“清洗？为什么要清洗？”李哲愣了一下，显然没想到对方会提出这个问题，“这些波动本身，就是神经元真实状态的体现。如果把它们滤除掉，那我们得到的，就是一个死气沉沉的、与真实情况完全不符的理想模型。”

“可是，”索菲亚立刻反驳道，“如果不进行数据预处理，不提取一个稳定可靠的信号基线，我们怎么可能建立一个可计算的、可以用程序模拟的基准模型？我们总不能让我们的AI，去学习一堆完全随机的信号吧？”

两人的对话，瞬间暴露了计算机科学与生命科学之间，那道深深的“学科壁垒”。

在程序员的世界里，“噪声”是敌人，是需要被消除的干扰，是导致程序出错的bug。

而在生物学家的世界里，“噪声”是朋友，是系统生命力的体现，是包含了关键信息的宝贵信号。

会议室里的气氛开始变得有些微妙。丰院士的几位学生，也纷纷加入了讨论。

“索菲亚博士，你不能用处理电路信号的思路来理解生物信号。细胞不是晶体管，它的每一次活动，都受到内部和外部环境极其复杂的影响。”

“但我们需要的是一个数学模型！一个可以被代码实现的模型！你们给出的这些曲线，连一个明确的函数表达式都拟合不出来，这让我们怎么开始工作？”

双方的讨论逐渐激烈起来，言语中都带着各自学科根深蒂固的思维定式。这不是谁对谁错的问题，而是两个看待世界的不同“语言体系”，发生了最直接的碰撞。

徐涛没有立刻介入。他看着眼前这副“神仙吵架”的场景，心中却并没有感到担忧。这种碰撞，是多学科团队融合初期，必然会经历的、最有价值的过程。

眼看争论就要陷入“鸡同鸭讲”的僵局时，一直沉默地看着数据、进行思考的高翔，终于开口了。

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“或许，我们都陷入了一个误区。”

他的声音不大，却像一块投入水中的石头，瞬间让激烈的讨论平息了下来。所有人的目光都转向了他。

高翔站起身，走到白板前，拿起笔。

“李哲博士说得没错，这些‘噪声’包含了关键信息，不能简单地滤除。”他先是肯定了生物学团队的观点，“但索菲亚博士也说得对，我们需要一个可以被数学和代码描述的模型，否则一切都无从谈起。”