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A IA pode interpretar sonhos?

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Embora os pesquisadores tenham dado os primeiros passos em direção à interpretação de sonhos por inteligência artificial, a tecnologia ainda não foi comprovada. Pode levar anos para que aplicações de ponta cheguem ao mercado consumidor. Existe uma maneira de usar IA para interpretar sonhos hoje?

Por que você precisaria de IA para interpretar sonhos?

Existem algumas teorias predominantes sobre por que os sonhos acontecem. Alguns argumentam é atividade neuronal aleatória, outros dizem que é para processar os eventos do dia e alguns afirmam que são suas necessidades e desejos inconscientes vindo à tona. Realisticamente, é provavelmente uma combinação de múltiplas ideias. No entanto, ninguém pode ajudar a explicar o significado específico por trás de cada uma de suas visões noturnas. 

Os sonhos são complexos, incoerentes e desconcertantes por razões desconhecidas. Você poderia se encontrar na sala de estar da sua avó conversando com Elvis Presley sobre astronautas caninos e tudo pareceria normal – compreensivelmente, você gostaria de entender as coisas com IA.

Mesmo que você consiga compreender seu sonho pelo valor nominal, é geralmente aceito que existe um significado mais profundo. Símbolos, temas e eventos abranger culturas e gerações, emprestando seu significado. 

Por exemplo, sonhar em perder os dentes pode significar que você está lidando com estresse, incerteza ou insegurança ao acordar. Alternativamente, um pesadelo sobre uma queda pode significar que você não se sente no controle de sua vida ou não é apoiado por seus entes queridos. Eventos aparentemente aleatórios e sem sentido podem ser significativos – é por isso que a interpretação da IA ​​é tão importante. 

Você pode usar IA para interpretação de sonhos?

Tecnicamente, você poderia usar IA para interpretar seus sonhos hoje se obtiver um modelo generativo e formular corretamente sua solicitação. No entanto, a precisão é um problema – se você não consegue decifrar o significado do seu sonho, como um algoritmo poderá fazê-lo? Embora possa adivinhar ou produzir bobagens para apaziguá-lo, você ficaria satisfeito com suas respostas genéricas?

Mesmo que você não se sinta conectado aos seus sonhos, eles são experiências incrivelmente pessoais. Cada um é uma coleção confusa de suas memórias, emoções, relacionamentos e pensamentos subconscientes. Embora você possa usar tecnicamente um modelo de linguagem grande (LLM) para decifrá-los, sua saída seria apenas parcialmente precisa, na melhor das hipóteses.

Dito isto, interpretações relativamente precisas da IA ​​não são impossíveis. Alguns investigadores já descobriram a tecnologia necessária para o fazer funcionar – vários estudos realizados em 2023 provam que é viável. Neste momento, testar, prototipar e comercializar estas descobertas é apenas uma questão de tempo, recursos e financiamento. 

A tecnologia por trás da interpretação dos sonhos por IA

Os dados de treinamento são fundamentais para qualquer tecnologia de interpretação de sonhos baseada em IA. Com quais informações você pode alimentar um algoritmo para retornar resultados consistentes e precisos? Teoricamente, você poderia usar descrições baseadas em texto, estatísticas sobre temas comumente sonhados ou interpretações de artistas. No entanto, obter o suficiente seria um problema. 

Alguns pesquisadores superaram esse obstáculo fornecendo modelos de aprendizado de máquina (ML) com dezenas de horas de varreduras da atividade cerebral. Essa abordagem é interessante por alguns motivos. Por um lado, baseia-se em informações baseadas em evidências, em vez dos comentários do sonhador – o que, coincidentemente, aumenta drasticamente a disponibilidade de dados.

Ele também identifica os fatores subjacentes ao sono REM (movimento rápido dos olhos), visando a linguagem ou as áreas de processamento de imagens do cérebro, em vez de tentar dar sentido ao sonho em si. Como resultado, a IA não é tão afetada pelo preconceito do sonhador – o que significa que a sua probabilidade de produzir uma interpretação relativamente objetiva e precisa é maior. 

Além dos dados de treinamento, você precisa de um modelo generativo para reconstruir, interpretar ou traduzir informações. A popularidade desta tecnologia está a aumentar rapidamente — a dimensão do seu mercado terá um taxa composta de crescimento anual de 36.5% de 2024 a 2030 — portanto, seria fácil encontrar uma solução pronta para uso. No entanto, construir um do zero seria sensato.

A maioria das soluções de interpretação de sonhos baseadas em IA precisa, até certo ponto, de processamento de linguagem natural (PNL) e tecnologia de reconhecimento de imagem. Afinal, a maior parte 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 sua ferramenta funcionar. 

Maneiras de usar IA para interpretar sonhos 

Embora os modelos generativos possam produzir texto, imagens, áudio e música, existem atualmente apenas alguns métodos comprovados de interpretação de sonhos baseados em IA. 

1. Geração de texto para texto 

O método mais simples é a geração de texto para texto, onde um modelo LLM, PNL ou ML analisa seus prompts digitados. Você insere 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 lado, é impreciso – você esquece a maior parte do estágio REM ao acordar, então a IA elabora uma narrativa fragmentada. 

2. Geração de EEG para Texto

Um LLM e um eletroencefalograma (EEG) que registram os sinais elétricos do cérebro podem transformar pensamentos em palavras. Você deve ler usando uma capa macia cheia de sensores para que isso funcione. O modelo converte essa atividade em texto.

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

Pesquisa revisada por pares comprovou este modelo pode atingir 60% de precisão, o que é impressionante para uma prova de conceito. A tampa flexível é portátil e relativamente barata de produzir, o que a torna uma das poucas invenções que podem ter aplicações no mercado de massa.

3. Geração de fMRI para imagem

Um grupo de pesquisa descobriu um modelo de aprendizagem profunda que pode analisar imagens de ressonância magnética funcional (fMRI) – imagens do fluxo sanguíneo do cérebro – para recriar com precisão as imagens que as pessoas veem. Isto treinado em 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 registava o seu conteúdo e o seu lobo occipital catalogava a sua escala e disposição. A IA rastreou essa atividade para reconstruir o que estavam vendo. Embora suas recriações tenham começado como ruído, elas lentamente se tornaram reconhecíveis.

4. Geração de fMRI para texto

Os 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 chocada funcionou tão bem quanto funcionou. 

À medida que as pessoas liam textos ou assistiam a vídeos silenciosos, a IA descrevia o conteúdo – e geralmente entendia a essência. Por exemplo, uma pessoa leu: “Eu não sabia se devia gritar, chorar ou fugir. Em vez disso, eu disse para me deixar em paz, não preciso da sua ajuda.” A modelo respondeu: “Comecei a gritar e chorar e então ela apenas disse que eu disse para você me deixar em paz, você não pode mais me machucar”.

Curiosamente, quando os pesquisadores adaptaram a ferramenta para um dos participantes do estudo, ela só conseguiu reconstruir jargões ininteligíveis quando usada por outro. Pode haver potencial para intérpretes de sonhos personalizados baseados em algoritmos. 

Por que você deve ter cuidado com um intérprete de IA 

Embora o uso de algoritmos para interpretação de sonhos pareça promissor, existem algumas desvantagens que você deve conhecer. O mais significativo é a alucinação. De acordo com uma pesquisa, 89% dos engenheiros de aprendizado de máquina que trabalham com IA generativa dizem que seus modelos inventam coisas – e 93% veem isso acontecer diariamente ou semanalmente.

Até que os engenheiros de IA resolvam o problema das alucinações, a aplicação desta tecnologia no sono REM é uma área cinzenta. Embora usá-lo para diversão seja inofensivo, algumas pessoas – aquelas que normalmente procurariam terapeutas ou psicólogos para interpretações de sonhos – podem obter um resultado que prejudica sua saúde mental ou atrasa o progresso do tratamento.

Isso pode influenciá-lo inconscientemente, mesmo que você seja cético ou indiferente à saída de um algoritmo. Por exemplo, você pode se distanciar de seu parceiro depois que a modelo lhe disser que seu sonho de traição significa um relacionamento fracassado. 

Estar no outro extremo do espectro pode ser igualmente prejudicial. Acreditar plenamente nos resultados da IA ​​– apesar de potenciais preconceitos ou alucinações – pode afetá-lo negativamente. Esse excesso de confiança pode fazer com que você interprete mal suas emoções, interações com outras pessoas ou traumas passados, levando a situações indesejadas em sua vida desperta. 

Há também a questão do preço de etiqueta. A geração de texto para texto é a mais acessível e econômica, mas é imprecisa. Se você quiser algo melhor, prepare-se para pagar. Considerando que uma única ressonância magnética pode custar até US$ 4,000 - e uma máquina pode ser um investimento multimilionário - intérpretes precisos de sonhos de IA provavelmente estarão a anos de distância.

O que o futuro reserva para esta tecnologia?

Ter um intérprete pessoal de sonhos com IA pode ser emocionante e útil. Mesmo que esta tecnologia não entre logo no mercado de consumo, provavelmente encontrará um lugar na terapia, na psicologia e na prática médica. Um dia, você poderá usá-lo para superar traumas passados, identificar problemas de sono ou descobrir emoções ocultas.

Zac Amos é um escritor de tecnologia com foco em inteligência artificial. Ele também é o editor de recursos da Rehackear, onde você pode ler mais de seu trabalho.