番外五育儿难题（1/2）
夏晓正式拿到c大“智能科学与技术（心理计算方向）”学士学位证书的那个夏天，“盛夏基金会”总部所在的独栋小楼里，为他预留的工位第一次迎来了主人。
没有盛大的入职仪式，林砚只是在某个工作日的下午，亲自带着他在基金会各部门转了一圈，将他介绍给项目组的同事们。
夏晓穿着崭新的浅蓝色衬衫，身姿挺拔，褪去了少年时的怯懦，眼神沉静而专注，言谈举止间既有属于顶尖学府毕业生的专业自信，又保留着那份内在的谦逊与真诚。
基金会的同事们大多知道这位年轻人的故事，也早就听闻过他在大学期间作为志愿者时的出色表现，因此欢迎的态度格外热忱。
他的职位是“创新项目助理研究员”，名义上向“AI心理疗愈”项目组的负责人汇报，但实际上，林砚给了他极大的自主探索空间。
在入职面谈时，林砚对他说：
“基金会需要的不是按部就班的执行者，而是能发现问题、并能用创新思维去解决问题的探索者。
你感兴趣的特殊儿童教育领域，尤其是那些有社交沟通障碍或情绪识别困难的孩子，恰好是我们现有‘AI心理疗愈’模型可以延伸、但也面临全新挑战的方向。
放手去做前期调研，有任何想法，随时来找我聊。”
这份信任让夏晓倍感珍惜，也动力十足。
他迅速投入工作，查阅国内外大量文献，联系特殊教育机构和专家，进行线上线下的访谈，沉浸在对这个交叉领域的探索中。
几个月后，一个初步的项目构想在他脑海中成形：
利用经过改良的AI情感交互模型，结合游戏化设计，为高功能自闭症谱系或轻度社交焦虑儿童，搭建一个安全、可控、可定制的虚拟社交情境训练平台。
平台不替代真人干预，而是作为辅助工具，帮助孩子在低压力环境中练习情绪识别、表达和基本的社交回合。
构想很大胆，也充满挑战，尤其是在如何设计出真正贴合儿童心理、又能有效引导社交行为、且不让AI显得冰冷或机械的游戏互动环节上。
夏晓熬了几个通宵，做出了一份详尽的初步方案，包括技术框架、核心交互逻辑、以及几个关键游戏模块的原型设计。
但他心里没底，这些设计是否真的“好玩”又有“疗愈”效果？是否符合孩子的认知特点？
他需要反馈，需要最直观的体验。
于是，在一个周五的傍晚，他鼓起勇气，给林砚发了封邮件，简要说明了方案的进展和遇到的困惑，并小心翼翼地问：
“林叔叔，不知您和谢先生周末是否方便？
如果……如果能请你们作为第一批‘体验用户’，给我的游戏原型提提意见，那就太好了。
当然，这可能会占用你们的休息时间……”
邮件发出去后，夏晓有些忐忑。他知道谢辞和林砚有多忙，也知道自己的请求或许有些冒昧。
但没想到，不到半小时，林砚就回复了：
“方案思路很好。明天下午三点，你带着资料来家里吧。
正好周末，让你谢叔叔也‘活动活动脑筋’。”
后面还跟了个眨眼的笑脸表情。
夏晓看着回复，松了口气，又莫名有些想笑。“活动活动脑筋”？让谢先生？
他脑子里不禁浮现出谢辞那张总是没什么表情的、极具威严的脸……对着他设计的、可能包含“给小熊换衣服”或者“帮小兔子找朋友”这类任务的游戏界面？
这画面太美，他有点不敢细想。
周六下午，天气晴好。
夏晓准时抵达谢辞和林砚居住的顶层公寓。
开门的是林砚，穿着舒适的家居服，笑容温和：
“夏晓来了，快进来。”
豆包闻声也摇着尾巴凑过来，熟稔地嗅了嗅夏晓的手。
夏晓笑着摸了摸它。
走进宽敞明亮的客厅，夏晓一眼就看到谢辞正坐在落地窗边的单人沙发上，面前的小几上放着一杯清水和一份摊开的财经杂志。
他穿着深灰色的羊绒衫，坐姿依旧挺拔，听到动静，抬眼看了过来，目光在夏晓身上停留了一瞬，微微颔首：“夏晓。”
“谢先生，下午好。”夏晓连忙问候。
寒暄几句后，夏晓在沙发上坐下，打开随身携带的笔记本电脑，连接上客厅的大屏幕电视。
他深吸一口气，开始讲解自己的方案。
他准备得很充分，逻辑清晰，从项目背景、理论依据，到技术实现路径、核心的AI情感模型如何适配儿童互动，再到几个精心设计的游戏模块——“情绪气象站”（识别和匹配表情与场景）、“友谊小剧场”（简单的角色扮演和对话选择）、“合作积木城”（需要简单指令沟通的协作任务）。
林砚听得很认真，不时提出问题或给出建议，气氛专业而融洽。
谢辞虽然没怎么插话，但目光一直停留在屏幕上，偶尔会几不可察地微微蹙眉，似乎在思考某个技术细节或逻辑漏洞。
讲解完毕，夏晓有些紧张地看着两位“评委”。
林砚首先给予了充分的肯定：
“整体框架非常清晰，切入点也很有价值。
游戏化的思路是对的，能降低孩子的防御心理。
不过，就像你说的，最难的是‘度’的把握。太简单无聊，太复杂挫败，AI的反馈太生硬或太‘聪明’都不行。”
谢辞放下手中的杂志，言简意赅：
“安全性和数据隐私是底线，方案里强调得还不够。
另外，AI引导的‘社交脚本’需要大量、高质量的真人互动数据来训练和优化，避免陷入刻板或错误的模式。
现有模型的泛化能力需要验证。”
夏晓赶紧记下这些宝贵的意见。然后，他咬了咬牙，切入“正题”：
“那个……林叔叔，谢先生，为了测试这几个游戏模块最基本的互动逻辑和AI反馈的初步流畅度，我……我做了一个非常初级的、整合了部分核心玩法的演示程序。
不知道……能不能请两位……实际体验操作一下？就当作是……最早的、最‘粗糙’的用户测试？”
他说完，有点不敢看谢辞的表情。
林砚闻言，眼睛一亮，饶有兴致地看向谢辞，嘴角弯起：
“哦？听起来很有意思。谢辞，咱们也好久没‘玩游戏’了，就当放松一下，帮夏晓把把关？”
谢辞：“……”
他看着林砚眼中那抹熟悉的、带着促狭和期待的光，又看了看夏晓一脸“豁出去了”的恳切表情，沉默了几秒钟。
最终，几不可察地、近乎无奈地，从鼻子里极轻地“嗯”了一声。
夏晓如蒙大赦，赶紧将演示程序部署到客厅的平板电脑上。
程序界面果然很“初级”，配色是柔和但略显简单的马卡龙色系，图标是朴素的手绘风格，背景音乐是舒缓的钢琴旋律循环。
“第一个模块，‘情绪气象站’。”
夏晓将平板递给林砚，“屏幕上会出现一个简单的场景图片，比如‘小朋友摔倒了’，然后
用户需要选择最匹配当前场景的情绪表情，AI会给出反馈。”
林砚熟练地操作起来。
场景是“收到礼物”，他笑着点了“开心”的表情。
AI发出愉快的音效，一个卡通小太阳跳出来，语音播报：“选对啦！收到礼物很开心！”
接着，场景换成“心爱的玩具坏了”。
林砚皱了皱眉，选了“难过”。
AI给出鼓励：“识别出难过情绪，很棒哦！可以试着告诉别人你为什么难过。”
流程简单，AI反馈也算自然。林砚玩了几轮，评价道：
“基础逻辑是通的，反馈音效和视觉奖励对孩子有吸引力。
不过场景库需要极大丰富，且要贴近不同文化背景孩子的真实生活。”
本章未完，点击下一页继续阅读。