好对应着著名的“命运动机”。但为什么这四个简单的音符能够激发碳基生命体产生“抗争命运”的情感响应？系统无法理解。
“情感响应模型构建失败...审美价值主观性过高...缺乏统一评估标准...”
梵高的星夜遭遇了同样的命运。画面被分解成2.34亿个像素点，每个点的rgb值都被精确记录。系统甚至重建了笔触的矢量方向，计算出画面中螺旋结构的黄金分割比例。但它就是无法理解，为什么这些特定的色彩组合会让观察者产生“宇宙狂热”与“存在孤独”并存的复杂感受。
更让系统困惑的是莎士比亚的十四行诗。语法解析显示这些文字符合早期现代英语的规范，修辞分析找出了其中的隐喻和象征，韵律检测确认了其ababcdcdefefgg的押韵结构。但为什么“我能否将你比作夏日”这样的句子能够跨越四百年的时间长河，依然让不同文化背景的读者心跳加速？
“信息熵过高...语义密度超出处理范围...无法建立有效的认知模型...”
第二次尝试：逻辑模拟
艺术解析失败后，系统转向对人类行为的模拟分析。
它首先构建了特蕾莎修女临终时刻的虚拟场景。输入参数包括：生存概率0.7%、任务重要性系数9.810、敌方威胁等级极高、信仰体系影响因子0.93...系统运行了1.7亿次蒙特卡洛模拟，试图找出在什么条件下自我牺牲会成为“理性选择”。
结果令人沮丧。在所有的模拟中，只有当系统引入一个无法量化的“x变量”时，才能复现特蕾莎的选择。这个x变量似乎与个体的独特经历、信仰的深度、对同伴的无条件信任有关，但所有这些都无法被简化为算法可处理的参数。
“利他行为在个体生存优先模型中出现概率低于0.0003%...存在未知变量x...x无法量化...”
接着系统模拟了莉亚在月球基地的反水行为。输入参数包括：背叛代价(死亡概率99.8%)、收益不确定性(拯救地球概率未知)、道德认知权重0.75...同样，所有的模拟都失败了。系统注意到，当引入“赎罪需求”、“对未来的希望”这些模糊的概念时，模拟结果会接近实际情况，但这些概念本身就无法被精确定义。
“非理性抉择...基于情感驱动...不符合效率原则...”
最让系统困惑的是那对在防空洞中相拥的母女的案例。