这里的基层人员,也就是一级逻辑工程师,通常需要学习大量的人工智能、软件编程的基础知识。

    如果要往上进阶,成为二级工程师,则要继续学习以全盘掌握更深度的硅基生物晶片的运行原理。

    还要进阶三级工程师的话,就得开始学习量子物理、数学、虚拟计算等等领域的知识。

    如果想成为三级以上,没有明确分级定位的主任级工程师,还要对人类大脑的信息传递结构与原理等等生物相关领域的知识熟练精通。

    倘若想成为马夏澄那样的总工程师级负责人,除了必须学习上述知识外,还得精通大量碳基与硅基生物学、基础物理、基础化学、前沿数学等等多方面的知识。

    说白了,就是要成为全才中的全才。

    当任重理解完这些时,他十分微妙地发现源星的科学体系比起当年的地球科学体系,其实在理论上并没有本质提升。

    两者的区别无非是源星上多了个墟兽带来的更强的材料学科技,以及多了些星际贸易所获的高科技舶来品。

    如何更有效的利用“舶来品”,才是源星科学金字塔的顶层。

    深讯集团这部门正是其中之一,开发利用的“舶来品”正是“网”。

    仿真人秘书告诉他,这里代表源星科学的顶端。

    但任重觉得不过如此,人类依然不曾突破基础科学的瓶颈。

    “当你们掌握足够多的知识后,可以根据具体的表现进入不同的部门。当然,所有部门工作的最终目的都指向同一个方向。当‘网’的某些部分出现冻结的坏块时,通过快速计算精准地找到‘网’的坏块,然后编写数据屏蔽方案,再让远程的操作人员按照该方案去执行,并在十分钟内完成故障模块的更换,再将新旧模块重新链接起来。”

    任重问道:“‘网’也会出故障?”

    秘书摇头:“那不算故障。被更换下来的冻结‘坏块’也是我们的商品,可以用比普通人脑更高两倍的单位质量价格出售给帝国。”

    秘书说得轻描淡写,但任重却终于知道了一个自己长久以来的猜测。

    人脑果然是商品,还分三六九等。

    秘书继续说道:“整件事情看起来非常简单,但其实需要多个部门协同作用,才能做到万无一失。我们的工作并不是保护‘网’,而是保护我们的算力。‘网’有自修复能力。”

    “如果我们的动作太慢,未能及时完成模块更换,‘网’会消耗算力自行将这些坏块封闭起来,然后用生物排泄的方式将坏块缓慢释放出来。”

    “在‘网’完成整个动作之前,我们什么也做不了。直到‘网’的动作结束后,我们才能将新模块放进去。但在此过程中,‘网’提供给我们的算力将会按比例衰减。举一个例子,猎杀者阵列的响应速度和瞄准精度都会下降,这是最直观的。”

    任重点头:“明白了,多谢。”

    “那边是虚拟教室,接下来任先生你就进行自主学习吧。你得先找到自己最擅长的领域,然后专精学习,这是能帮助你更快成为一级工程师的捷径。”

    “好的。”

    独自去到虚拟教室中,更换上特制的腕表,任重开始了新的基础知识学习。

    某种意义上,逻辑算法辅助部门干的的确是源星上最有技术含量的工作。

    这里终于不再是纯粹的知其然而不知其所以然。

    学习者需要先掌握大量基础信息,然后将其融会贯通,形成属于自己的一套逻辑思维方式。

    这对任重来说并不难。

    他曾经的专业是环保与化学,这是个人兴趣使然,也是当时的时代需要,并非他的天赋侧重。

    作为二十三岁便在《science》正刊上发表论文的博士,他的学习能力其实没有明显侧重。

    他广泛涉猎了专业领域所需的全部知识。

    环保是个大综合类的学科,看似简单,入门容易,但如果想深入,需要涉及到与整个社会运转相关的方方面面。

    在纯科学领域,环保专业也牵扯到生物学、基础化学、电化学、工程学、流体力学、结构学等等方面的信息。

    所谓的门门通样样瘟,说的就是环保。

    不过,任重当初在自己这级别内基本做到了样样略精一二,并不瘟。

    他的另一个专业,也就是化学领域同样和生物学牵扯极深。

    至于更基础与核心的物理与数学,同样是任重从未放松过的基础专业知识。

    或许他对这些东西的掌握深度比不上专精于此的同学,但当他有需求时,往往能做到心中有数,且能通过快速查找工具书与翻看论文吸收信息,完成针对性的知识储备,以推进项目。

    翻工具书和看论文这两件事看似简单,实则是每个科研人员最核心的基本能力。

    无论在任何时代,这两项基本能力都能决定一名科学领域从业者的高度。

    时间仅仅过去不到两个小时,即将晚上十点时,任重从沙发上懒洋洋地坐直身子,脸上着满足的笑容。

    虽然知道这只是短暂的愉悦,但他还是太享受这种可以心无旁骛地读书的状态了。

    这简直是至高的享受。

    在这里,他可以毫无后顾之忧地利用超便利的沉眠空间快速翻阅源星学术界里的一切信息。

    任重在初步了解了逻辑算法辅助部门的需求后,选择了看似最难走的,正是与马夏澄一样的全才之路。

    他不再藏拙,以惊人的速度大量阅读参考文献、实际案例、理论框架。

    当然了,读这些东西可不只是看懂文字这么简单,还要去理解每一个知识点背后的逻辑。

    这才是最花时间的地方。

    幸好很多看似复杂的东西都与任重曾经掌握过的那些科学逻辑略有重叠,稍微相通,这极大程度地降低了他理解的难度。

    此外,任重天生的记忆力与随着脑反应指数提升而逐步增强的超快反应速度也结合了起来。