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導讀
夢是神秘的一種主體經驗，是哲學、宗教、心理學等最感興趣的話題，也產生了許多有關的科學猜想。但人類從未真正理解夢的內容、機制和作用。我們能不能設計一種機器學習算法來預測和分析我們的夢境呢？答案是肯定的。在AI的幫助下，理解、預測和控制夢境的技術上已經取得了進展。
你有沒有做過令人不安的夢，夢見高中時認識的某個人？或者做過以某種特殊的方式預知未來的夢，比如預知上班路上遭遇交通堵塞？或者，你也做過一些無意義的夢，夢境里都是一些隨機的生物或人，沒有可辨別的情節？
夢是人類經歷的一部分，令神秘主義者、科學家和普通人都百思不得其解。從表面上看，夢可以是深邃而令人困惑的，而在其背後，它們的科學基礎仍然令心理學家和生物學家不解。
那麼，AI是不是解決關於夢的問題的最好方法呢？我們能不能設計一種機器學習算法來預測和分析我們的夢境？
關於夢的獨特挑戰
對於AI研究人員來說，「夢」帶來了一些獨特的挑戰：
- 科學理解。為了更好地理解夢境，多年來生物學家、心理學家和其他科學專業人士做出了許多努力，但關於夢，我們仍有很多不理解的地方。一些理論認為，夢在大腦中是隨機靜態的，而另一些理論則將夢描述為一種為清醒的生活做準備的模擬器，還有一些理論認為夢是一種幫助我們鞏固和儲存長期記憶的方式。如果對夢沒有基本的理解，就很難開發出一種能夠探測和剖析它們的解決方案。
- 個體差異。並非所有人都以同樣的方式做夢。能夠預測某個人的夢的算法不一定能預測另一個人的夢，這取決於這個人的夢境歷史、睡眠習慣和其他變量。
- 動機。回想你奇怪的夢境是很有趣的，你會想知道是什麼促使你產生了這樣的夢，但是除了好奇心之外，沒有太多其他動力去了解人為什麼做夢以及如何做夢。沒有金錢激勵或改變生活的追求，不想增加醫療知識或開發消費品那樣。因此，AI研究人員尋找的是更有利可圖的機會。
盡管如此，我們已經在幫助我們更好地理解、預測和控制夢境的技術上取得了進展。
記錄夢境
加州大學Gallant實驗室的研究人員已經有了一種算法，可以處理大腦的活動，形成可識別的圖像。在他們的研究中，他們讓參與者觀看電影預告片，並積極思考正在觀看的內容。僅使用大腦圖像，研究人員就能重現參與者正在觀看的預告片的模糊圖像。如果同樣的技術應用於夢境，可以讓我們看到與人的夢境相關的視覺效果。
這里的主要問題是分辨率。雖然研究人員能夠解析特定的形狀和顏色，但他們無法以高分辨率視頻的形式重建一個人的思維。AI可以幫助我們將這些算法提升到更高的水平，盡管我們也不確定夢境本身是否就是高分辨率的。
睡眠模式分析
提供基於AI的解決方案，幫助客戶了解他們的睡眠習慣的公司正在不斷容縣，比如Sleep.ai。這些消費者應用程序通常利用可穿戴設備或智慧型手機來監控打鼾、磨牙、輾轉反側等情況，然後提供數據可視化和診斷工具，幫助用戶睡得更好。如果結合某種程度的夢境監測，它還可以用來識別和預測未來的模式。
夢境預測及其影響
下一個合乎邏輯的步驟是先使用AI來識別人們如何做夢，然後使用這些數據（結合歷史數據）來預測一個人未來可能如何做夢。清醒夢（lucid dream）技術已經讓用戶了解他們可以用來掌握自己夢境意識的策略。問題在於彌合用戶直覺和客觀數據分析之間的差距。
這里最大的問題之一是數據可用性；有無數的變量會影響我們的睡眠和夢境，其中許多仍然沒有被科學家們很好地理解。雖然我們可能開發出收集這些數據的工具，但我們不一定有能夠客觀地衡量它們對夢境的影響的工具（例如：記錄夢境的視覺畫面）。
另一個問題是，如何處理這些數字以及來自用戶的輸入，從而得出一個足夠準確的預測。這個問題可以通過足夠先進的AI來解決，但仍需要時間來開發。
可能性如何？
那麼，我們是否有可能利用機器學習更好地理解我們的夢境呢？答案基本上是肯定的。我們已經處於完全理解夢境是什麼，以及夢境如何工作的邊緣，並且很快就能將人們的夢境像使用電影放映機一樣投射出來。盡管如此，這仍需要技術創新、科學理解以及將這種技術應用於開發的共同願望——這可能需要數年甚至數十年的時間，我們才能擁有性能良好的分析夢境的算法或設備。
來源：readwrite.com
