第九十二章 噪声中的信标
第九十二章 噪声中的信标 (第3/3页)
据依旧“脏”得惊人，但安可儿开始学着用不同的眼光看待它们。那些因干扰而产生的信号突跳，不再只是需要剔除的噪声，而是认知流被打断的标记。受试者简短的语音记录（“刚才有人叫我，一下子分心了”、“地铁过隧道，信号断了，有点烦躁”）为这些标记提供了生动的注脚。
她开始尝试从这些混乱的数据中，提取一些更“皮实”的特征，比如任务期间心率变异性的整体趋势（而非瞬时值）、注意焦点切换的频率（基于简化的眼动或反应模式）、以及主观报告的情绪效价与客观表现波动的滞后关系。这些特征远不如实验室里的精细，但它们似乎与受试者日常的认知负荷主观感受有更直观的关联。
周五项目会议，安可儿汇报了“田野观察”的初步发现。没有确凿的结论，只有一堆有趣的、待验证的线索。她展示了几个案例，说明在某些场景下，即使客观信号分类器认为状态“良好”，但受试者主观报告“吃力”，往往随后确实会出现表现下滑；反之亦然。
“这说明，在真实场景中，主观体验可能是更灵敏的‘认知压力传感器’。”秦岚评论道，“我们的算法，或许应该学习去‘信任’或‘解读’这种主观信号，而不是总试图超越它。”
钟原则在思考技术路径：“我们可以尝试用这些田野数据，训练一个能融合稀疏、含噪的客观信号和离散主观报告的多模态模型。目标不是高精度的状态分类，而是预测短期内的认知表现趋势或主观体验变化。这可能是一个更务实、也更有应用潜力的方向。”
纪屿深听取了所有汇报，最后说：“两条线并行得很好。实验室的精密探索，帮助我们理解机制；田野的粗糙观察，帮助我们定义问题、理解场景。噪声不是敌人，而是真实世界认知活动的背景音。我们的目标，不是消除所有噪声去听清一个‘纯净’的信号，而是学会在这种背景音中，识别出那些真正有意义的、关于认知状态变化的‘信标’——它可能来自客观信号的某种稳健模式，也可能来自主观体验的一句简单报告，或者两者的特定组合。”
他看向安可儿和钟原：“接下来，尝试构建第一个简单的‘人机协同状态感知’原型。算法提供基于客观信号的、带有置信度估计的状态猜测；界面允许受试者用最便捷的方式（如一键反馈）确认、否定或补充这个猜测；系统记录这些互动，并尝试学习。我们从最简单的二分（‘当前状态是否适合继续高负荷任务？’）开始。”
目标再次演化。从自动破译“状态语法”，到在噪声中识别“信标”，再到构建“人机协同”的感知与对话系统。每一步，似乎都离最初想象的、全自动的智能反馈更远，但却离真实世界的复杂性与人的主体性更近。
安可儿走在回公寓的路上，晚风带着初夏的暖意。她想起自己戴上那轻便头带、在略有嘈杂的会议室里执行任务时的感觉。那种微微的不适、分心、以及对信号质量的隐约担忧，本身就是一种宝贵的体验。
实验室是深海中的潜水钟，提供清晰的视野和稳定的压力。而真实世界，是充满洋流、浮游生物和变幻光线的广阔海洋。她曾渴望在潜水钟里看清每一片鳞甲，现在，她开始学习如何在这片更广阔、也更混沌的海洋中，辨认航向，倾听那些来自船只本身和船员们的、混合在风浪与引擎声中的、至关重要的声音。
噪声中的信标。或许不那么明亮，不那么确定，但那是真实航行中，真正赖以判断方向的微光。她和她的同伴们，正在学习制作和识别这种新的信标。
夜色中，她的脚步轻快而坚定。