神经元细胞结构图和连接图

最终结果表明神经网络确实可以表现出涌现的量子行为和经典行为（两种物理理论下的表现），同时他还强调这个学习动态是必不可少的，单独的随机动态不会产生预期的结果。对于广义相对论以及热力学定律中的熵宇宙，分析结果就有另外两种状态。

那么该研究是如何看待这些结果的呢？

爱因斯坦解释广义相对论的手稿扉页

基于神经网络模拟的宇宙

神经网络在适当极限内的动力学可以通过量子力学和广义相对论的涌现来完成近似，但是这两个极限状态截然不同。引力理论下描述了一个非常稀疏和深度的神经网络，而在量子理论中，神经网络的表现非常密集和浅层。

另外万丘林教授还推测，在深层和稀疏网络的神经元与浅层和密集网络的边界神经元之间可能存在全息对偶映射。

原子的三个主要亚原子粒子是质子、中子和电子

如果整个宇宙是一个神经网络，那么像自然选择这样的事情可能会在整个宇宙学的尺度上进行，小到亚原子，大到生物。宇宙中更稳定的结构更有机会存活下去，而不太稳定的结构更有可能被消灭。

这个推测如果正确，那么我们今天所看见的原子和粒子实际上可能是从一些非常低的复杂性结构开始，长期进化的结果。对于我们人类或者说宏观状态下的观察者以及生物细胞则是更长时间进化的结果。

一个典型的原核细胞结构

研究最后指出，要证明这个理论是错的其实很简单，它所需要的方法就是