红桃四(魏宏思):“@同花顺-你的‘神经词典’最近有更新吗?”



同花顺(江海洋):“基本上没有,暂时找不到适合扩充的素材了。你们准备做什么?偷窥某人的大脑?”



拖拉机(冯洧煦):“要不然呢?总不能去偷窥大猩猩吧!”



同花顺:“你还别说,我正准备朝这个方向下手,做一个跨物种的信息解码模型。”



拖拉机:“你还真敢想!不过这倒是个不错的方向,可以摒弃复杂语言的影响,回归到对基本情绪和生理需求的解译。”



同花顺:“没错!你帮我弄一套用于大猩猩的侵入式电极阵列,咱们配合多模态来解读神经信号。”



拖拉机:“我倒是没有问题,可你从哪弄来大猩猩呢?”



同花顺:“这个可以申请嘛!另外我还需要一个大猩猩的基础刺激库,@方块七-有没有兴趣填补一项科技空白?”



同花顺:“对了,@拖拉机-你怎么还在?某人没有去找你线下PK?”



拖拉机:“某人腿短,跑不了那么快。”



方块七(戴梦琦):“你给我等着!@拖拉机(1000吨大锤砸人表情)”



方块七:“@同花顺-你真能弄来大猩猩再说。”



魏宏思看得有些无语。



他的这些师兄、师姐总会有些神奇的想法。不过也正是因为他们经常突发异想,才会做一些看似无用、但在某些特殊情况下却能发挥关键作用的东西。



像是戴梦琦的“基础语义刺激库”,已经逐步扩展到了地球上使用人口超过8千万的16种语境。



江海洋的“神经词典”也是这么来的。



它并非是大脑神经信号的解码库,因为理论上并不存在这种通用的解码库。



每个人的大脑因遗传、经历和思维习惯的不同,对相同概念的编码方式会存在细微却关键的差异。比如说“钥匙”这个词,在不同的人大脑中的激活模式,只会有部分相似,不可能完全相同。



所以若是基于多数人的数据训练一个通用模型,以之为某个个体解码,准确率会非常低。尤其是复杂程度较高的信息,基本上就是无效解译。



“神经词典”其实是一个算法模型,相当于一个智能化的神经编码测绘仪,它可以相对高效地完成神经信号锚点数据的建立。通俗地说,就是找到大脑中一些最稳定、最清晰的概念与信号的对应关系。



有了这些锚点之后,就可以将之作为参照系,逐步解码其他更模糊的信号,完成专属于受试对象神经翻译包。



魏宏思用来给方案B做复核的算法模型,就是受他们影响而编写出来的,将很多特殊的情况都考虑了进去。



然而但是,他们跑题了!



红桃四:“@同花顺-受试对象有跨文化成长背景,但不清楚具体情况,概念表征很可能对应两个甚至更多个存在竞争或分层的神经模式。”



同花顺:“哦哦,我想想。”



同花顺:“那就先对信号进行‘元分析’,识别出与语言处理区的协同激活模式,来判断受试对象的当前思维语言。”



红桃四:“是否应该再加上识别边缘系统中

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