“好，測試開始！”
隨著丁子非的命令，測試正式開始。
只見蔡濤面前的大螢幕上出現了二十六個英文字母，然後這些字母迅速打亂順序。
F，A，N，Y，W，Q……
蔡濤沒大聲讀出來一個字母，大螢幕上的字母顏色也會隨之變化，如果是正確的字母會變成綠色，錯誤的則會變成紅色。
到現在為止，蔡濤所讀完的這些字母全都是綠色。
蔡濤正在測試的這套系統並不是什麼語音輸入技術，他所測試的這套裝置，是腦機互動，意念控制技術。透過佩戴在他頭上的腦機感測器，能夠將佩戴者的意念思維捕捉，並進行識別，然後控制操作相關的裝置。
比如正在測試的這個科目，蔡濤需要憑大腦來想出自己所看到英文字母的名字。腦機系統隨即會捕捉蔡濤在想出這個字母名字時候的腦電波，然後進行識別，轉換為數字語言，並且執行。
我們人的大腦在工作的時候，都會釋放腦電訊號。你大腦所處理的事情不同，那麼大腦所形成的腦電波自然也就不相同了。
科學家就是根據這條理論，提出來了意念控制這項技術的可行性的。
當然了，這只是一種理論，但具體想要實現卻很難。首先，我們人是屬於獨立的個體，每個人在基因上都不相同，大腦的思維模式，結構額都不相同。
如何準確的捕捉這些不同地區，不同文化，不同思維模式下的人的腦電訊號，並加以識別，這就是一項非常複雜且龐大的工程。
在這一點上，有些像智慧語音系統，也是需要收集不同國家不同地區，不同族群的語言。這項工程雖然龐大複雜，但是卻已經有人在做。
吳浩他們可以透過多種方式獲得這些語言，而且方法也比較簡單。
可如何獲得不同地區的腦電訊號，這一點就非常難了。
最終科研團隊想了一個辦法，以醫療技術領域研究專案點名義，與全世界各國各地區的意願進行合作，購買他們所收治所有患者的匿名腦電訊號資料資料資訊。
這個辦法的確為他們解決了大問題，讓他們不但可以不用全世界奔跑，也省下來去收集這些資料資訊的時間和經歷，以及資金和資源，加快了專案研究進度。
但是，所收集這些資料資料中也有很大的問題。
因為研究團隊發現，這些從全世界各國各地區醫院收集彙總過來的患者腦電訊號中，有很大一部分都被汙染了。
這些腦電訊號都不穩定，或者說出現了問題。
這個問題不難解釋，因為去醫院就醫，且需要檢查腦電訊號的，肯定很多腦子裡出了問題，勢必會影響腦電訊號。
所以研究團隊只能是篩選派出掉這部分有用的資料，然後再進行分析。所幸因為覆蓋全球，且醫院眾多，所以即便是這樣彙集出來大資料，也是海量。單靠研究團隊自己，即便是窮極一生，甚至窮極幾輩子都無法分析完。
所以這時候就要藉助人工智慧技術和超算了，透過超算和人工智慧技術，研究團隊獲得了一份非常詳細關於人類腦電訊號方面的資料報告。
也正是在這份資料報告的基礎上，他們的腦機互動和意念控制技術才有了較大程度的進展。
啪啪啪啪……
當蔡濤將二十六個英文字母全部讀出來，並且完全正確後，周圍爆發出來了一陣熱烈的掌聲。
這項技術看似好像很簡單，目前很多腦機互動和意念控制方面的技術基本上都能做到。
但丁子非他們設計這個實驗科目的主要目的，還是測試這套腦機互動系統的在資訊捕捉，識別技術上的準確性和反應。
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