Aplikacja „Wake” w „Inventing Anna” nie jest prawdziwym, ale naukowcy ze snów * * zbierają i analizują dane o snów

Jak naukowcy Dream podchodzą obecnie do zbierania i analizy Dream-Data

Główny element Wynalezienie AnnyBudka, która faktycznie śledzi z wieloma obecnymi badaniami analizy snów, jest proponowanym trybem zbierania. W większości przypadków dzisiejszych badaczy marzeń polegają na pisemnych raportach o treści snów, które ludzie przekazali na forach internetowych lub oferowali naukowcom. Najbardziej obszerną bazą danych jest Dreambank, archiwum internetowe ponad 24 000 snów wyznaczonych zarówno z badań, jak i pamiętników osobistych, które zostały opracowane w 1999 r., Z snami trwającymi dziesięciolecia wcześniej. (Ponieważ te doniesienia snów są znowu subiektywne dla osób zgłaszających je i ich wspomnień-główne ograniczenie dla każdego na dużą analizę snów,-----choć naukowcy badają również sposoby wydobywania wizualnych danych snów za pomocą skanów mózgu FMRI, choć te badania są Wciąż super wstępne.)

Korzystając z tych baz danych pisemnych transkryptów snów, naukowcy zastosowali techniki analizy treści, aby zrozumieć tematy i trendy. Największe dotychczasowe badanie pochodzi z grupy Dynamics Social w Cambridge University Nokia Bell Labs, która stworzyła algorytm sztucznej inteligencji o nazwie „DreamCatcher” do zbadania danych z Dreambank wymienionych powyżej powyżej. W szczególności przeszkolili algorytm, aby parsować sny za pomocą skali Hall/Van de Castle, która jest systemem klasyfikacji snów w oparciu o i w jakim stopniu zawierają one pewne kluczowe aspekty lub komponenty.

„Ta skala działa, licząc i kategoryzując postacie, które pojawiają się w każdym marzeniu”, mówi projektantka wizualizacji danych Edyta Bogucka, badacza projektu. „Czy są istotami wyimaginowanymi lub ludźmi? A jeśli są ludźmi, czy są to znajomi lub anonimowi ludzie?„Stamtąd interakcje z tymi postaciami są również klasyfikowane, dodaje: we śnie, czy ty mówisz, tańczysz lub kłócicie się, na przykład? Ostatnim krokiem jest kwalifikowanie tych interakcji w wymiarze emocjonalnym, w zależności od tego, czy są pozytywne, negatywne, agresywne, czy mniej. „Zasadniczo algorytm DreamCatcher przecina zdania z raportów snów na pojedyncze słowa, odpowiadające tym postaciom, interakcjom i emocjom, co pozwoliło nam zasadniczo zautomatyzować analizę snów."

„Algorytm przecina zdania z raportów snów na pojedyncze słowa odpowiadające postaciom, interakcjom i emocjom.”-Edyta Bogucka, badacz marzeń

W szczególności algorytm zauważył trendy wśród podzbiorów demograficznych reporterów snów; Na przykład stwierdzili, że weterani wojenni częściej posiadają gwałtowne sny zdominowane przez mężczyzn, podczas gdy nastolatki identyfikujące się jako kobiety częściej miały sny odzwierciedlające lęk wokół wyglądu ciała lub seksualności. Oczywiście terapeuta, który patrzy na tę samą treść snu dla jednej osoby, może wyciągnąć podobne tematy. Ale korzyścią dla automatyzacji jest możliwość szybkiego pobierania spostrzeżeń, takich jak powyższe masowo jako sposób, aby odnotować wspólne elementy snów wśród kategorii ludzi.

Jest to dokładnie coś, co Sejik (lub Sikorsky w serialu) dążył do zrobienia znaczących, konkretnych wniosków na temat tego, jak ludzie w Sztokholmie lub San Francisco lub Sydney Dream; o tym, czy ludzie z większym sukcesem marzą inaczej niż osoby z mniejszymi; o marzeniach sławnych ludzi i dowolnej liczbie innych kategorycznych odmian w czasie. Chociaż miał nadzieję ostatecznie zarabiać na tych danych, naukowcy postrzegają je jako potencjalnie przydatne narzędzie do podnoszenia samoświadomości i demokratyzacji dostępu do rodzaju analizy snów, które zwykle ograniczają się do ludzi, którzy mogą sobie pozwolić na snów terapeuty.

Niezależnie od jego użycia, dane z bieżącej iteracji algorytmu DreamCatcher po prostu szczotkują powierzchnię tego wielszego celu. Na razie jego spostrzeżenia mogą być tak szczegółowe, jak doniesienia o snach, które odwołują się-znowu ograniczone do kilku zestawów kilku tysięcy snów od tych, którzy zdecydowali się regularnie przyczyniać się do Dreambank w przeszłości. Jego proces jest również nadal eksperymentalny, biorąc pod uwagę, że opiera się on na konkretnej skali analizy, która może nie uwzględniać pełnej złożoności i niuansów poszczególnych snów z czasem.

Gdzie nauka marzeń wciąż ma miejsce na rozwój

Niewątpliwie największym ograniczeniem do przyjmowania algorytmu takiego jak ten powyżej i przełożenia go na aplikację marzeń skierowaną do konsumentów, taka, że ​​wymaga to ciągłe gromadzenie danych. Aby wyszkolić algorytm, aby wyciągnąć wniosek na temat „przeciętnego” snu dla danej kategorii ludzi, potrzebujesz tysięcy tego typu osoby, aby z czasem regularnie składać swoje marzenia. Podczas gdy badania DreamCatcher są dowodem na koncepcję, że komputery Móc Wyciągnij pomocne spostrzeżenia z grupy pozornie niezwiązanych raportów snów, nie uwzględnia to logistycznych przeszkód związanych z masową gromadzeniem snów lub obaw związanych z potencjałem bazy danych o tej wielkości (aka sprzedawany Big Tech , Na przykład).

A nawet zakładam był Możliwe, że zdobycie wystarczającej liczby ludzi do chętnie i regularnie rozstania się z danymi wymarzonymi, wciąż istnieje pytanie, czy sztuczna inteligencja może interpretować sny całkowicie i skutecznie bez osobistego kontekstu, który jest znany tylko dla marzyciela; Obecna iteracja projektu DreamCatcher działa wokół tego częściowo poprzez analizowanie marzeń ludzi z znany cechy demograficzne (e.G., Uczerwienia nastolatków lub przyszła panna młoda), ale aby skutecznie analizować sny przesłane za pośrednictwem aplikacji, algorytm potrzebowałby podobnych cech demograficznych z przesyłek aplikacji, a może jeszcze bardziej szczegółowe informacje na temat tego, co dzieje się w przebudzeniu tych ludzi.

„Hipoteza ciągłości” zaakceptowana przez wielu snów naukowców stwierdza, że ​​nasze marzenia odzwierciedlają kontynuację naszych przebudzonych myśli i doświadczeń, więc bez tego Intel trudno jest zobaczyć, jak daleko algorytm może naprawdę posunąć się w kierunku interpretacji marzeń dowolnego zgłoszenia. „Biorąc sny i aktywność składania znaczeń poza kontekstem marzyciela i wprowadzając go do tych obiektywnych ram, analizy te tracą ważny utwór”, mówi Rekshan.

Ale wciąż jest nadzieja, że ​​perspektywa powszechnej analizy snów staje się rzeczywistością. Rekshan współpracuje z metAverse non-profit Wisdom Age, aby zbudować platformę obywatelską („Wikipedia dla snów”), w której naukowcy mogą bezpośrednio współpracować z codziennymi ludźmi, aby analizować dane snów pochodzących z internetowych forum Dream Forums.

Tego rodzaju platforma, jak się spodziewa, nie tylko usunie potencjalną grę mocy każdej firmy posiadającej duże ilości danych snów, ale także pozwoli większej liczbie osób na lepsze zrozumienie swoich marzeń w kontekście, z czasem z czasem. Jest to fundamentalne znaczenie dla tego, jak Rekshan uważa, że ​​marzenia ogólnie: „Zawsze będą wielowymiarowe i nigdy nie mamy prawa ograniczyć interpretacji„ x ”do interpretacji„ y ”, mówi. „Ale otwarte dane Commons dla marzeń może przynajmniej stworzyć pomocne miejsce początkowe."

Oh cześć! Wyglądasz jak ktoś, kto kocha bezpłatne treningi, rabaty dla najnowocześniejszych marek odnowy biologicznej i ekskluzywne dobrze+dobre treści. Zarejestruj się dobrze+, Nasza internetowa społeczność wellness i natychmiast odblokuj swoje nagrody.