【AI解梦大师】加州大学用机器学习算法来预测和分析梦境

【导读】梦是神秘的一种主体经验，是哲学、宗教、心理学等最感兴趣的话题，也产生了许多有关的科学猜想。但人类从未真正理解梦的内容、机制和作用。我们能不能设计一种机器学习算法来预测和分析我们的梦境呢？答案是肯定的。在AI的帮助下，理解、预测和控制梦境的技术上已经取得了进展。

你有没有做过令人不安的梦，梦见高中时认识的某个人？或者做过以某种特殊的方式预知未来的梦，比如预知上班路上遭遇交通堵塞？或者，你也做过一些无意义的梦，梦境里都是一些随机的生物或人，没有可辨别的情节？

梦是人类经历的一部分，令神秘主义者、科学家和普通人都百思不得其解。从表面上看，梦可以是深邃而令人困惑的，而在其背后，它们的科学基础仍然令心理学家和生物学家不解。

那么，AI是不是解决关于梦的问题的最好方法呢？我们能不能设计一种机器学习算法来预测和分析我们的梦境？

对于AI研究人员来说，“梦”带来了一些独特的挑战：

• 科学理解。为了更好地理解梦境，多年来生物学家、心理学家和其他科学专业人士做出了许多努力，但关于梦，我们仍有很多不理解的地方。一些理论认为，梦在大脑中是随机静态的，而另一些理论则将梦描述为一种为清醒的生活做准备的模拟器，还有一些理论认为梦是一种帮助我们巩固和储存长期记忆的方式。如果对梦没有基本的理解，就很难开发出一种能够探测和剖析它们的解决方案。

• 个体差异。并非所有人都以同样的方式做梦。能够预测某个人的梦的算法不一定能预测另一个人的梦，这取决于这个人的梦境历史、睡眠习惯和其他变量。
  

• 动机。回想你奇怪的梦境是很有趣的，你会想知道是什么促使你产生了这样的梦，但是除了好奇心之外，没有太多其他动力去了解人为什么做梦以及如何做梦。没有金钱激励或改变生活的追求，不想增加医疗知识或开发消费品那样。因此，AI研究人员寻找的是更有利可图的机会。

尽管如此，我们已经在帮助我们更好地理解、预测和控制梦境的技术上取得了进展。

加州大学Gallant实验室的研究人员已经有了一种算法，可以处理大脑的活动，形成可识别的图像。在他们的研究中，他们让参与者观看电影预告片，并积极思考正在观看的内容。仅使用大脑图像，研究人员就能重现参与者正在观看的预告片的模糊图像。如果同样的技术应用于梦境，可以让我们看到与人的梦境相关的视觉效果。

这里的主要问题是分辨率。虽然研究人员能够解析特定的形状和颜色，但他们无法以高分辨率视频的形式重建一个人的思维。AI可以帮助我们将这些算法提升到更高的水平，尽管我们也不确定梦境本身是否就是高分辨率的。

提供基于AI的解决方案，帮助客户了解他们的睡眠习惯的公司正在不断容县，比如Sleep.ai。这些消费者应用程序通常利用可穿戴设备或智能手机来监控打鼾、磨牙、辗转反侧等情况，然后提供数据可视化和诊断工具，帮助用户睡得更好。如果结合某种程度的梦境监测，它还可以用来识别和预测未来的模式。

梦境预测及其影响

下一个合乎逻辑的步骤是先使用AI来识别人们如何做梦，然后使用这些数据（结合历史数据）来预测一个人未来可能如何做梦。清醒梦（lucid dream）技术已经让用户了解他们可以用来掌握自己梦境意识的策略。问题在于弥合用户直觉和客观数据分析之间的差距。

这里最大的问题之一是数据可用性；有无数的变量会影响我们的睡眠和梦境，其中许多仍然没有被科学家们很好地理解。虽然我们可能开发出收集这些数据的工具，但我们不一定有能够客观地衡量它们对梦境的影响的工具（例如：记录梦境的视觉画面）。

另一个问题是，如何处理这些数字以及来自用户的输入，从而得出一个足够准确的预测。这个问题可以通过足够先进的AI来解决，但仍需要时间来开发。

可能性如何？

那么，我们是否有可能利用机器学习更好地理解我们的梦境呢？答案基本上是肯定的。我们已经处于完全理解梦境是什么，以及梦境如何工作的边缘，并且很快就能将人们的梦境像使用电影放映机一样投射出来。尽管如此，这仍需要技术创新、科学理解以及将这种技术应用于开发的共同愿望——这可能需要数年甚至数十年的时间，我们才能拥有性能良好的分析梦境的算法或设备。

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