蘇黎世聯邦理工學院的百年禮堂，此刻呈現出一種微妙的時空交疊感。哥特式的石柱與拱頂下，全息投影設備在半空中懸浮，顯示著復雜的算法流程圖與生物神經系統模擬。長條形的胡桃木會議桌旁，坐著二十余位服飾各異、背景多元的聽證委員——有穿實驗室白大褂的神經科學家，有西裝革履的倫理學家，有身著亞麻衫的哲學家，甚至還有一位佩戴傳統苗族銀飾的女性人類學家。
林一站在講臺前，深呼吸。他能感受到空氣中彌漫的審視與好奇——不是敵意，而是一種對“異質性”的謹慎開放。韋伯博士坐在委員席中，向他微微頷首。
“尊敬的各位委員，”林一用英語開場，聲音平穩，“今天我們聚集在這里，討論的不僅是一項技術研究，更是一種思考方式的對話——關于如何面對復雜系統，關于知識的不同形態，關于東方與西方認知傳統如何共同豐富我們對世界的理解。”
他調出第一組幻燈片：左側是古茶樹在云霧中虬結的影像，右側是“星火”模塊在實驗中的實時數據流。
“我們的研究，是自然界中那些‘經過時間考驗的智能’。比如這棵千年古茶樹，它在漫長的生命歷程中，遭遇過無數次蟲害、病害、氣候劇變。但它沒有‘解決’這些挑戰，而是學會了與挑戰共存——調整自身生化狀態，在壓力中產生風味更獨特的茶葉。”
一位戴著厚眼鏡的神經科學家舉手：“林先生，這個比喻很詩意。但科學需要可操作的定義。您說的‘與挑戰共存’在工程上具體指什么？”
林一點擊下一張幻燈片，展示“動態免疫層”的核心算法：“在我們的系統中，‘共存’體現在三個方面：一是冗余設計——允許系統有多條功能等價的路徑；二是自適應調節——根據環境壓力動態調整資源分配；三是經驗學習——從歷史擾動中提取模式，優化未來響應。”
他調出風電場的案例：“在實際部署中，我們發現系統必須學會區分‘有害擾動’和‘中性甚至有益的變化’。就像人體免疫系統不會攻擊所有外來物質——我們需要腸道菌群，需要皮膚上的微生物群落。這種區分能力，不是來自預設規則，而是來自系統與環境的長期互動中形成的‘認知’。”
“但這聽起來非常...模糊，”一位德國籍的倫理學家皺眉，“您如何確保這種‘認知’不會產生意外的偏見或錯誤判斷？”
“我們無法‘確保’，”林一坦率地說，“就像人類專家也會犯錯。但我們的系統設計了一種‘二階學習’機制——不僅學習如何響應，還學習如何評估自身響應的效果，并據此調整學習策略。這是一種‘元認知’能力的雛形。”
就在這時，禮堂的燈光突然閃爍了一下。全息投影出現了短暫的扭曲。技術人員急忙檢查設備。
林一反而微笑起來：“一個意外的演示機會——系統正面臨計劃外的干擾。讓我們看看它如何應對。”
他授權系統接入會議現場的音頻視頻流。屏幕上，代表系統狀態的“數字有機體”開始變化——原本規律脈動的光團，開始不規則地閃爍，邊緣出現毛刺般的擾動。
“系統檢測到了異常信號，但無法立即分類，”林一解說，“按照傳統設計，此時應該啟動‘安全模式’，屏蔽所有不確定輸入。但我們的系統選擇了另一種策略...”
光團開始分化，一部分保持核心功能的穩定，另一部分則伸出“觸須”般的探測子進程，主動探索異常信號的特征。幾分鐘后，探測子進程傳回分析結果：干擾源是禮堂老舊的電路系統因瞬時過載產生的電磁噪聲。
“系統得出結論：這不是惡意攻擊，而是環境背景噪聲。它沒有隔離這個信號，而是將其納入環境模型，降低對此類信號的敏感度，同時保持對其他類型異常的警覺。”林一展示系統日志，“這類似于人類的注意力機制——學會在嘈雜環境中專注于重要信息，而不是試圖消除所有噪音。”
會場出現了第一次真正意義上的集體興趣。那位苗族人類學家用帶有口音的英語提問：“林先生，您描述的這種學習過程，讓我想起我們族群中‘口傳史詩’的傳承方式。每一代歌者都會根據聽眾的反應、當下的情境，對史詩進行微調，但核心脈絡保持不變。這不是精確復制，而是動態適應。”
“正是如此！”林一眼睛一亮，“您的比喻非常精準。我們的技術目標不是創造‘永恒不變的完美系統’，而是培育‘能在變化中持續學習與適應的生命態系統’。”
聽證會進入中場休息。委員們三三兩兩聚在一起討論，氣氛明顯活躍起來。
韋伯博士走過來，低聲說：“比你預想的順利。特別是那個‘意外演示’——很能說明問題。”
“但這還不夠，”林一說，“我想在下半場引入一些‘非傳統’的證據形式。”
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下半場開始時，林一沒有立即回答技術演示。他播放了一段視頻：宋清在北京茶室進行茶道演示的片段。鏡頭跟隨她的雙手，從溫壺、置茶、沖泡到分茶，每一個動作都流暢如舞蹈，卻又精確如儀式。
“這是我的妻子，一位茶道師，”林一解說，“她在做的，是一種傳承千年的實踐智慧。請注意幾個細節：她如何通過手指感受水溫的微妙變化，如何通過茶葉舒展的狀態判斷浸泡時間，如何觀察客人的反應調整出湯速度。”
視頻結束后，林一問：“這不是‘科學實驗’，因為它不可重復——每一次茶會都是獨特的。但這是否意味著其中沒有‘知識’？”
哲學家委員若有所思：“這是亞里士多德所說的‘實踐智慧’（phronesis），區別于理論智慧（sophia）和技術知識（techne）。現代科學傳統過于重視后兩者，而忽視了第一種。”
“在我們的研究中，”林一接過話頭-->>，“我們試圖將這種‘實踐智慧’轉化為算法可理解的形式。不是將其簡化為規則，而是讓算法學會從多維度的、模糊的、情境化的信息中提取模式——就像茶道師從水溫、茶香、客人神態中綜合判斷一樣。”
他展示了一個實驗：讓算法分析風電老師傅王建軍三十年的維修記錄——這些記錄不僅有數據，還有手寫的描述性文字：“今天風機聲音發悶”、“齒輪箱有鐵銹味”、“振動感覺不勻”。
“傳統的數據分析會忽略這些定性描述，”林一說，“但我們開發了一種多模態學習模型，將這些描述與傳感器數據關聯，讓算法學會理解‘發悶的聲音’對應哪些頻譜特征，‘鐵銹味’可能預示什么問題。結果，系統成功預測了三起尚未達到報警閾值但即將發生的故障。”
委員會中幾位工業工程背景的委員明顯被吸引了。“這是predictivemaintenance的新思路，”一位瑞士機械工程教授評論，“將人的經驗直覺轉化為算法的‘直覺’。”