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经颅电不仅能影响记忆，还能影响更多的功能。
同样选择两组被试，一组对照组一组实验组，这次给他们看美女图片，然后让他们根据自己平时的印象给这些美女的颜值打分。
这次再开启颞叶微电流刺激的时候，实验组的打分开始紊乱，就是说电流可以影响人的审美观，可以影响人的情感赋值回路。
人类在漫长的成长过程中，其实会在自己体内建立一套赋值体系，这个东西是思维、心理、内分泌的综合体。
比如有些人有一些后天习得的恐惧症，比如节肢动物恐惧症、密集物恐惧症等等，比如有特别痛恨的人，有特别喜欢的人，当这些影像出现在面前时，对应的情绪反应立刻会被唤起。
就是说这个事物已经跟某种情绪关联起来了，这就是客观实体在被个性化赋值了，在不同人心目中，某个客观实体被赋予的感情色彩是不同的。
上语文课的时候也经常提到感情色彩，这个东西实际上就是语言标称的赋值体系。
从根本上说，人类的情绪实际上都是生物进化的结果，恐惧可以让人类尽快逃离危险，兴奋可以让人类在激烈运动前快速做好身体准备，悲伤其实是一种身体的自我保护机制。
人类之所以能够内化出一种个性化的赋值体系，这也是数十亿年进化积累出来的最优化成果，以前的人生经验被转化成赋值体系，给遇到的各种事物赋予感情色彩。
这样人生经验就被浓缩成生理和情绪上的自然反应，当下次再遇到类似的情况，生理反应首先被唤起，省去了冗长的思考和回忆过程。
不然的话，当遇到一个经历过的事情，需要先回忆以前的经历，然后回顾从中得到的经验教训，然后才能做出正确的判断，这个过程太长了，对人类生存不利，所以人类进化出的这个赋值体系，可以省去这个复杂的过程。
人类很多奇特的癖好都是后天习得的，比如同性恋、恋物癖，就是个体在后天习得中其赋值体系出现异化，本来1+1应该等于2的事情，在他这里因为各种原因被赋值成等于3，这就让赋值体系出现偏差，出现与众不同的结果。
而经颅电技术可以影响这个赋值体系，就是说只要技术到位，经颅电可以暂时修改和影响个体的赋值体系。
在经颅电的介入下，一个同性恋，可以在看到异性的时候出现心理和生理****，一个异性恋也可以在看到同性的时候出现心理和生理****。
只要这项技术孕育成熟，从某种意义上说，人类就可以通过外部设备影响和修改人类的大脑......
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“青姬，你最近在开展经颅电研究？”
“是，我打算在心理手段之外寻找另外一条‘调教’的道路。”
“如果你真的准备在这个领域进行深入研究，我建议你见见伊斯顿·拉查佩尔。”
“他是谁？”
“这是一个19岁的少年，他发明了一款意念机械。”
“意念机械？”
“是的，他的这款产品实际上是为残疾人准备的，让残疾人可以通过意念指挥义肢。意念机械的理论基础与你的经颅电大同小异，估计能够给你带来一些帮助和启发。”
“好，找时间我跟他仔细聊聊，你能联系到他吗？”
“没问题，上帝之手在他身上有投资，我们正在支持他进行更复杂的意念机械的研究。”
苏青姬很快见到了伊斯顿·拉查佩尔，这是一个阳光帅气的大男孩，脸上带着迷人的微笑。
“现在意念机械还比较原始，功能上不是很精准，像我制造的意念手臂，现在也仅仅能够通过意念指挥手臂做一些比较简单的动作，比如拿起乒乓球，端起水杯，投掷，握手等动作，各个手指虽然能够分别指挥，但是还不够精确，很难做出复杂和准确的手势。”这是伊斯顿对自己项目的评价。
“那么按照你所知，意念机械现在的技术门槛卡在哪？”
“解读，现在机器人技术已经比较发达，制作一个机器手臂的难度并不大，可能只需要三百美元就可以制造出一个五个手指都能灵活运动的机器手臂。但是想要准确理解人类的脑电波很难，意念机械的关键还在于脑电波的解读不够精确。只要这个精确性提升上来，通过电脑程序指挥一个机器手臂是相对比较简单的。”
解读这事不仅是伊斯顿的难题，同时也是苏青姬的难题，因为在经颅电项目中，苏青姬也需要解决解读的问题。
人类的脑电波是无数神经元的电信号综合而成的，只要想一想就能明白，当数以十亿记的神经元同时工作，它们相互之间在频繁的进行通信，每个神经冲动都是一小段电信号，都能形成外溢的电波脉冲，当所有这些电波综合叠加到一起，想要将它们再还原回去，解读成最初的神经元信号，这中间涉及到的复杂度将是无以伦比的大。
现在人类能够解读的大脑信息还很悠闲，根据大脑的功能分区，监测大脑的活跃区域，从而模糊判断大概的大脑指令，这是能够做到的。
但是如果再细致一些，分辨的大脑具体想些什么，比如大脑是想要吃肉，还是想要喝水，或者想要跟美女约会，这个是很难实现的。
能够做到伊斯顿这个程度，能够分辨达到想要懂哪根手指，想要抬起手臂还是放下手臂，想要端起水杯还是放下水杯，这个面前还能做到。
并且这也需要操作者的尽力配合，操作者必须全神贯注的只想着怎么指挥手臂，排除掉所有其他的大脑活动，将指挥手臂相关的大脑信号不断加强和强化，并且没有其他杂波影响的情况，才能将这个动作的脑电波信号辨识出来。
虽然难度非常巨大，好在伊斯顿已经走出了第一步，苏青姬现在需要做的就是沿着伊斯顿的道路，不断细化下去，不断搜集更多的实验数据，寻找更好的解决方案。(未完待续。)