Aplicația „Wake” din „Inventing Anna” nu este reală, dar oamenii de știință de vis * sunt * colectă și analizează datele de vis

Modul în care oamenii de știință de vis se apropie în prezent

Elementul principal al Inventând AnnaTrezirea care urmărește de fapt multe studii actuale de analiză a visului este modul propus de colectare. În cele mai multe cazuri, cercetătorii de vis astăzi se bazează, de fapt, pe rapoartele scrise de conținut de vis pe care oamenii le -au transmis pe forumuri online sau le -au oferit cercetătorilor în studii. Cea mai extinsă bază de date este Dreambank, o arhivă web de peste 24.000 de rapoarte de vis culese atât din studii, cât și din jurnalele personale care au fost compilate în 1999, vise care se întind cu zeci de ani înainte de asta. (Deoarece aceste rapoarte de vis sunt, din nou, subiective pentru oamenii care le raportează și amintirile lor-o limitare majoră la orice analiză de vis pe scară largă, oamenii de știință, de asemenea, explorează modalități de extragere Încă super preliminar.)

Folosind aceste baze de date de transcrieri de vis scris, oamenii de știință au folosit tehnici de analiză a conținutului pentru a înțelege teme și tendințe. Cel mai mare studiu de acest fel până în prezent provine de la grupul de dinamică socială de la Nokia Bell Labs din Cambridge University, care a creat un algoritm de inteligență artificială numit „Dreamcatcher” pentru a sonda datele de la Dreambank menționat mai sus. Mai exact, au antrenat algoritmul pentru a analiza visele folosind scala Hall/Van de Castle, care este un sistem de clasificare a viselor pe baza dacă și în ce măsură conțin anumite aspecte sau componente cheie.

„Această scară funcționează prin numărarea și clasificarea personajelor care apar în fiecare vis”, spune proiectantul de vizualizare a datelor Edyta Bogucka, cercetător al proiectului. „Sunt ființe imaginare sau oameni? Și dacă sunt oameni, sunt cunoscuți sau oameni anonimi?„De acolo, interacțiunile cu acele personaje sunt clasificate și ea, adaugă ea: în vis, vorbești, dansezi sau certând, de exemplu? Ultimul pas este calificarea acelor interacțiuni pe o dimensiune emoțională, în funcție de faptul că sunt pozitive, negative, agresive sau așa mai departe. „În esență, algoritmul Dreamcatcher taie și disecă propoziții din rapoartele de vis în cuvinte unice, corespunzând cu aceste personaje, interacțiuni și emoții, ceea ce ne -a permis să automatizăm în esență analiza viselor.-

„Algoritmul taie și disecă propoziții din rapoartele de vis în cuvinte unice corespunzătoare cu personaje, interacțiuni și emoții.”-Edyta Bogucka, cercetător de vis

Mai exact, algoritmul a observat tendințele printre subseturile demografice ale reporterilor de vis; De exemplu, a constatat că veteranii de război au mai multe șanse să aibă visuri violente dominate de bărbați, în timp ce adolescenții se identifică ca fiind femeile mai des vise care reflectă anxietatea în jurul aspectului corpului sau sexualității. Desigur, un terapeut care privește același conținut de vis pentru o persoană ar putea extrage teme similare. Dar, beneficiul pentru automatizare este capacitatea de a trage rapid informații precum cele de mai sus ca mijloc de a nota elemente de vis comune între categoriile de oameni.

Acesta este tocmai genul de lucruri pe care Soik (sau Sikorsky, în spectacol) și-a propus să le facă-adică, să tragă concluzii semnificative și concrete despre modul în care oamenii din Stockholm sau San Francisco sau Sydney; despre dacă oamenii cu mai mult succes visează diferit de cei cu mai puțin; despre visele unor oameni celebri și orice alte variații categorice în timp. În timp ce spera să monetizeze în cele din urmă aceste date, cercetătorii o văd ca un instrument potențial util pentru creșterea conștiinței de sine și democratizarea accesului la tipul de analiză de vis care este de obicei limitat la oameni care își pot permite să vadă un terapeut de vis.

Indiferent de utilizarea sa, însă, datele din iterația actuală a algoritmului Dreamcatcher perie doar suprafața acelui obiectiv mai mare. De acum, ideile sale nu pot fi la fel de granulare pe cât relatează visul, care sunt, din nou, limitate la câteva seturi de câteva mii de vise de la cei care au ales să contribuie în mod regulat la Dreambank în trecut. Procesul său este încă experimental, având în vedere că se bazează pe o anumită scară de analiză care s -ar putea să nu țină cont de complexitatea și nuanța viselor individuale în timp.

Unde știința visului mai are loc pentru a crește

Fără îndoială, cea mai mare limitare de a lua un algoritm ca cel de mai sus și de a-l traduce într-o aplicație de vis orientată către consumatori, precum Wake este colectarea continuă a datelor care ar face acest lucru ar necesita. Pentru a antrena algoritmul pentru a trage o concluzie despre un tip de vis „mediu” pentru orice categorie de oameni, ai avea nevoie de mii de tipuri de persoană care să -și prezinte visele în mod regulat în timp. În timp ce cercetarea Dreamcatcher este o dovadă a conceptului că calculatoarele poate sa Trageți informații utile de la o grămadă de rapoarte de vis aparent fără legătură, nu ține cont de obstacolele logistice inerente colecției de vis în masă sau a preocupărilor privind privința datelor din jurul potențialului unei baze de date de dimensiunea respectivă să fie exploatată (de asemenea, vândută Big Tech Tech , de exemplu).

Și chiar presupunând -o au fost Este posibil să -i determine pe destui oameni să se despartă de bună voie și în mod regulat cu datele lor de vis, există încă întrebarea dacă inteligența artificială poate interpreta visele în întregime și eficient, fără contextul personal care este cunoscut doar de visător; Iterarea actuală a proiectului Dreamcatcher funcționează în acest sens, în parte, analizând visele oamenilor cu cunoscut calități demografice (E.g., o școlară adolescentă sau o mireasă viitoare), dar pentru a analiza eficient visele transmise printr-o aplicație, algoritmul ar avea nevoie de caracteristici demografice similare de la transmiterea aplicațiilor, de asemenea-și poate chiar mai multe detalii despre ceea ce se întâmplă în viețile acestor oameni de veghe ale acestor oameni.

„Ipoteza de continuitate” acceptată de mulți oameni de știință de vis afirmă că visele noastre reflectă o continuare a gândurilor și experiențelor noastre de veghe, așa că, fără această intel, este greu să vedem cât de departe ar putea merge cu adevărat algoritmul către interpretarea viselor oricărui trimitetor. „Luând visele și activitatea de a face sensuri în afara contextului visătorului și a-l aduce în acest cadru obiectiv, aceste analize pierd o piesă importantă”, spune Rekshan.

Dar, mai există speranță ca perspectiva ca o analiză a visului răspândită să devină o realitate. Rekshan lucrează cu nonprofit-ul Wisdom Age Metaverse pentru a construi o platformă de știință cetățeană (un „Wikipedia pentru vise”, spune el), unde oamenii de știință se pot asocia direct cu oamenii de zi cu zi pentru a analiza datele de vis provenite din forumurile de vis online.

Acest tip de platformă, anticipează el, nu numai că va elimina potențialul joc de putere al oricărei companii care deține cantități mari de date de vis, dar va permite, de asemenea, mai multor oameni să -și înțeleagă mai bine visele în context, în timp. Și acest lucru este fundamental pentru modul în care Rekshan privește visele în general: „Vor fi mereu multidimensionale și nu avem niciodată dreptate să limităm„ Visul ”la interpretare„ Y ”, spune el”, spune el. „Dar un Open Data Commons for Dreams ar putea cel puțin să creeze un loc de pornire util."

Oh, salut! Arăți ca cineva care iubește antrenamentele gratuite, reduceri pentru mărci de wellness de ultimă oră și exclusiv bine+conținut bun. Înscrieți -vă bine+, Comunitatea noastră online de insideri de wellness și deblocați recompensele instantaneu.