脚步声,清晰,缓慢,带着积雪特有的、被压实又碎裂的、咯吱声,由远及近,在破庙残破的门槛外,停住了。
没有“叶深”在倾听,没有“我”在判断。只有听觉系统接收到的、特定频率和振幅的声波振动,经过内耳转换,成为神经信号,沿着复杂的通路传递、处理。记忆存储的模式被自动调用、比对。相似性匹配的结果,结合声音的节奏、力度、与地面的交互特征,产生了一个无标签的、直接的、 模式识别输出:
“成年男性,负重或疲惫状态,步态与记忆中‘阿力’高度匹配(匹配度87.3%),非攻击性步伐模式,情绪状态推测为‘平静略带疲惫’(基于步频与落地力度变化模式),距离门槛约一点五米,静止。”
这并非“思考”出的结论,而是神经系统,作为一个复杂的、自组织的、 信息处理系统,在接收到输入信号后,经过多层网络并行处理,自动涌现的、一个整合性的、 情境评估输出。没有“谁”在“得出”这个结论,它就是这个系统当前状态的一部分,是这个身体-心智复合体,在此时此地,内部模型的一次自动更新。
视觉系统随之调整。双眼的眼外肌、睫状肌、虹膜括约肌,在更高级的神经中枢(同样是无“我”指挥的自组织系统)的协调下,精确、迅速地完成了焦距、景深、瞳孔大小的调整,将庙门那一片被积雪反光映得有些模糊的区域,纳入高分辨率、 中心凹聚焦的视野。光信号被视网膜转换为电化学信号,经过视神经交叉、外侧膝状体,投射到初级视皮层,再经过腹侧通路(负责物体识别)和背侧通路(负责空间定位与运动)的并行处理……
一系列复杂到难以置信的、 无意识、无主体的、 电化学-神经网络的、 自组织计算,在百分之一秒内完成。
于是,一个整合的视觉场景,自动呈现:
“破损的木制门框,门槛有积雪堆积。门外站立一人形轮廓,逆光,细节模糊。身高约七尺,肩宽,略佝偻,符合‘阿力’体
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