“好，测试开始！”
随着丁子非的命令，测试正式开始。
只见蔡涛面前的大屏幕上出现了二十六个英字母，然后这些字母迅速打乱顺序。
f，a，n，y，，q
蔡涛没大声读出来一个字母，大屏幕上的字母颜色也会随之变化，如果是正确的字母会变成绿色，错误的则会变成红色。
到现在为止，蔡涛所读完的这些字母全都是绿色。
蔡涛正在测试的这套系统并不是什么语音输入技术，他所测试的这套设备，是脑机交互，意念控制技术。通过佩戴在他头上的脑机传感器，能够将佩戴者的意念思维捕捉，并进行识别，然后控制操作相关的设备。
比如正在测试的这个科目，蔡涛需要凭大脑来想出自己所看到英字母的名字。脑机系统随即会捕捉蔡涛在想出这个字母名字时候的脑电波，然后进行识别，转换为数字语言，并且执行。
我们人的大脑在工作的时候，都会释放脑电信号。你大脑所处理的事情不同，那么大脑所形成的脑电波自然也就不相同了。
科学家就是根据这条理论，提出来了意念控制这项技术的可行性的。
当然了，这只是一种理论，但具体想要实现却很难。首先，我们人是属于独立的个体，每个人在基因上都不相同，大脑的思维模式，结构额都不相同。
如何准确的捕捉这些不同地区，不同化，不同思维模式下的人的脑电信号，并加以识别，这就是一项非常复杂且庞大的工程。
在这一点上，有些像智能语音系统，也是需要收集不同国家不同地区，不同族群的语言。这项工程虽然庞大复杂，但是却已经有人在做。
吴浩他们可以通过多种方式获得这些语言，而且方法也比较简单。
可如何获得不同地区的脑电信号，这一点就非常难了。
最终科研团队想了一个办法，以医疗技术领域研究项目点名义，与全世界各国各地区的意愿进行合作，购买他们所收治所有患者的匿名脑电信号数据资料信息。
这个办法的确为他们解决了大问题，让他们不但可以不用全世界奔跑，也省下来去收集这些数据信息的时间和经历，以及资金和资源，加快了项目研究进度。
但是，所收集这些资料数据中也有很大的问题。
因为研究团队发现，这些从全世界各国各地区医院收集汇总过来的患者脑电信号中，有很大一部分都被污染了。
这些脑电信号都不稳定，或者说出现了问题。
这个问题不难解释，因为去医院就医，且需要检查脑电信号的，肯定很多脑子里出了问题，势必会影响脑电信号。
所以研究团队只能是筛选派出掉这部分有用的数据，然后再进行分析。所幸因为覆盖全球，且医院众多，所以即便是这样汇集出来大数据，也是海量。单靠研究团队自己，即便是穷极一生，甚至穷极几辈子都无法分析完。
所以这时候就要借助人工智能技术和超算了，通过超算和人工智能技术，研究团队获得了一份非常详细关于人类脑电信号方面的数据报告。
也正是在这份数据报告的基础上，他们的脑机交互和意念控制技术才有了较大程度的进展。
啪啪啪啪