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第23章 無心插柳（第1頁）

實驗是相當艱難的，由于将人腦中的信息提取複制并存入電腦的技術已經成熟，技術人員很容易評估記憶輸入人腦的效率如何。

技術人員将通過端口寫入信息後的受試者腦中的信息全部拷貝出來，再次與玩過遊戲的ai帶回的信息比較就可以發現存入記憶的準确度和成功率。

很遺憾，與之間植入芯片比較，通過端口寫入人腦其信息有效保留在人腦的比例僅50左右，僅略好于人通過自己的神經感受器學習的效率。而快速的信息寫入似乎也造成了受試者記憶和精神的短暫的錯亂，好在恢複正常後受試者都表示記得自己曾玩過一場遊戲，大體能描述遊戲的過程，也表示記得遊戲過程很刺激，但整個回憶過程受試者大腦興奮程度不高。

實驗進行了兩種不同方向的改進，一種是承認人腦不具有電腦一樣的機械性的存入信息功能，直接将寫入端口内安置記憶芯片，再将記憶芯片與人腦連接。另一種是在寫入方式上進行嘗試，比如同一信息的反複寫入，以及等時長順序寫入。

最先取得成功的是等時長順序寫入，監控受試者大腦發現，這種寫入方式讓受試者得到了類似自己玩遊戲能達到的興奮度。而後續對受試者的訪問也表明，這種記憶寫入方式對受試者來說确實有一種進入遊戲中玩遊戲的感覺，這相當刺激很類似使用ar玩了一局遊戲。

梅耶認為這次實驗的成功表明與受試者記憶結合的ai确實獲得了遊戲體驗，這種遊戲體驗也顯然能夠植入人的大腦，植入的比例是一個效率問題。同時，由于ai還未能模拟人的感官，遊戲的畫面、聲音實際上仍然采用的是遊戲内模拟并由ai記錄的方式，因此受試者隻能獲得與ar類似的遊戲體驗。要想體驗更好，當務之急是為ai建立與人類似的感官，至少在遊戲中可以先建立起來。

但實際上ai的這種類人感官是由娜亞團隊在機器人身上首先建立起來的。

很早就已經有模拟人的感官用于醫療的成功案例，例如将光信号轉換成電信号來模拟人的視力。人的其他感官也采用類似的方法模拟出來。早期的這類模拟是相當粗糙的，也就是說雖然人造的感受器成功的把感覺轉換成了電信号，但這種電信号與人原本天然形成的感受器産生的電信号卻并不一緻，依賴于人腦的可塑性，人腦可以很快适應新的信号并加以利用。這使得這種相對粗糙的模拟可以成功的進行醫療應用。

娜亞的團隊對人體各類感受器産生的信号做了非常精密的測量，并嘗試通過電子器件模拟這些信号，制造出效果更好的人造感官。這本來是娜亞團隊的一個重要的研究方向。

但随着ai技術的發展，很自然的，人們制造出帶有ai技術的機器人。這些機器人普遍具有視力、聽力，這也是非常傳統的技術。最初的發展是用ai技術分析機器人錄制的影像和聲音，從而模拟人的視覺和聽覺。這也是比較容易實現的技術路徑。但娜亞認為為機器人配上更加類人的感受器和信号傳輸系統可能是更好的辦法。

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