第九十二章 噪声中的信标
第九十二章 噪声中的信标 (第2/3页)
态B”之间频繁、不合理地跳变。
“噪声淹没了信号。”钟原看着对比图，结论直接，“现有的特征提取和分类算法，是基于高信噪比数据训练的。在低信噪比环境下，它们变得不可靠。我们可能需要为这种‘野外’环境重新设计特征——也许需要更鲁棒、对噪声不敏感的宏观指标，或者开发新的、能直接在原始含噪数据中学习模式的轻量化模型。”
林婕则从工程角度提出：“或许我们不能完全依赖自动化的状态分类。在这种环境下，受试者的主观实时报告（比如简单的按钮反馈：此刻感觉‘还行’、‘吃力’、‘混乱’）可能是一个重要、甚至更可靠的输入，用于校准或补充自动分类系统。”
秦岚赞同这个观点：“生态化研究的核心价值之一，不就是捕捉主观体验与客观数据的关联吗？在受控实验室，我们尽量剥离主观干扰；但在真实场景，主观体验本身就是最关键的生态数据。也许我们的‘适应性反馈’系统，在初期应该是一个人机协同的系统：算法提供状态概率估计，受试者提供简单的主观确认或修正，系统再据此选择反馈策略。这更符合‘对话’的隐喻。”
这个思路让安可儿眼前一亮。人机协同。不再追求全自动的、脆弱的“状态语法”破译，而是承认当前技术的局限，将人的主观觉察作为一个重要的、互补的信息源。这既降低了技术门槛，也更有望在真实场景中建立有意义的互动。
然而，当他们将这个想法与初创公司的技术负责人沟通时，对方却流露出些许失望。他们期望的是一个更“黑科技”、更自动化的解决方案，能够无缝集成到他们的产品中，提供“智能认知辅助”的卖点。人机协同虽然合理，但听起来不够“炫酷”，也增加了用户的使用负担。
“研究前沿与产品落地之间，总是存在这样的张力。”纪屿深在后续的内部讨论中说，“他们想要的是成熟稳定的‘功能’，而我们提供的是探索中的‘可能性’。这不一定是坏事。我们可以调整合作方式：我们专注于提供核心的状态识别算法模块（即使在噪声下），并提供人机协同交互模式的设计建议。如何包装、如何简化、如何集成到最终产品，是他们需要解决的问题。我们的价值在于前沿探索和概念验证，而非立即提供交钥匙方案。”
合作基调因此被重新校准。项目组将聚焦于两件事：第一，继续优化实验室环境下的状态分类与适应性反馈算法，探索其科学边界。第二，并行开展小规模的“生态化探索性研究”，使用新设备，但采用更开放、更注重主观体验与人机协同的研究范式，收集宝贵的真实场景数据，用于理解噪声特性、探索新的特征、以及验证人机协同的可行性。
安可儿被分配负责第二条线的工作。她需要设计一套简单的、适用于非实验室环境的“认知状态日记”协议，让受试者在日常生活中，佩戴设备进行短时（如15分钟）的标准化简单认知任务（比如手机上的定制化小游戏），并随时通过APP按钮或语音简短记录当下的注意力状态、情绪感受和任何干扰因素。同时，后台算法会运行简化版的状态分类，尝试将客观信号模式与主观记录关联起来。
这更像是一场在自然栖息地中对认知状态的“田野观察”，而非实验室里的“解剖实验”。
安可儿开始了新的探索。她招募了几位熟悉的同事作为第一批“田野观察员”。数据收集过程充满意外和趣味：有人在咖啡间完成任务时被同事打招呼打断；有人在通勤地铁上尝试，信号受到强烈干扰；还有人在家中被孩子的吵闹声影响……
数
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