第九十一章 状态语法
第九十一章 状态语法 (第3/3页)
而非“扰动”。
“这不再是简单的‘超过阈值就响警报’。”秦岚在实验准备会上强调，“这是尝试与受试者内部的认知节奏‘对话’，根据他们当下的‘语法’，选择我们认为更合适的‘回应词语’。当然，我们的‘对话’能力还非常初级，可能经常‘词不达意’，甚至‘说错话’。所以，受试者的主观体验和细致的行为分析，比以往任何时候都更重要。”
新的实验首先在几位新的健康受试者身上进行。过程比之前复杂得多，实时系统的计算负荷更大，偶尔会出现分类延迟或不确定的情况。受试者们事后报告的感受也五花八门：有人明确感觉到两种不同的“屏幕变化”，并认为慢速亮度波动“更舒服，有点像呼吸的节奏”；有人则对两种反馈都无明确觉察；还有人报告在某种状态下（对应分类器的“状态B”）接收到灰色阴影后，确实感到“有点被打断的不适”。
初步结果混乱但充满信息量。安可儿和钟原需要投入大量时间，分析分类器的实时输出与后续行为、主观报告之间的复杂关系，不断调整分类器的特征和阈值。
就在这时，纪屿深带来了一个新的合作方接洽消息：一家专注于神经技术产品转化的初创公司，对“海渊”项目在实时认知状态评估与适应性干预上的探索表现出浓厚兴趣。对方提供了一种更轻便、带有干电极的无线多通道EEG头带原型，以及配套的简化版信号处理和机器平台，希望能在更生态化的场景下（如办公室、家庭）测试项目核心算法的可行性。
“这是一个机会，也是挑战。”纪屿深在项目组会议上说，“他们的设备信噪比可能不如我们的实验室设备，场景更不可控。但如果我们的算法和理念能在这种‘野化’环境中展现出一定的稳健性和价值，那将意义重大。安可儿，钟原，你们评估一下，我们目前的状态分类和反馈逻辑，能否移植到他们的简化平台上进行概念验证？不需要完美，只需要验证核心思路是否可行。”
钟原眉头紧锁，开始快速评估算法复杂度和计算资源需求。安可儿则思考着数据质量的下降将如何影响那些精心构建的“协同变化”指标和状态分类的可靠性。
挑战环环相扣，从深海的实验室探测，开始向更具风浪的真实应用水域延伸。
深夜，安可儿再次面对屏幕上的数据流和分类器输出。那些代表不同“状态语法”的标签，如同深海生物发出的、不同频率和模式的生物荧光。她和她的同伴们，正在尝试解读这些荧光，并学着用最微弱的、适配的光脉冲去回应。
这条路注定漫长，且充满误读的风险。但每一点对“状态语法”的更深入理解，都像是在深海的绝对黑暗中，又多掌握了一个词的真正含义。
她保存好工作，关掉电脑。实验室重归寂静，只有服务器散热风扇的低鸣。她走到窗边，望着城市边缘那隐约起伏的山峦轮廓，如同沉没在夜色中的、更大的认知大陆的剪影。
测绘在继续，对话在尝试。而语法的规则，正在数据与思维的碰撞中，一个音节一个音节地，被艰难地拼读出来。