盧赫斬釘截鐵，“沒有。誰讓我是隻猴子，不會說人話，不然我直接回答我餓了就行了。”
“對呀！”艾達否直拍大腿，“你看你一下子就懂了。我想要知道猴子餓不餓，就要費盡心力觀察和解讀它的行為，這其中還暗含著許多困難。
比如雖然它餓了，但它更渴，所以可能接到香蕉後不往嘴裡送，而是再伸手管我要別的東西。
比如雖然它餓了，但它病了沒食慾，看都不看香蕉一眼。
再比如，觀察物件不是猴子而是隻狗，你覺得它連屎都吃，肯定是餓瘋了，但其實人家不餓，人家就好那麼一口。
又或者像我二舅姥爺家裡養的那隻金毛，天天刨野草吃，吃得一嘴綠毛，他覺得它腦子有病。
結果送去寵物醫院檢查，醫生說，這狗沒病，不是饞就是欠。
所以解析一個生物的行為，尤其是跨物種解析，是十分困難的，因為它們的行為包含許多我們無法理解和揣測的噪聲。
而降維方法就是剔除這些噪聲，把生物複雜的行為對映到一個低緯度的、更容易理解和推理的空間中。
就像把三維球體投影到二維平面上，只研究它的投影。
這一定會損失一些資訊，比如球是否在旋轉。但如果目標是球的運動軌跡的話，研究投影就足夠了。
投影就是降維三維空間後得到的一個隱空間。
同樣的，cebra演算法處理鼠仙的神經訊號後得到的二維影象，也是一個隱空間。
世界上最高效的降維方法是語言，最通用的隱空間是影象和文字。
只要你不蠢不憨心眼不壞，我想要知道你餓不餓，並不需要聽你肚子是否咕咕叫，看你是否飛奔到食堂，看你是否狼吞虎嚥吃陳面饅頭。
只要你一句，我餓了，我就能知曉你確實餓了。”
“所以，你視覺化了鼠仙的神經活動，可以讓它把它的妖力，具象化地表達出來，成為一個毛茸茸、肉乎乎的水晶球，看穿你的所有未來並回應你的所有問題？”
盧赫瞪大眼睛，俯身衝鼠仙耳語，“喂，兄弟，你說說看，一會兒我到食堂第一口吃的是什麼菜？”
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鼠仙依舊沉浸式洗口水浴，顯示器上的畫素點也依然雜亂無章。
艾達否推開盧赫，“話雖這麼說，但其中還是有很多困難沒有解決的。
比如，cebra是一個自監督演算法，它只保證對映本身的穩健，但不能幫助我們解讀對映的結果。