快眼看书网

手机浏览器扫描二维码访问

第23章 无心插柳（第1页）

实验是相当艰难的，由于将人脑中的信息提取复制并存入电脑的技术已经成熟，技术人员很容易评估记忆输入人脑的效率如何。

技术人员将通过端口写入信息后的受试者脑中的信息全部拷贝出来，再次与玩过游戏的ai带回的信息比较就可以发现存入记忆的准确度和成功率。

很遗憾，与之间植入芯片比较，通过端口写入人脑其信息有效保留在人脑的比例仅50左右，仅略好于人通过自己的神经感受器学习的效率。

而快速的信息写入似乎也造成了受试者记忆和精神的短暂的错乱，好在恢复正常后受试者都表示记得自己曾玩过一场游戏，大体能描述游戏的过程，也表示记得游戏过程很刺激，但整个回忆过程受试者大脑兴奋程度不高。

实验进行了两种不同方向的改进，一种是承认人脑不具有电脑一样的机械性的存入信息功能，直接将写入端口内安置记忆芯片，再将记忆芯片与人脑连接。

另一种是在写入方式上进行尝试，比如同一信息的反复写入，以及等时长顺序写入。

最先取得成功的是等时长顺序写入，监控受试者大脑发现，这种写入方式让受试者得到了类似自己玩游戏能达到的兴奋度。

而后续对受试者的访问也表明，这种记忆写入方式对受试者来说确实有一种进入游戏中玩游戏的感觉，这相当刺激很类似使用ar玩了一局游戏。

梅耶认为这次实验的成功表明与受试者记忆结合的ai确实获得了游戏体验，这种游戏体验也显然能够植入人的大脑，植入的比例是一个效率问题。

同时，由于ai还未能模拟人的感官，游戏的画面、声音实际上仍然采用的是游戏内模拟并由ai记录的方式，因此受试者只能获得与ar类似的游戏体验。

要想体验更好，当务之急是为ai建立与人类似的感官，至少在游戏中可以先建立起来。

但实际上ai的这种类人感官是由娜亚团队在机器人身上首先建立起来的。

很早就已经有模拟人的感官用于医疗的成功案例，例如将光信号转换成电信号来模拟人的视力。

人的其他感官也采用类似的方法模拟出来。

早期的这类模拟是相当粗糙的，也就是说虽然人造的感受器成功的把感觉转换成了电信号，但这种电信号与人原本天然形成的感受器产生的电信号却并不一致，依赖于人脑的可塑性，人脑可以很快适应新的信号并加以利用。

这使得这种相对粗糙的模拟可以成功的进行医疗应用。

娜亚的团队对人体各类感受器产生的信号做了非常精密的测量，并尝试通过电子器件模拟这些信号，制造出效果更好的人造感官。

这本来是娜亚团队的一个重要的研究方向。

但随着ai技术的发展，很自然的，人们制造出带有ai技术的机器人。

这些机器人普遍具有视力、听力，这也是非常传统的技术。

最初的发展是用ai技术分析机器人录制的影像和声音，从而模拟人的视觉和听觉。

这也是比较容易实现的技术路径。

但娜亚认为为机器人配上更加类人的感受器和信号传输系统可能是更好的办法。