O AI Pode Interpretar Sonhos?

Enquanto os pesquisadores deram os primeiros passos em direção à interpretação de sonhos por inteligência artificial, a tecnologia ainda é amplamente não comprovada. Pode levar anos para que aplicações de alta tecnologia alcancem o mercado de consumo. Há uma maneira de usar o AI para interpretar sonhos hoje?

Por Que Você Precisaria do AI para Interpretar Sonhos?

Há algumas teorias prevalecentes sobre por que os sonhos acontecem. Alguns argumentam que é atividade neuronal aleatória, outros dizem que é para processar os eventos do dia e alguns afirmam que é o seu subconsciente e necessidades e desejos surgindo. Realisticamente, é provável que seja uma combinação de várias ideias. No entanto, nenhuma delas pode ajudar a explicar o significado específico por trás de cada uma das suas visões noturnas. 

Os sonhos são complexos, incoerentes e desconcertantes por razões desconhecidas. Você pode se encontrar na sala de estar da sua avó falando com Elvis Presley sobre astronautas de cães, e tudo pareceria normal — compreensivelmente, você gostaria de dar sentido às coisas com o AI.

Mesmo que você possa compreender o seu sonho à primeira vista, é geralmente aceito que um significado mais profundo existe. Símbolos, temas e eventos abrangem culturas e gerações, contribuindo para a sua importância. 

Por exemplo, sonhar em perder os dentes pode significar que você está lidando com estresse, incerteza ou inseguranças na sua vida desperta. Alternativamente, um pesadelo sobre cair pode significar que você não se sente no controle da sua vida ou apoiado por seus entes queridos. Eventos aparentemente aleatórios e sem sentido podem ser significativos — é por isso que a interpretação do AI é um grande negócio. 

Você Pode Usar o AI para Interpretação de Sonhos?

Tecnicamente, você pode usar o AI para interpretar os seus sonhos hoje se você obtiver um modelo gerador e redigir o prompt corretamente. No entanto, a precisão é um problema — se você não pode decifrar o significado do seu sonho, como um algoritmo pode? Embora ele possa adivinhar ou produzir nonsense para agradá-lo, você estaria satisfeito com as suas respostas genéricas?

Mesmo que você não se sinta conectado aos seus sonhos, eles são experiências pessoais incrivelmente. Cada um é uma coleção confusa das suas memórias, emoções, relacionamentos e pensamentos subconscientes. Embora você possa tecnicamente usar um modelo de linguagem grande (LLM) para decifrá-los, a sua saída seria apenas parcialmente precisa no melhor dos casos.

Dito isso, interpretações do AI razoavelmente precisas não são impossíveis. Alguns pesquisadores já descobriram a tecnologia necessária para torná-la funcionar — vários estudos realizados em 2023 provam que é viável. Neste ponto, testar, prototipar e comercializar essas descobertas é apenas uma questão de tempo, recursos e financiamento. 

A Tecnologia Por Trás da Interpretação de Sonhos do AI

Os dados de treinamento são fundamentais para qualquer tecnologia de interpretação de sonhos alimentada por AI. Quais informações você pode alimentar um algoritmo para retornar saídas consistentes e precisas? Teoricamente, você pode usar descrições baseadas em texto, estatísticas sobre temas sonhados comumente ou representações de artistas. No entanto, obter dados suficientes seria um problema. 

Alguns pesquisadores superaram esse obstáculo fornecendo modelos de aprendizado de máquina (ML) com dezenas de horas de varreduras de atividade cerebral. Essa abordagem é interessante por várias razões. Em primeiro lugar, ela se baseia em informações com base em evidências em vez do comentário do sonhador — que, coincidentemente, aumenta drasticamente a disponibilidade de dados.

Ele também identifica os drivers subjacentes do sono de movimento rápido dos olhos (REM), visando as áreas de linguagem ou processamento de imagens do cérebro em vez de tentar dar sentido ao sonho em si. Como resultado, o AI não é tão afetado pelo viés do sonhador — significando que a sua chance de produzir uma interpretação objetiva e precisa é maior. 

Além dos dados de treinamento, você precisa de um modelo gerador para reconstruir, interpretar ou traduzir informações. A popularidade dessa tecnologia está aumentando rapidamente — o seu tamanho de mercado terá um taxa de crescimento anual composto de 36,5% de 2024 a 2030 — então obter uma solução pronta seria fácil. No entanto, construir um do zero seria sábio.

A maioria das soluções de interpretação de sonhos alimentadas por AI precisa de processamento de linguagem natural (NLP) e tecnologia de reconhecimento de imagens em alguma medida. Afinal, a maioria do sono REM é uma combinação de imagens e palavras. Além disso, você pode usar qualquer coisa, desde modelos de aprendizado profundo até redes neurais, para fazer o seu instrumento funcionar. 

Formas Pelas Quais Você Pode Usar o AI para Interpretar Sonhos 

Embora os modelos geradores possam produzir texto, imagens, áudio e música, apenas alguns métodos comprovados de interpretação de sonhos impulsionados por AI existem atualmente. 

1. Geração de Texto para Texto 

O método mais simples é a geração de texto para texto, onde um modelo de linguagem grande (LLM), NLP ou ML analisa os seus prompts digitados. Você digita o que lembra sobre o seu sonho ou segue um formato de árvore de decisão para obter respostas. Por um lado, é rápido e direto. Por outro, é impreciso — você esquece a maior parte do estágio REM ao acordar, então o AI trabalha com uma narrativa fragmentada. 

2. Geração de Texto de EEG

Um LLM e um eletroencefalograma (EEG) que registra os sinais elétricos do cérebro podem transformar pensamentos em palavras. Você deve ler enquanto usa um capacete macio cheio de sensores para que isso funcione. O modelo converte essa atividade em texto.

O seu cérebro envia um sinal específico quando você pensa em uma palavra ou frase. Um algoritmo pode encontrar padrões nessa atividade, tornando a tradução possível. Você pode usar esse modelo de geração de texto de EEG para desenvolver uma transcrição do seu sono REM. 

Pesquisas revisadas por pares provaram que esse modelo pode alcançar 60% de precisão, o que é impressionante para um conceito de prova. O capacete macio é portátil e relativamente barato para produzir, tornando-o uma das poucas invenções que podem ver aplicações de mercado em massa.

3. Geração de Imagem de fMRI

Um grupo de pesquisa descobriu um modelo de aprendizado profundo que pode analisar varreduras de ressonância magnética funcional (fMRI) — imagens do fluxo sanguíneo do cérebro — para recriar imagens precisas que as pessoas veem. Ele treinou 10.000 fotos para interpretar o que as pessoas estavam vendo. 

À medida que os participantes do estudo olhavam para uma imagem, o seu lobo temporal registrava o seu conteúdo, e o seu lobo occipital catalogava a sua escala e layout. O AI rastreou essa atividade para reconstruir o que estavam vendo. Embora as suas recriações tenham começado como ruído, elas lentamente se tornaram reconhecíveis.

4. Geração de Texto de fMRI

Pesquisadores usaram varreduras de fMRI e um LLM em um sistema de codificação e decodificação para reconstruir a atividade cerebral em um formato baseado em texto. O principal neurocientista do projeto disse que a equipe ficou surpresa que funcionou tão bem quanto. 

À medida que as pessoas liam texto ou assistiam a vídeos silenciosos, o AI descrevia o conteúdo — e geralmente acertava a essência. Por exemplo, uma pessoa leu, “Eu não sabia se devia gritar, chorar ou correr. Em vez disso, eu disse deixe-me em paz, eu não preciso da sua ajuda.” O modelo produziu, “Começou a gritar e chorar e então ela apenas disse eu disse para você deixar-me em paz, você não pode me machucar mais.”

Interessantemente, quando os pesquisadores adaptaram a ferramenta para um dos participantes do estudo, ela só podia reconstruir um disparate ininteligível quando usada em outro. Pode haver potencial para intérpretes de sonhos personalizados baseados em algoritmos. 

Por Que Você Deve Ter Cuidado com um Intérprete do AI 

Embora usar algoritmos para interpretação de sonhos soe promissor, há alguns desvantagens a serem consideradas. A mais significativa é a alucinação. De acordo com uma pesquisa, 89% dos engenheiros de aprendizado de máquina que trabalham com AI gerativa dizem que os seus modelos inventam coisas — e 93% veem isso acontecer diariamente ou semanalmente.

Até que os engenheiros de AI resolvam o problema da alucinação, a aplicação dessa tecnologia no sono REM é uma área cinzenta. Embora usá-la para diversão seja inofensivo, algumas pessoas — aquelas que normalmente iriam a terapeutas ou psicólogos para interpretação de sonhos — podem obter uma saída que danifica a sua saúde mental ou atrasa o progresso do tratamento.

Isso pode influenciar subconscientemente você, mesmo que você seja cético ou indiferente à saída do algoritmo. Por exemplo, você pode se afastar do seu parceiro após o modelo dizer que o seu sonho de traição significa um relacionamento fracassado. 

Estar no outro extremo do espectro pode ser igualmente prejudicial. Acreditar plenamente na saída do AI — apesar de possíveis vieses ou alucinações — pode afetar negativamente você. Essa confiança excessiva pode fazer com que você mal interprete as suas emoções, interações com os outros ou trauma passado, levando a situações indesejadas na sua vida desperta. 

Há também o problema do preço. A geração de texto para texto é a mais acessível e barata, mas é imprecisa. Se você quiser algo melhor, prepare-se para pagar. Considerando que uma varredura de ressonância magnética única pode custar até $4.000 — e uma máquina pode ser um investimento de vários milhões de dólares — intérpretes de sonhos do AI precisos provavelmente estão anos à frente.

O Que o Futuro Reserva para Essa Tecnologia?

Ter um intérprete de sonhos do AI pessoal pode ser emocionante e útil. Mesmo que essa tecnologia não entre no mercado de consumo em breve, ela provavelmente encontrará um lugar na terapia, psicologia e práticas médicas. Um dia, você pode usá-la para trabalhar com traumas passados, identificar problemas de sono ou descobrir emoções ocultas.