满墙的光幕暗了一瞬，然后重新亮起来。这次不是影像，是数据。
左侧：风铃从入营到最后一次战斗的全量神经监测图谱。时间轴横跨数年，密密麻麻的数据点连成起伏不定的曲线。
右侧：林玲诞生后七十二小时的神经变化图谱。短，但极其陡峭。
最下方：游戏期间347名战灰居民的认知恢复数据。
三组数据并列。
“你觉得记忆覆盖和我要做的事有什么区别？”林宇问。
“我不知道你要做什么。”
“记忆覆盖是什么？”
微雨的回答很快：“将目标意识的记忆内容直接写入载体神经网络，使载体表现出与目标一致的行为模式和认知反应。”
“关键词。”
“直接写入。”
“对。”林宇在光幕上拉出风铃的神经图谱，手指沿着时间轴滑动。“直接写入是把结果塞进去。你拿到风铃最后一刻的完整神经快照，往一个空白大脑里灌，灌完了这个大脑就会表现得跟风铃一模一样。”
“但那不是风铃。”
“为什么不是？”
这个问题让微雨停了两秒。
“因为……意识不是状态。意识是过程。”
“你说得比我好。”
林宇把手指停在图谱的起点——这是之前微雨和林宇一起推演出来的，风铃入营第一天的脑电数据。
“看这里。如果我们把这些看作纯粹的噪点。意识刚进系统时的神经活动，随机、无序、没有稳定模式。”
手指向右滑。
“第四十七天。左肩落地角度偏三度。第九次实战后矫正。”
继续滑。
“第一百二十天。开始用骂人的方式安排任务。语音节奏和脑电波峰重合。”
继续。
“每一次经历、每一次受伤、每一个选择，都是一个约束条件。它们叠加在噪点上，让噪点一步步收束。”
他的手指停在时间轴的终点。
“收束到最后，就是最后的风铃。”
微雨的投影静了三秒。数据框停止闪烁。
“你要做的不是写入结果，而是还原过程。”
“更准确地说——”林宇把三组数据叠在一起，“我要找到她的'去噪方向'。”
“我们可以用深度学习的方式来，通过海量的数据变化训练出一个可以模拟风铃脑海中噪点变化方向
本章未完，请点击下一页继续阅读！