程中，一个奇特的现象出现了：机械人能够吸收声能，并将其转化为电磁脉冲反馈回来。
为了更深入地探究这一能力，研究人员选取了一段标准音叉的440hz声波进行播放。刹那间，机械人的表面开始微微震动，随后回传了同一频率但强度增强的信号。
这一现象证实了机械人具备“声音 - 能量”转换的能力，也为后续与机械人的沟通提供了新的思路……
确认了机械人对声音的特殊反应后，科学家们开始尝试教会它使用人类语言。
他们将联合国六种官方语言的语音库，包括中文、英文、法文、俄文、西班牙文和阿拉伯文，转换为声波信号，通过扬声器持续播放给机械人“听”。
然而，机械人的首次模仿尝试并不成功，发出的是一阵失真的杂音，宛如早期语音合成器发出的机械音。
不过至少确认了机械人可以在某种程度上“学习”。
面对这一现象，研究人员不仅未气馁，反而有了新的希望，他们迅速调整策略，改用“单词 - 能量脉冲”配对法。
例如，当发送“光”这个单词的语音时，同时输入一束可见光，试图促使机械人关联语义与物理现象。
这个过程犹如教幼儿认识世界，需要极大的耐心与细心。
在许久的调试里，关于这个机械人的交流实验24小时连轴转，各国的社会学家，语言专家齐上阵。
随着各种词汇的配对法的持续进行，机械人对语言的理解和表达能力逐渐提升。
研究人员开始对其进行简单问答测试。当使用英语提问“一加一等于几？”时，机械人用声波传回了“二”的英语音频。
而当询问“什么是氧气？”时，它回传了一段模拟o共振频率的分子振动声波。
虽然机械人能够给出答案，但发音仍不够自然。
于是，研究人员引入了ai语音识别系统，对机械人的发音进行实时纠正。
通过不断地调整和优化，机械人的语言表达逐渐向自然人类语音靠拢。
这一过程自然是充满了挑战与惊喜，每一次小小的进步，都让科学家们认为，这是人类文明接触地外文明的一大里程碑。