經顱電不僅能影響記憶，還能影響更多的功能。
同樣選擇兩組被試，一組對照組一組實驗組，這次給他們看美女圖片，然後讓他們根據自己平時的印象給這些美女的顏值打分。
這次再開啓顳葉微電流刺激的時候，實驗組的打分開始紊亂，就是說電流可以影響人的審美觀，可以影響人的情感賦值迴路。
人類在漫長的成長過程中，其實會在自己體內建立一套賦值體系，這個東西是思維、心理、內分泌的綜合體。
比如有些人有一些後天習得的恐懼症，比如節肢動物恐懼症、密集物恐懼症等等，比如有特別痛恨的人，有特別喜歡的人，當這些影像出現在面前時，對應的情緒反應立刻會被喚起。
就是說這個事物已經跟某種情緒關聯起來了，這就是客觀實體在被個性化賦值了，在不同人心目中，某個客觀實體被賦予的感情色彩是不同的。
上語文課的時候也經常提到感情色彩，這個東西實際上就是語言標稱的賦值體系。
從根本上說，人類的情緒實際上都是生物進化的結果，恐懼可以讓人類儘快逃離危險，興奮可以讓人類在激烈運動前快速做好身體準備，悲傷其實是一種身體的自我保護機制。
人類之所以能夠內化出一種個性化的賦值體系，這也是數十億年進化積累出來的最優化成果，以前的人生經驗被轉化成賦值體系，給遇到的各種事物賦予感情色彩。
這樣人生經驗就被濃縮成生理和情緒上的自然反應，當下次再遇到類似的情況，生理反應首先被喚起，省去了冗長的思考和回憶過程。
不然的話，當遇到一個經歷過的事情，需要先回憶以前的經歷，然後回顧從中得到的經驗教訓，然後才能做出正確的判斷，這個過程太長了，對人類生存不利，所以人類進化出的這個賦值體系，可以省去這個複雜的過程。
人類很多奇特的癖好都是後天習得的，比如同性戀、戀物癖，就是個體在後天習得中其賦值體系出現異化，本來1AA1應該等於2的事情，在他這裡因爲各種原因被賦值成等於3，這就讓賦值體系出現偏差，出現與衆不同的結果。
而經顱電技術可以影響這個賦值體系，就是說只要技術到位，經顱電可以暫時修改和影響個體的賦值體系。
在經顱電的介入下，一個同性戀，可以在看到異性的時候出現心理和生理****，一個異性戀也可以在看到同性的時候出現心理和生理****。
只要這項技術孕育成熟，從某種意義上說，人類就可以通過外部設備影響和修改人類的大腦......
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“青姬，你最近在開展經顱電研究？”
“是，我打算在心理手段之外尋找另外一條‘調教’的道路。”
“如果你真的準備在這個領域進行深入研究，我建議你見見伊斯頓·拉查佩爾。”
“他是誰？”
“這是一個19歲的少年，他發明了一款意念機械。”
“意念機械？”
“是的，他的這款產品實際上是爲殘疾人準備的，讓殘疾人可以通過意念指揮義肢。意念機械的理論基礎與你的經顱電大同小異，估計能夠給你帶來一些幫助和啓發。”
“好，找時間我跟他仔細聊聊，你能聯繫到他嗎？”
“沒問題，上帝之手在他身上有投資，我們正在支持他進行更復雜的意念機械的研究。”
蘇青姬很快見到了伊斯頓·拉查佩爾，這是一個陽光帥氣的大男孩，臉上帶着迷人的微笑。
“現在意念機械還比較原始，功能上不是很精準，像我製造的意念手臂，現在也僅僅能夠通過意念指揮手臂做一些比較簡單的動作，比如拿起乒乓球，端起水杯，投擲，握手等動作，各個手指雖然能夠分別指揮，但是還不夠精確，很難做出複雜和準確的手勢。”這是伊斯頓對自己項目的評價。
“那麼按照你所知，意念機械現在的技術門檻卡在哪？”
“解讀，現在機器人技術已經比較發達，製作一個機器手臂的難度並不大，可能只需要三百美元就可以製造出一個五個手指都能靈活運動的機器手臂。但是想要準確理解人類的腦電波很難，意念機械的關鍵還在於腦電波的解讀不夠精確。只要這個精確性提升上來，通過電腦程序指揮一個機器手臂是相對比較簡單的。”
解讀這事不僅是伊斯頓的難題，同時也是蘇青姬的難題，因爲在經顱電項目中，蘇青姬也需要解決解讀的問題。
人類的腦電波是無數神經元的電信號綜合而成的，只要想一想就能明白，當數以十億記的神經元同時工作，它們相互之間在頻繁的進行通信，每個神經衝動都是一小段電信號，都能形成外溢的電波脈衝，當所有這些電波綜合疊加到一起，想要將它們再還原回去，解讀成最初的神經元信號，這中間涉及到的複雜度將是無以倫比的大。
現在人類能夠解讀的大腦信息還很悠閒，根據大腦的功能分區，監測大腦的活躍區域，從而模糊判斷大概的大腦指令，這是能夠做到的。
但是如果再細緻一些，分辨的大腦具體想些什麼，比如大腦是想要吃肉，還是想要喝水，或者想要跟美女約會，這個是很難實現的。
能夠做到伊斯頓這個程度，能夠分辨達到想要懂哪根手指，想要擡起手臂還是放下手臂，想要端起水杯還是放下水杯，這個面前還能做到。
並且這也需要操作者的盡力配合，操作者必須全神貫注的只想着怎麼指揮手臂，排除掉所有其他的大腦活動，將指揮手臂相關的大腦信號不斷加強和強化，並且沒有其他雜波影響的情況，才能將這個動作的腦電波信號辨識出來。
雖然難度非常巨大，好在伊斯頓已經走出了第一步，蘇青姬現在需要做的就是沿着伊斯頓的道路，不斷細化下去，不斷蒐集更多的實驗數據，尋找更好的解決方案。