记忆传承者 第65章 黑箱

「我们第二阶段的计划是，对实施对象的生活场景元素进行整理和提炼，制作成多模态刺激包，然后进行闭环神经反馈刺激，构建出专属于实施对象的跨模态模型，然后就可以对那段『异常神经信号』进行解译了。

「但是这个方案，需要对实施对象有足够的了解。而要想获得这些信息，还需要比较长的时间，而且到时候即便完成了解译，恐怕也没有价值了。」

于秀峰把他们已经完成的工作和后续计划做了完整的介绍，其间并未讳言邀请魏宏思的经过。

因为在他看来这是很正常的。如果不做个试探和考验，又怎麽知道对方适不适合进专案组？

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魏宏思对于他们已经完成了第一步的工作，也未感到意外。

从慕杰脑子里钩取信息的主张，应该就是这两位专案组的专家提出来的，又怎麽可能毫无进展。

所以他写给专案组的那份方案，直接略过了第一步。

于秀峰讲完后，先朝魏宏思颔首示意，然后看向郑涵。

「那就请魏——老师介绍一下你的方案。」郑涵开口时仍有些不太适应。

「好的。」魏宏思点点头。

虽然人们常将大脑与电脑的记忆机制相类比，但二者的信息存储模式存在根本差异。

电脑对信息的存储是一种「结构化」模式，数据被精确地放置在特定的物理或逻辑位置（比如扇区或分页），就像坐标点一样，是固定并且独立的。

而大脑的记忆则是「网状」结构。信息通过感官进入大脑，引发特定神经元的电活动，这些被激活的神经元通过突触相互连接，构成一个动态的丶可重塑的神经网络。

更为关键的是，电脑存储的信息本质上是静态的编码，而大脑在记忆信息的同时，往往会绑定相关的感官体验丶情绪与情境。

比如说，要在电脑中存入一首诗，就像是在文件夹里放入了一个文件，需要时将文件取出来，它和存入时完全一样。这种存储模式，保存的只是诗文的文字本身。

而大脑的记忆，就像是一张粘满东西的网。在背诵一首诗时，大脑不光记下了文字信息，还会自动「粘上」许多相关细节，比如母亲朗读的声音丶当时房间的光线丶以及那一刻的情感氛围。

简单说，电脑存储的是「信息」，而大脑记录的是「经历」。

所以记忆从来不是孤立的。

也正因为记忆里混合了诸多个性化的感受和印象，所以每段记忆都带着属于个体的意识痕迹。

从这个角度来说，李芸湘被灌输的内容是含有一些「知识记忆」的，这比蓬俊纯粹的「任务脚本」要高级一些。

正是那些「知识记忆」中的意识碎片，与李芸湘的「本我」产生冲突，使她的大脑中多出了一些不属于她的经历和感受，导致她出现了第二价格。

回到慕杰的这个问题。

郑涵他们第二阶段的方案，所运用的基本原理就是记忆的关联性。

在慕杰脑中的那段「异常神经信号」，必然也关联着特定的场景丶人物丶声音或情感。只要能够了解这些信息，就可以制作成大量的训练语料；通过刺激和反馈的对应记录，就能训练出专属于他的从「神经语言」到文本的翻译本。

这个过程，和语言的原始翻译是一个道理。

比如说有两个语言不通的人，生活环境基本一致。甲指着自己的鼻子，乙说「nasus」，那麽甲就知道，鼻子=nasus；甲拿出一把钥匙，乙说「clavis」，于是甲就知道，钥匙=clavis。这样列举下去，由简至繁，就能编制出关于乙的语言的翻译本。

但问题是，慕杰的那段「异常神经信号」大概率与他的海外经历有关，目前警方对相关情况了解极少，也就无法建立初始的生活场景元素。

仍拿上面的甲和乙来举例。

乙的嘴里经常念叨一句话，是在海边捕某种鱼时的窍门。甲生活在内陆，从来没有见过海，更没听说过捕鱼这种事，自然无法构建乙在海边捕鱼的场景，找不到可以类比的事物。在这种情况下，甲要想翻译出乙说的那句窍门，就会变得非常困难。

郑涵他们的方案，就是遇到了这个问题。

只有掌控了慕杰在海外的那段特殊经历，才能构建有效的生活场景元素。可是都已经掌握了他的特殊经历了，再去解译那段异常信号所代表的含义还有什麽意义呢？

魏宏思知道慕杰的大致情况，因而在昨晚通话时，就想到了会有这种可能。他所设计的方案，其实和郑涵他们那个方案的原理是一致的，不过是进阶版的。

由于无法通过背景调查获得有效线索，那就把慕杰的大脑看成一个黑箱，向它输入各种基础刺激，观察其输出信号的变化，以此逆向推导其内在的编码规则。

具体办法是，建立基础语义刺激库，覆盖尽可能广的语义范畴。然后执行「闭环神经试探」，当目标脑波出现时，注入一组预设刺激，并高精度监测该脑波是被强化丶扭曲丶中断还是无影响，最后建立起刺激和响应的对应数据。

这个过程，就是把刺激策略从鼻子丶钥匙这种带有精准指向的信息，变成系统化的试探与特徵捕捉。

比如先从1丶2丶3这几个最基础的数字入手，得到相应的信息反馈，再经过验证和特徵提取，就得到了对应的翻译信息unus丶duo丶tres。然后以此为锚点，不断扩展试探，逐步构建起整套的「神经翻译包」。

郑涵和于秀峰听魏宏思讲完，不由都陷入了沉思。

原理并不复杂，他们一听就懂了，但这个方案中还有几个难点。

有一些他们是可以解决的，比如处理信号模糊性与高噪声环境丶闭环系统的实时性与同步性要求等等。

还有一些是他们一时想不出来办法的，像是怎麽控制刺激的有效性丶如何精准辨识个体神经编码。