Чи може штучний інтелект інтерпретувати сни?

Хоча дослідники зробили перші кроки до інтерпретації снів штучним інтелектом, ця технологія все ще значною мірою недоведена. Можна припустити, що високі застосунки цієї технології будуть доступні на ринку споживчих товарів лише через роки. Чи можна використовувати штучний інтелект для інтерпретації снів сьогодні?

Чому вам потрібно використовувати штучний інтелект для інтерпретації снів?

Є кілька поширених теорій про те, чому відбуваються сни. Деякі стверджують що це випадкова нейронна активність, інші кажуть, що це для обробки подій дня і кілька стверджують, що це ваші несвідомі потреби і бажання, що з’являються на поверхню. Реалістично, це, ймовірно, комбінація декількох ідей. Однак жодна з них не може допомогти пояснити конкретний зміст кожного з ваших нічних видінь.

Сни складні, несуразні і загадкові з невідомих причин. Ви можете знайти себе в кімнаті вашої бабусі, розмовляючи з Елвісом Преслі про астронавтів-собак, і все буде здаватися нормальним – зрозуміло, що ви хочете дати їм сенс з допомогою штучного інтелекту.

Хоча ви можете зрозуміти свій сон на поверхні, загальноприйнято, що існує більш глибокий зміст. Символи, теми і події перетинають культури і покоління, що надає їм значення.

Наприклад, якщо ви мрієте про те, як ви втрачаєте зуби, це може означати, що ви справляєтеся зі стресом, невизначеністю або невпевненістю у вашому житті. Альтернативно, кошмар про падіння може означати, що ви не відчуваєте контролю над своїм життям або не відчуваєте підтримки від ваших близьких. Здається, випадкові, безглузді події можуть бути значущими – саме тому інтерпретація штучним інтелектом є великою справою.

Чи можна використовувати штучний інтелект для інтерпретації снів?

Технічно, ви можете використовувати штучний інтелект для інтерпретації ваших снів сьогодні, якщо ви отримаєте модель генерації і сформулюєте свій запит правильно. Однак точність є проблемою – якщо ви не можете розшифрувати зміст свого сну, як алгоритм повинен це зробити? Хоча він може здогадуватися або виводити безглуздя, щоб втішити вас, чи будете ви задоволені його загальними відповідями?

Хоча ви не відчуваєте зв’язку зі своїми мріями, вони надзвичайно особисті переживання. Кожен з них – заплутана колекція ваших спогадів, емоцій, відносин і несвідомих думок. Хоча ви можете технічно використовувати велику мовну модель (LLM) для розшифровки їх, її вивід буде лише частково точним.

Тим не менше, відносно точна інтерпретація штучним інтелектом не неможлива. Деякі дослідники вже виявили технологію, необхідну для того, щоб зробити це можливим – кілька досліджень, проведених у 2023 році, доводять, що це здійсненне. На цьому етапі тестування, прототипування та комерціалізація цих відкриттів – лише питання часу, ресурсів і фінансування.

Технологія, що лежить в основі інтерпретації снів штучним інтелектом

Тренувальні дані фундаментальні для будь-якої технології інтерпретації снів на основі штучного інтелекту. Які дані можна надати алгоритму, щоб повернути постійний, точний вивід? Теоретично, ви можете використовувати текстові описи, статистику по спільним темам снів або художні інтерпретації. Однак отримання достатньої кількості даних буде проблемою.

Деякі дослідники подолали цю перешкоду, надаючи моделям машинного навчання десятки годин сканування активності мозку. Цій підхід є цікавим з кількох причин. По-перше, він спирається на докази, засновані на інформації, а не на коментарі сплячої людини – що, збігалося, збільшує доступність даних суттєво.

Він також визначає основні чинники швидкого руху очей під час сну, націлюючи на мовні або зорові області мозку, а не намагаючись дати сенс сну самому. Як результат, штучний інтелект менше залежить від упередженості сплячої людини – що означає, що його шанс вивести відносно об’єктивну, точну інтерпретацію є вищим.

Поза тренувальними даними, вам потрібна генераційна модель для реконструкції, інтерпретації або перекладу інформації. Популярність цієї технології швидко зростає – її ринковий розмір буде мати сумарний річний темп зростання 36,5% з 2024 по 2030 рік – тому отримання готового рішення буде легко. Однак побудова її з нуля буде мудрим рішенням.

Більшість рішень для інтерпретації снів на основі штучного інтелекту потребують обробки природної мови (NLP) і розпізнавання зображень до певної міри. Адже більшість снів під час швидкого руху очей – це комбінація зображень і слів. Поза цим, ви можете використовувати все, від моделей глибокого навчання до нейронних мереж, щоб зробити свій інструмент працювати.

Спосіб використання штучного інтелекту для інтерпретації снів

Хоча генераційні моделі можуть створювати текст, зображення, аудіо і музику, лише кілька доведених методів інтерпретації снів на основі штучного інтелекту зараз існують.

1. Текст-у-текст генерація

Найпростіший метод – це текст-у-текст генерація, де велика мовна модель (LLM), модель NLP або модель ML аналізує ваші введені запити. Ви вводите те, що ви пам’ятаєте про свій сон, або слідуєте за деревом рішень, щоб отримати відповіді. З одного боку, це швидко і просто. З іншого боку, це неточно – ви забуваєте більшу частину фази швидкого руху очей після пробудження, тому штучний інтелект працює з уривчастою розповіддю.

2. EEG-у-текст генерація

Велика мовна модель (LLM) і електроенцефалограма (EEG), яка реєструє електричні сигнали мозку, можуть перетворити думки у слова. Ви повинні читати, носивши м’яку шапку, наповнену датчиками, щоб це працювало. Модель перетворює цю активність у текст.

Ваш мозок посилає певний сигнал, коли ви думаєте про слово або фразу. Алгоритм може знайти закономірності в цій активності, роблячи переклад можливим. Ви можете використовувати цю модель EEG-у-текст генерації для розробки транскрипту вашого сну під час фази швидкого руху очей.

Переглянуті дослідження довели, що ця модель може досягти 60% точності, що вражає для доведеного концепту. М’яка шапка портативна і відносно дешева у виробництві, роблячи її однією з небагатьох винаходів, які можуть побачити масові застосунки.

3. fMRI-у-образ генерація

Група дослідників виявила модель глибокого навчання, яка може аналізувати функціональні магнітно-резонансні сканування (fMRI) – зображення кровотоку мозку – для точної реконструкції зображень, які бачать люди. Вона навчалася на 10 000 фотографіях, щоб інтерпретувати те, що бачили люди.

Коли учасники дослідження дивилися на зображення, їхня скронева доля реєструвала його вміст, а їхня потилиця каталогізувала його масштаб і макет. Штучний інтелект відстежував цю активність, щоб реконструювати те, що вони бачили. Хоча його реконструкції починалися як шум, вони повільно ставали впізнаваними.

4. fMRI-у-текст генерація

Дослідники використовували сканування fMRI і велику мовну модель (LLM) у системі кодування і декодування для реконструкції активності мозку у текстовому форматі. Ведучий нейробіолог проекту казав, що команда була шокована тим, як добре це працювало.

Коли люди читали текст або дивилися німі відео, штучний інтелект описував вміст – і зазвичай отримував основну ідею. Наприклад, одна людина читала: “Я не знав, чи кричати, плакати чи бігти. Замість цього я сказав залиште мене одного, мені не потрібна ваша допомога”. Модель вивела: “Почав кричати і плакати, а потім просто сказав залиште мене одного, ви не можете мені більше нашкодити”.

Цікаво, що коли дослідники налаштували інструмент для одного з учасників дослідження, він міг тільки реконструювати незрозуміле бубон, коли його використовували на іншому. Можливо, є потенціал для персоналізованих алгоритмічних інтерпретаторів снів.

Чому вам слід бути обережним з інтерпретатором штучного інтелекту

Хоча використання алгоритмів для інтерпретації снів звучить перспективно, є кілька недоліків, про які слід знати. Найбільш значущим є галюцинація. За даними одного опитування, 89% інженерів машинного навчання, які працюють з генераційним штучним інтелектом, кажуть, що їхні моделі вигадують речі – і 93% бачать це щодня або щотижня.

До тих пір, поки інженери штучного інтелекту не виправлять проблему галюцинації, застосування цієї технології у фазі швидкого руху очей є сірою зоною. Хоча використання її для розваги є безшкідливим, деякі люди – ті, хто зазвичай звертається до терапевтів або психологів для інтерпретації снів – можуть отримати вивід, який може нашкодити їхньому психічному здоров’ю або затримати їхній прогрес у лікуванні.

Він може підсвідомо впливати на вас, навіть якщо ви скептичні або байдужі до виводу алгоритму. Наприклад, ви можете віддалитися від свого партнера після того, як модель каже вам, що ваш сон про зраду означає, що ваші відносини провалюються.

Бути на іншому кінці спектру може бути так само шкідливим. Повністю вірити у вивід штучного інтелекту – попри потенційну упередженість або галюцинацію – може негативно вплинути на вас. Ця надмірна впевненість може змусити вас неправильно інтерпретувати свої емоції, взаємодію з іншими або минулі травми, що може привести до нежаданих ситуацій у вашому житті.

Є також проблема ціни. Текст-у-текст генерація є найбільш доступною і доступною, але неточною. Якщо ви хочете щось краще, будьте готові заплатити. Враховуючи, що одна сканування МРТ може коштувати до 4 000 доларів – і одна машина може бути багатомільйонною інвестицією – точні інтерпретатори снів на основі штучного інтелекту, ймовірно, будуть доступні лише через роки.

Що жде цю технологію в майбутньому?

Мати особистого інтерпретатора снів на основі штучного інтелекту може бути цікавим і корисним. Хоча ця технологія може не увійти на ринок споживчих товарів скоро, вона, ймовірно, знайде своє місце в терапії, психології та медичних практиках. Одного дня ви можете використовувати її, щоб працювати над минулими травмами, визначати проблеми зі сном або розкривати приховані емоції.