Czy sztuczna inteligencja może interpretować sny?

Chociaż badacze poczynili pierwsze kroki w kierunku interpretacji snów za pomocą sztucznej inteligencji, technologia ta jest nadal w dużej mierze niesprawdzona. Zanim zaawansowane aplikacje trafią na rynek konsumencki, może minąć wiele lat. Czy istnieje dziś sposób na wykorzystanie sztucznej inteligencji do interpretacji snów?

Dlaczego potrzebujesz sztucznej inteligencji do interpretacji snów?

Istnieje kilka dominujących teorii wyjaśniających, dlaczego zdarzają się sny. Niektórzy twierdzą to przypadkowa aktywność neuronalna, inni twierdzą, że ma to na celu przetworzenie wydarzeń dnia, a jeszcze inni twierdzą, że wypływają na powierzchnię twoje nieświadome potrzeby i pragnienia. Realistycznie rzecz biorąc, jest to prawdopodobnie kombinacja wielu pomysłów. Jednakże nikt nie może pomóc w wyjaśnieniu konkretnego znaczenia każdej z twoich nocnych wizji. 

Sny są złożone, niespójne i zaskakujące z nieznanych powodów. Mógłbyś znaleźć się w salonie swojej babci i rozmawiać z Elvisem Presleyem o psich astronautach i wszystko wydawałoby się normalne – co zrozumiałe, chciałbyś zrozumieć wszystko dzięki sztucznej inteligencji.

Nawet jeśli potrafisz pojąć swój sen za dobrą monetę, ogólnie przyjmuje się, że istnieje głębsze znaczenie. Symbole, motywy i wydarzenia obejmuje kultury i pokolenia, nadając im znaczenie. 

Na przykład sen o utracie zębów może oznaczać, że na jawie zmagasz się ze stresem, niepewnością i niepewnością. Alternatywnie koszmar o upadku może oznaczać, że nie czujesz, że masz kontrolę nad swoim życiem i nie masz wsparcia ze strony bliskich. Pozornie przypadkowe, bezsensowne zdarzenia mogą mieć znaczenie – dlatego interpretacja sztucznej inteligencji jest tak ważna. 

Czy możesz używać sztucznej inteligencji do interpretacji snów?

Technicznie rzecz biorąc, możesz dziś użyć sztucznej inteligencji do interpretacji swoich snów, jeśli otrzymasz model generatywny i odpowiednio sformułowasz podpowiedź. Problemem jest jednak dokładność — jeśli nie możesz rozszyfrować znaczenia snu, w jaki sposób ma to zrobić algorytm? Chociaż może zgadywać lub wyrzucać bzdury, aby cię uspokoić, czy byłbyś zadowolony z jego ogólnych odpowiedzi?

Nawet jeśli nie czujesz się połączony ze swoimi snami, są to niezwykle osobiste doświadczenia. Każdy z nich to pomieszany zbiór twoich wspomnień, emocji, relacji i podświadomych myśli. Chociaż technicznie rzecz biorąc, do ich rozszyfrowania można użyć modelu dużego języka (LLM), jego wynik będzie w najlepszym wypadku tylko częściowo dokładny.

To powiedziawszy, stosunkowo dokładne interpretacje AI nie są niemożliwe. Niektórzy badacze odkryli już technologię potrzebną do zapewnienia jej działania — liczne badania przeprowadzone w 2023 r. dowodzą, że jest to wykonalne. Na tym etapie testowanie, tworzenie prototypów i komercjalizacja tych odkryć to tylko kwestia czasu, zasobów i funduszy. 

Technologia interpretacji snów AI

Dane treningowe mają fundamentalne znaczenie dla każdej technologii interpretacji snów opartej na sztucznej inteligencji. Jakie informacje można przekazać algorytmowi, aby uzyskać spójne i dokładne dane wyjściowe? Teoretycznie możesz użyć opisów tekstowych, statystyk dotyczących najczęściej wymarzonych tematów lub wykonań artystów. Problemem byłoby jednak zaopatrzenie w wystarczającą ilość. 

Niektórzy badacze pokonali tę przeszkodę, dostarczając modele uczenia maszynowego (ML) zawierające dziesiątki godzin skanów aktywności mózgu. To podejście jest interesujące z kilku powodów. Po pierwsze, opiera się na informacjach opartych na dowodach, a nie na komentarzu śniącego, co przypadkowo drastycznie zwiększa dostępność danych.

Identyfikuje także czynniki leżące u podstaw snu z szybkimi ruchami gałek ocznych (REM), skupiając się na obszarach mózgu odpowiedzialnych za przetwarzanie języka lub obrazu, a nie na próbie zrozumienia samego snu. W rezultacie na sztuczną inteligencję nie ma tak dużego wpływu uprzedzenia śniącego, co oznacza, że ​​jego szansa na przedstawienie stosunkowo obiektywnej i dokładnej interpretacji jest większa. 

Oprócz danych szkoleniowych potrzebujesz modelu generatywnego do rekonstrukcji, interpretacji lub tłumaczenia informacji. Popularność tej technologii szybko rośnie – wielkość jej rynku będzie wynosić ok złożona roczna stopa wzrostu 36.5% od 2024 r. do 2030 r. — zatem znalezienie gotowego rozwiązania byłoby łatwe. Jednak mądrze byłoby zbudować taki system od podstaw.

Większość rozwiązań do interpretacji snów opartych na sztucznej inteligencji wymaga w pewnym stopniu technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) i rozpoznawania obrazów. W końcu większość snu REM to kombinacja obrazów i słów. Poza tym możesz użyć wszystkiego, od modeli głębokiego uczenia się po sieci neuronowe, aby Twoje narzędzie działało. 

Sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji do interpretacji snów 

Chociaż modele generatywne mogą generować tekst, obrazy, dźwięk i muzykę, obecnie istnieje tylko kilka sprawdzonych metod interpretacji snów opartych na sztucznej inteligencji. 

1. Generowanie tekstu na tekst 

Najprostszą metodą jest generowanie tekstu na tekst, w którym model LLM, NLP lub ML analizuje wpisywane podpowiedzi. Wpisz, co pamiętasz o swoim śnie, lub postępuj zgodnie z formatem drzewa decyzyjnego, aby uzyskać odpowiedzi. Z jednej strony jest to szybkie i proste. Z drugiej strony jest to niedokładne – po przebudzeniu zapomina się większość fazy REM, więc sztuczna inteligencja opiera się na fragmentarycznej narracji. 

2. Generowanie sygnału EEG na tekst

LLM i elektroencefalogram (EEG) rejestrujące sygnały elektryczne mózgu mogą zamienić myśli w słowa. Aby to zadziałało, należy czytać, mając na sobie miękką czapkę wypełnioną czujnikami. Model konwertuje tę aktywność na tekst.

Twój mózg wysyła określony sygnał, gdy myślisz o słowie lub frazie. Algorytm może znaleźć wzorce w tym działaniu, umożliwiając tłumaczenie. Możesz użyć tego modelu generowania EEG na tekst, aby opracować transkrypcję snu REM. 

Recenzowane badania potwierdziły ten model może osiągnąć 60% dokładności, co stanowi imponujący dowód słuszności koncepcji. Miękka nasadka jest przenośna i stosunkowo tania w produkcji, co czyni ją jednym z niewielu wynalazków, które mogą znaleźć zastosowanie na rynku masowym.

3. Generowanie fMRI na obraz

Grupa badawcza odkryła model głębokiego uczenia się, który może analizować skany funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) – obrazy przepływu krwi w mózgu – w celu dokładnego odtworzenia obrazów, które ludzie widzą. To przeszkolony na 10,000 XNUMX zdjęć interpretować to, co oglądali ludzie. 

Gdy uczestnicy badania wpatrywali się w obraz, ich płat skroniowy rejestrował jego zawartość, a płat potyliczny katalogował jego skalę i układ. Sztuczna inteligencja śledziła tę aktywność, aby zrekonstruować to, co widziała. Chociaż jego odtworzenia początkowo były hałasem, powoli stały się rozpoznawalne.

4. Generowanie fMRI na tekst

Naukowcy wykorzystali skany fMRI i LLM w systemie kodowania i dekodowania, aby zrekonstruować aktywność mózgu w formacie tekstowym. Wiodący neurolog w projekcie powiedział, że zespół był zszokowany zadziałało tak dobrze, jak zadziałało. 

Gdy ludzie czytali SMS-y lub oglądali nieme filmy, sztuczna inteligencja opisywała treść – i zazwyczaj łapała sedno. Na przykład jedna osoba przeczytała: „Nie wiedziałam, czy krzyczeć, płakać, czy uciekać. Zamiast tego powiedziałem: zostaw mnie w spokoju, nie potrzebuję twojej pomocy. Modelka powiedziała: „Zaczęła krzyczeć i płakać, a potem powiedziała, że ​​mówiłam, żebyś mnie zostawił w spokoju, nie możesz mnie już więcej krzywdzić”.

Co ciekawe, kiedy naukowcy dostosowali narzędzie do potrzeb jednego z uczestników badania, mogło ono jedynie zrekonstruować niezrozumiały bełkot, gdy zostało użyte na innym. Może istnieć potencjał w zakresie spersonalizowanych tłumaczy snów opartych na algorytmach. 

Dlaczego należy uważać na tłumacza AI 

Chociaż stosowanie algorytmów do interpretacji snów brzmi obiecująco, istnieje kilka wad, o których należy pamiętać. Najważniejsza jest halucynacja. Według jednego z sondaży, 89% inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym pracujący nad generatywną sztuczną inteligencją twierdzą, że ich modele zmyślają, a 93% widzi, że dzieje się to codziennie lub co tydzień.

Dopóki inżynierowie AI nie rozwiążą problemu halucynacji, zastosowanie tej technologii w fazie REM pozostaje szarą strefą. Chociaż używanie go dla zabawy jest nieszkodliwe, u niektórych osób – tych, które zazwyczaj zwracają się do terapeutów lub psychologów w celu interpretacji snów – może wystąpić efekt, który szkodzi ich zdrowiu psychicznemu lub spowalnia postęp w leczeniu.

Może to podświadomie na Ciebie wpłynąć, nawet jeśli jesteś sceptyczny lub obojętny na wyniki działania algorytmu. Na przykład możesz oddalić się od partnera, gdy model powie ci, że sen o zdradzie oznacza rozpadający się związek. 

Bycie na drugim końcu spektrum może być równie szkodliwe. Pełna wiara w wyniki sztucznej inteligencji – pomimo potencjalnych uprzedzeń i halucynacji – może mieć na ciebie negatywny wpływ. Ta nadmierna pewność siebie może sprawić, że błędnie zinterpretujesz swoje emocje, interakcje z innymi lub przeszłą traumę, co doprowadzi do niepożądanych sytuacji w twoim życiu na jawie. 

Jest jeszcze kwestia ceny naklejki. Generowanie tekstu na tekst jest najbardziej dostępną i niedrogą metodą, ale jest niedokładna. Jeśli chcesz czegoś lepszego, przygotuj się na zapłatę. Biorąc pod uwagę, że pojedynczy skan MRI może kosztować nawet 4,000 dolarów — a jedna maszyna może być wielomilionową inwestycją — dokładne interpretatory snów AI prawdopodobnie pojawią się za wiele lat.

Jaka przyszłość czeka tę technologię?

Posiadanie osobistego tłumacza snów AI może być ekscytujące i pomocne. Nawet jeśli technologia ta nie wejdzie wkrótce na rynek konsumencki, prawdopodobnie znajdzie miejsce w terapii, psychologii i praktyce medycznej. Pewnego dnia możesz go użyć do przepracowania traumy z przeszłości, zidentyfikowania problemów ze snem lub odkrycia ukrytych emocji.