肖尘在键盘上敲击，向沙盒输入了一道指令。这不是自然语言，而是一组高度结构化的、描述“困境”的元数据：
“给定约束：
1. 目标：高保真解析非侵入式脑电信号中的‘意图’分量。
2. 现状：现有技术（EEG）信噪比过低，个体差异巨大，意图信号与背景噪声及无关认知活动高度混淆。
3. 可用资源：可获取多模态生理信号（如眼动、皮电、肌电），但同步与融合算法效率低下。
4. 核心障碍：缺乏对‘意图’产生的神经动力学普遍规律的理解，无法建立普适性解码模型。请求：基于现有知识框架，推测可能的突破方向或迂回解决路径。无需具体方案，只需方向性评估。”
指令发出，沙盒陷入寂静。代表进程运行状态的指示灯平稳闪烁，但内部的计算负载监控曲线开始缓慢而稳定地爬升。它没有立刻回应，而是进入了深度的“思考”。
时间一分一秒过去。十分钟，二十分钟。肖尘、苏林、吴锋都紧盯着屏幕，没有人说话。只有服务器风扇发出低沉的嗡鸣。
终于，在第三十七分钟，输出界面开始出现文字。速度很慢，断断续续，仿佛每一个词都在艰难的权衡中诞生：
“方向评估（基于有限数据与逻辑推演）：
1. 放弃普适性，转向极端个性化建模。既然个体差异是主要噪声源，则将每个个体视为独立动态系统，利用其自身的庞大数据（长期监测）构建‘自我参照’的***。风险：数据需求巨大，实时性差，可迁移性为零。
2. 寻找‘意图’的‘不变特征’。假设不同任务、不同个体的‘意图’神经表征，在某个更高维的抽象特征空间中，存在稳定结构（如拓扑性质、动力学吸引子）。目标是从高噪声数据中，直接识别该稳定结构，而非具体信号模式。风险：该‘不变特征’可能不存在，或远超当前数学工具描述能力。
3. 利用‘预测误差’反推意图。不直接解码‘意图是什么’，而解码‘系统对意图执行结果的预期与感官反馈之间的误差’。意图可能隐藏在系统为纠正误差而发出的‘调整信号’中。风险：需高度精确的环境与身体模型，且难以区分不同意图产生的相似误差。
4. 引入‘外部结构化扰动’作为探针。主动向受试者呈现特定结构化的感官刺激或认知任务，观察其神经响应的‘偏离模式’，该偏离可能编码了其内在意图对标准响应的‘调制’。
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