Искусственный интеллект трансформирует исследования и толкования сновидений способами, которые десять лет назад казались невозможными. Модели машинного обучения, обученные на тысячах отчетов о снах, теперь могут выявлять закономерности в содержании снов, соотносить темы снов с психологическими профилями и даже предсказывать содержание снов на основе моделей активности мозга во время сна.
В 2013 году исследователи из Лаборатории вычислительной нейронауки ATR в Киото использовали данные фМРТ и машинное обучение для декодирования визуального содержания сновидений по активности мозга во время сна. Система могла предсказывать широкие категории образов сновидений (людей, текст, здания) с точностью примерно 60 % - это первая демонстрация того, что сны можно читать по активности мозга.
Приложения для толкования снов на базе искусственного интеллекта представляют собой потребительское применение этих достижений. Используя обработку естественного языка, обученную на словарях сновидений, психологической литературе и тысячах отчетов о сновидениях, эти системы могут идентифицировать символы, эмоциональные модели и тематические связи в масштабе, с которым не может сравниться ни один человеческий переводчик.
Сочетание искусственного интеллекта и ведения дневника сновидений создает мощные инструменты продольного анализа. Машинное обучение может отслеживать, как темы сновидений развиваются на протяжении месяцев и лет, выявлять корреляции между содержанием сновидений и жизненными событиями, а также отмечать закономерности, которые могут быть клинически значимыми, - и все это при сохранении личного, субъективного опыта сновидения.
Будущее обещает еще более замечательные возможности: мониторинг снов в реальном времени с помощью портативной ЭЭГ, генерация изображений из снов с использованием искусственного интеллекта и, возможно, даже общение во сне. Поскольку ИИ продолжает развиваться, древнее человеческое желание понимать и делиться опытом сновидений может, наконец, найти инструменты, адекватные этой задаче.