記憶傳承者 第65章 黑箱（下）

“我們第二階段的計劃是，對實施物件的生活場景元素進行整理和提煉，製作成多模態刺激包，然後進行閉環神經反饋刺激，構建出專屬於實施物件的跨模態模型，然後就可以對那段‘異常神經訊號’進行解譯了。

“但是這個方案，需要對實施物件有足夠的瞭解。而要想獲得這些資訊，還需要比較長的時間，而且到時候即便完成瞭解譯，恐怕也沒有價值了。”

於秀峰把他們已經完成的工作和後續計劃做了完整的介紹，其間並未諱言邀請魏宏思的經過。

因為在他看來這是很正常的。如果不做個試探和考驗，又怎麽知道對方適不適合進專案組？

魏宏思對於他們已經完成了第一步的工作，也未感到意外。

從慕傑腦子裏鉤取資訊的主張，應該就是這兩位專案組的專家提出來的，又怎麽可能毫無進展。

所以他寫給專案組的那份方案，直接略過了第一步。

於秀峰講完後，先朝魏宏思頷首示意，然後看向鄭涵。

“那就請魏——老師介紹一下你的方案。”鄭涵開口時仍有些不太適應。

“好的。”魏宏思點點頭。

雖然人們常將大腦與電腦的記憶機製相類比，但二者的資訊儲存模式存在根本差異。

電腦對資訊的儲存是一種“結構化”模式，資料被精確地放置在特定的物理或邏輯位置（比如扇區或分頁），就像坐標點一樣，是固定並且獨立的。

而大腦的記憶則是“網狀”結構。資訊通過感官進入大腦，引發特定神經元的電活動，這些被啟用的神經元通過突觸相互連線，構成一個動態的、可重塑的神經網路。

更為關鍵的是，電腦儲存的資訊本質上是靜態的編碼，而大腦在記憶資訊的同時，往往會繫結相關的感官體驗、情緒與情境。

比如說，要在電腦中存入一首詩，就像是在資料夾裏放入了一個檔案，需要時將檔案取出來，它和存入時完全一樣。這種儲存模式，儲存的隻是詩文的文字本身。

而大腦的記憶，就像是一張粘滿東西的網。在背誦一首詩時，大腦不光記下了文字資訊，還會自動“粘上”許多相關細節，比如母親朗讀的聲音、當時房間的光線、以及那一刻的情感氛圍。

簡單說，電腦儲存的是“資訊”，而大腦記錄的是“經曆”。

所以記憶從來不是孤立的。

也正因為記憶裏混合了諸多個性化的感受和印象，所以每段記憶都帶著屬於個體的意識痕跡。

從這個角度來說，李芸湘被灌輸的內容是含有一些“知識記憶”的，這比蓬俊純粹的“任務指令碼”要高階一些。

正是那些“知識記憶”中的意識碎片，與李芸湘的“本我”產生衝突，使她的大腦中多出了一些不屬於她的經曆和感受，導致她出現了第二人格。

迴到慕傑的這個問題。

鄭涵他們第二階段的方案，所運用的基本原理就是記憶的關聯性。

在慕傑腦中的那段“異常神經訊號”，必然也關聯著特定的場景、人物、聲音或情感。隻要能夠瞭解這些資訊，就可以製作成大量的訓練語料；通過刺激和反饋的對應記錄，就能訓練出專屬於他的從“神經語言”到文字的翻譯本。

這個過程，和語言的原始翻譯是一個道理。

比如說有兩個語言不通的人，生活環境基本一致。甲指著自己的鼻子，乙說“nasus”，那麽甲就知道，鼻子=nasus；甲拿出一把鑰匙，乙說“vis”，於是甲就知道，鑰匙=vis。這樣列舉下去，由簡至繁，就能編製出關於乙的語言的翻譯本。

但問題是，慕傑的那段“異常神經訊號”大概率與他的海外經曆有關，目前警方對相關情況瞭解極少，也就無法建立初始的生活場景元素。

仍拿上麵的甲和乙來舉例。

乙的嘴裏經常唸叨一句話，是在海邊捕某種魚時的竅門。甲生活在內陸，從來沒有見過海，更沒聽說過捕魚這種事，自然無法構建乙在海邊捕魚的場景，找不到可以類比的事物。在這種情況下，甲要想翻譯出乙說的那句竅門，就會變得非常困難。

鄭涵他們的方案，就是遇到了這個問題。

隻有掌握了慕傑在海外的那段特殊經曆，才能構建有效的生活場景元素。可是都已經掌握了他的特殊經曆了，再去解譯那段異常訊號所代表的含義還有什麽意義呢？

魏宏思知道慕傑的大致情況，因而在昨晚通話時，就想到了會有這種可能。他所設計的方案，其實和鄭涵他們那個方案的原理是一致的，不過是進階版的。

由於無法通過背景調查獲得有效線索，那就把慕傑的大腦看成一個黑箱，向它輸入各種基礎刺激，觀察其輸出訊號的變化，以此逆向推導其內在的編碼規則。

具體辦法是，建立基礎語義刺激庫，覆蓋盡可能廣的語義範疇。然後執行“閉環神經試探”，當目標腦波出現時，注入一組預設刺激，並高精度監測該腦波是被強化、扭曲、中斷還是無影響，最後建立起刺激和響應的對應資料。

這個過程，就是把刺激策略從鼻子、鑰匙這種帶有精準指向的資訊，變成係統化的試探與特征捕捉。

比如先從1、2、3這幾個最基礎的數字入手，得到相應的資訊反饋，再經過驗證和特征提取，就得到了對應的翻譯資訊unus、duo、tres。然後以此為錨點，不斷擴充套件試探，逐步構建起整套的“神經翻譯包”。

鄭涵和於秀峰聽魏宏思講完，不由都陷入了沉思。

原理並不複雜，他們一聽就懂了，但這個方案中還有幾個難點。

有一些他們是可以解決的，比如處理訊號模糊性與高噪聲環境、閉環係統的實時性與同步性要求等等。

還有一些是他們一時想不出來辦法的，像是怎麽控製刺激的有效性、如何精準辨識個體神經編碼。