你有沒有做過一個令人不安的夢，夢到某個和你一起上高中的人？還是以某種特殊的方式預測未來的夢想，例如預見上班路上的交通擁堵？或者，在你睡覺時展開一些關于隨機生物和角色的胡說八道的夢，沒有明顯的情節，怎么樣？

夢是人類體驗的一部分，它讓神秘主義者、科學家和普通人都感到困惑。從表面上看，夢境可能是深刻而令人困惑的，但實際上，夢境心理學家和生物學家的科學基礎仍然難以捉摸。

那么，夢想能否成為人工智能最能解決的問題？有朝一日，我們能否擁有一種機器學習算法來預測和處理我們的夢境？

夢想的獨特挑戰

夢想為AI研究人員提出了各種獨特的挑戰：

科學認識。盡管多年來生物學家、心理學家和其他科學專業人士共同努力更好地理解夢境，但仍有很多我們不明白的地方。一些理論認為夢在大腦中是隨機靜態的，而另一些理論則將它們描述為一種模擬器，讓我們為清醒的生活做好準備，還有一些理論認為它們是幫助我們鞏固和儲存長期記憶的一種方式。如果沒有對基線的理解，就很難開發出可以探測和剖析它們的解決方案。

個體差異。并非所有人的夢想都一樣。可以預測一個人的夢想的算法不一定能夠預測另一個人的夢想，這取決于那個人的歷史、睡眠習慣和其他變量。

動機。回想你奇怪的夢是很有趣的，想知道是什么促使你想出了那個圖像，但除了好奇之外，沒有太多動力去了解人們為什么做夢以及如何做夢。沒有金錢或改變生活的激勵，就像提高醫學知識或開發消費品一樣。因此，人工智能研究人員已經尋求更有利可圖的機會。

盡管如此，我們已經在幫助我們更好地理解、預測和控制夢想的技術方面取得進展。

夢境錄音

加州大學Gallant實驗室的研究人員已經有了一種算法，可以處理大腦活動以形成可識別的圖像。在他們的研究中，他們讓參與者觀看電影預告片，并積極思考他們正在觀看的內容。僅使用大腦圖像，他們就能夠重新創建他們正在觀看的預告片的模糊圖像。如果將相同的技術應用于夢境，它可以讓我們目睹與一個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某些形狀和顏色，但他們無法重建一個人思想的高分辨率視頻。人工智能可以幫助將這些算法提升到一個新的水平，盡管我們不確定我們最初是否夢想著高分辨率。

睡眠模式分析

一些公司也在興起，提供基于人工智能的解決方案，幫助客戶了解他們的睡眠習慣，比如Sleep.ai。這些消費類應用程序通常通過可穿戴設備或智能手機監控打鼾、磨牙和輾轉反側等事情，然后提供數據可視化和診斷工具，幫助消費者睡得更好。如果結合某種程度的夢境監測，它可以用來識別和預測未來的模式。

夢的預測和影響

下一個合乎邏輯的步驟是首先使用人工智能來識別人們的夢想，然后使用這些數據（結合歷史數據）來預測一個人未來的夢想。清醒夢技術已經讓消費者熟悉了他們可以用來掌握自己夢境意識的策略。問題是彌合消費者本能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。影響我們睡眠和做夢方式的變量數不勝數，其中許多變量仍為科學家所知甚少。雖然我們可能擁有收集這些數據的工具，但我們不一定擁有可以客觀地衡量它們對夢想的影響的工具（即，記錄夢想的視覺效果）。

另一個問題是處理這些數字以及消費者的輸入，以生成合理準確的預測。即使以我們目前的能力，這個問題也可以通過足夠先進的人工智能來解決，但仍需要時間來開發。

可能嗎？

那么我們是否有可能使用機器學習來更好地理解我們的夢想？幾乎肯定。我們已經處于完全理解夢想是什么以及它們如何運作的懸崖邊上，并且很快就可以像在電影放映機上一樣投射人們的夢想。盡管如此，它仍需要結合技術創新、科學理解和共同的愿望來推動這項技術的發展——這可能意味著在我們擁有功能正常的算法或設備之前的數年甚至數十年。