲非常惊讶。
脑电波数据训练人工智能模型可行的话，那其他做无人驾驶的公司，为什么还要苦哈哈地去用路况模型？
按照这个逻辑的话，那滴滴才应该是无人驾驶领域最强的公司。
“没错，听上去可能有点不可思议，但我们确实是这么干的。
这个项目是从我管理自然基金之后就启动的。
他们本来是试图通过脑电波来检测以及分析癫痫病症的。
脑电波会显示出各种波形和特性，它和灵长类动物息息相关。
过去范德堡大学的研究人员发现，非人类灵长类动物的脑电波数据和灵长类动物的脑电波数据存在着某种共通之处。
他们开始尝试着用啮齿类动物的脑电波数据和灵长类动物的脑电波数据去训练同一个人工智能算法，结果发现他们惊人地相似。
当时那个项目在自然基金那边没有通过，因为大家认为这得到的是无用数据。
训练出来的模型毫无用处，纯粹模型层面的相似，这个工作范德堡大学那边已经做的很完备了，再去做也没有太大意义。
至于预测癫痫，更是被认为为了获得科研经费而搞的噱头。”
上面陈元光提到的研究是《通讯生物学》0年的一篇论文有提到，该论文的标题翻译成中文大致意思是：用于分析波形的机器学习模型揭示了不同物种的共同脑电**形特征。
“但我觉得这个课题很有意思，只是说我们不应该去研究灵长类和啮齿类之间的共性。
它相当于先验证了灵长类和啮齿类共性，然后用啮齿类动物的脑电波去训练出一个可以用来提前预测癫痫的模型。”陈元光说。
光甲科技有创新药管线，林甲一听就知道这么干的意义。
提前预测癫痫的模型自然有价值，但中间有很多不确定因素。
首先你不可能能够找到足够多的人类样本给你观测，癫痫患者能找到，但你想找到那么多潜伏期的样本不现实。
那么就只能用基因诱导缺陷的实验猴，单纯实验猴的价格都炒到了万元，更别说这类经过特定基因诱导，处于癫痫潜伏期的猴子，最少也是0万以上。而且考虑到最终出现症状的比例，这个价格还得涨。
你买了五只同样基因变异猴，最终可能只有一只完整表现出了从潜伏期到发病期的脑电波数据。
一个还不够，要达到锻炼人工智能模型的那个数据量，起码也得上千只，上千只，哪怕靠量把成本压低，也会在亿元上下浮动。
而同样癫痫小白鼠的价格是00美元。
虽说还是很贵，0万美元，同样不是小数目，而且如果秉承着数据样本越多模型越精确的原则，这个数字还得往上加。
再考虑到你未必真的能做出来。
因此自然基金委员会会否这个项目再正常不过了。
“我大致明白了。”林甲说。“相当于你把这件事背后的逻辑给抽离了出来。