处理非类数据而优化的级工智能系统中。

工智能的核心任务是更地分析九蛇实体出的声音序列，在那些看似无意义的杂音、脉冲和共鸣中，寻找哪怕最微小的重复出现的模式、潜在的结构和频率变化，试图从中剥离出任何可能的“语法”

或“词汇”

。

当九蛇实体的“语言”

伴随着特定的行为、反应，或者当它的目光、肢体指向特定物体时，工智能便可以尝试将这些复杂的语言模式与这些同步采集到的非语言信息——比如它的生理变化、它注视的方向、它与环境的互动——进行关联，寻找潜在的语义对应或意图表达。

而当这种关联的次数达到一定程度，形成足够大的、具有统计学意义的数据集后，工智能就能够从这些关联中解析出一些较为独特的“模式”

，一些可能代表着基础概念或意图的“语言单元”

雏形。

下一步要做的，便是让工智能根据这些初步解析出的“模式”

，生成相对应的、全新的声音序列，通过高度定向声波器播放给收容室内的九蛇实体，并仔细观察它对此做出的反应。

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