直接传入大脑的职能。
这其中就要涉及机器编码到真正五感信号的转化，又涉及一系列的编码技术和处理技术。
因此，仅靠记录分析，是不可能真正完全仿制出脑电交互技术的。
只能说是收集到部分现有数据，免除许多或繁杂或残酷的人体实验，实际还需要攻克的难关依旧极多。
但，还是那句话，他没办法冷血到用苗小喵的生命去赌。
笨办法也总是个办法，只是进度更慢一点，更复杂一点而已。
比起其他人想要触及脑电交互技术都无门而言已经要好上许多了。
这段时间，或者说其实从苗小喵加入开始，稍微有空闲的时候他们基本都在进行这方面的观测记录。
当然，真正开始投入较大的精力还是在设计与研发扑天鹰期间。
今天更是重中之重。
扑天鹰的首次实战，大量日常很难想到与模拟的行为、情绪、感官变化都将在激战中产生，能极大程度的推动脑电图谱的记录。
脑电交互技术事关三代机体、天遁剑诀系统、还有后续一系列研发计划，林语也不免重视非常。
只可惜，尽管相对而言进展算得上很大，但对于完整的脑电图谱数据而言，未免就有些杯水车薪。
“其实也不是没有办法。”
苗小喵这时却仿佛想到什么，提出了一个主意。
“什么办法？”
林语来了兴趣。
“AI训练，咱们直接训练一个AI，将我的脑电波动与实际输出指令代码作为训练数据，训练AI进行识别判断。”
苗小喵提出了自己的办法：“如果训练出的AI能完成高精度的对照识别，那就意味着它整理出来了最准确的脑电图谱和预处理算法，我们再从AI身上进行提取。”
“好想法！”
林语听罢也眼眸一亮。
哪怕以他的角度来看，苗小喵的这个建议也非常有可行性。
前文已经说过，AI的判断识别本质上其实都是猜谜。
人类和机械从认知上就是截然不同的，人不可能教导AI任何东西，AI本质上是通过算法去猜谜。
例如，让AI分辨一个东西是苹果还是梨子。
人不可能给一个程序解释和表达苹果和梨子的概念，更没办法和教孩童一样去教AI怎么分辨。
所以也就有了训练。
如同一个暴君式的老师，不负责教导，只给出题目和参考答案，让AI自己去做题、然后对照参考答案。
在亿亿万的题海训练里，让它自行摸索与总结出如何判断、准确来说是如何猜得更准的参数和公式。
这种方式得出来的是一个黑盒子，设计它的人都不一定能知道内部的具体情况，而且所形成的也并不是真正的推导答案，而是猜。
就像某些人考试做选择题的口诀——三短一长选最长。
训练出来的，是一套让它猜得更准，尽可能
点击读下一页,继续阅读 虾鸡鹅蟹 作品《从废品机甲到科幻天庭》第222章 图谱获取方案