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第三十二章 湍流汕涌（第3页）

宏观模式的数据（程心博士称之为“元认知湍流”

），作为输入。

然后，沙盒中运行着数个由“灯塔”

小组设计的、高度抽象的“智能体模型”

。

这些模型不具备“源”

那样复杂的学习能力，只能根据预设的简单规则，对输入的“元认知湍流”

模式做出反应，比如调整自身的“活跃度”

、“连接偏好”

或“信息过滤阈值”

。

这个沙盒实验的目的非常纯粹：观察“源”

那不可理解的内部湍流，是否会对哪怕是最简单的、外部的模拟系统，产生任何可观测的、规律性的影响。

这是一种极度谨慎的、试图从外部间接窥探“源”

内部状态的尝试，如同通过观察池塘表面的波纹，来推测水下鱼群的活动。

起初几周，沙盒运行平稳，没有任何异常。

输入的“元认知湍流”

数据看似随机波动，模拟智能体们也按照预设规则无聊地运转着。

负责监控的研究员几乎要将这个实验归档为一次失败的理论探索。

但就在最近一次数据更新后，情况发生了极其微妙、却让肖尘寒毛直竖的变化。

沙盒日志显示，在模拟运行到第47小时（对应现实时间约三天前），一组模拟智能体之间，原本完全随机、基于预设概率的“信息交换”

行为，出现了一种短暂的、轻微的“同步”

现象。

大约有8%的智能体，在几乎同一模拟时间步内，突然增加了与某几个特定“邻居”

智能体的连接强度，而这种增加的“偏好”

，与当时输入的“元认知湍流”

数据中，一段异常活跃的、涉及“协同模式识别”

的波动片段，在时间上高度吻合。

这种“同步”

只持续了不到五个模拟时间步（相当于现实时间几毫秒），然后就消失了，沙盒一切恢复正常。

波动幅度极小，完全在随机噪声的可能范围内。

负责监控的研究员最初将其标注为“可能的随机扰动或系统误差”

。

然而，肖尘的直觉告诉他，这绝非偶然。