“这个环节名称叫做‘偏爱画像’，在系统提出问题并做出语音的描述时，你用想象来做出选择。

就比如，第一个问题是‘哪个是蓝色的？’屏幕上会出现四张关于海、云彩、星空、沙漠的图片。

闭上眼睛的淮同学只能听到它们的名称。

他需要在脑海中自行想象内容，然后芯片根据他脑海中的信息，从他看不见的四张图中做出选择。”

“哇……”

淮栖微微眨动着眼睛。

这说明脑机设备不仅要从“想象”

这种复杂的人脑信号中捕捉到准确有用、可转译识别的，还要自己将“指令”

自行延伸和补完。

淮栖最近刚听完大数据讲座，猜想既然后者能识别出“大海”

，定要用到深度学习技术，果然简朔说道：““目前芯片进行深度学习时分析使用的样本数据仍然由互联网和我们的开发者提供。

但我们正尝试着将使用者的大脑作为它的数据库，并希望它在不断的学习深化中更富有使用者的个体意识。

比如“淮同学，你可以想象大海了。”

“嗯。”

淮栖闭上眼睛，努力的在脑海里构建一片沙滩及起起落落的海浪，他父亲乘坐的船就在不远处的港口。

还有一个爬满牵牛花的铁门也在沙滩上搁浅，被蓝色的海水抚过……

淮栖皱起眉来，他的心中莫名其妙地对这场景生出了一种闷闷恐惧感。

他恍然想起在梦里是害怕海的，竟然在想象中也会产生些许恐惧。

“为什么。

想象中的海浪在一瞬间变成了红色。

淮栖猛然睁开眼睛。

前排的同学惊叹了几声，他发现机械臂已经选择了正确的选项了——一张张白帆在海面乘风破浪。

简朔的一只手放到了他的肩膀上，给了淮栖莫名的安心感。

简朔这一动作大概是无心之举，他仍旧面朝着前方，说道：“比如淮同学没有见过大海、或者他无法靠着给到的图片识别出选项代表的是‘大海’“又或者他害怕大海。

这些都将使芯片捕捉到不同的信号，分析、分层记录，并做出更具有让人性化的反应。

而不单纯地只是选择正确选项而已。”

“但目前我们的技术并没有达到此种高度。”

简朔道，“就像我之前说的，实现这样的‘人性智能’需要极其精准的信号捕捉和翻译。

这台设备的识别能力还具有很大的局限性，选项目前也只能是识别度很高的景和物，而且是有限的。

我们还任重道远。”

他说着，屏幕切换到下一个问题。

耳边想起十分温和流畅的女性机械音：

“哪一个是你喜欢的？”

“鼠标、橘子、钢笔、手表。”

其中淮栖并没有喜欢的选项，所以他不打算做出选择。