Приложението „Събуждане“ в „изобретяване на Анна“ не е истински, но учени от мечтите * събират и анализират данни за мечтите

Как мечтаните учени в момента се приближават до събирането и анализа на Dream-Data

Основният елемент на Измисля АннаСъбуждането, което всъщност проследява с много актуални проучвания за анализ на сънища, е предложеният му начин на събиране. В повечето случаи днес изследователите на мечтите всъщност разчитат на писмени доклади за съдържание на сънища, които хората са подали на онлайн форуми или са предлагали на изследователи в проучвания. Най -обширната база данни е DreamBank, уеб архив на повече от 24 000 доклада на мечтите, извлечени както от проучвания, така и от лични дневници, съставени през 1999 г., като мечтите обхващат десетилетия преди това. (Тъй като тези доклади за сънища отново са субективни на хората, които им съобщават, и техните спомени-основно ограничение за всички мащабни анализи на сънища---учените също изследват начини за извличане на данни за визуални сънища чрез мозъчни сканирания на fMRI, въпреки че това изследване е Все още супер предварителен.)

Използвайки тези бази данни от писмени мечтани преписи, учените са използвали техники за анализ на съдържанието, за да разберат теми и тенденции. Най-голямото проучване от този вид идва от групата за социална динамика в лабораториите на Nokia Bell на университета в Кеймбридж, който създаде алгоритъм за изкуствено разинтересуване, наречен „Dreamcatcher“, за да проучи данни от Dreambank, отбелязани по-горе. По -конкретно, те обучиха алгоритъма, за да анализират сънищата, използвайки скалата на замъка/ван дьо, която е система за класифициране на сънищата въз основа на това дали и до каква степен съдържат определени ключови аспекти или компоненти.

„Тази скала работи, като брои и категоризира герои, които се появяват във всеки сън“, казва дизайнерът на визуализация на данни Едита Богука, изследовател по проекта. „Те са въображаеми същества или хора? И ако са хора, те ли са познати или анонимни хора?„Оттам взаимодействията с тези герои също се категоризират, добавя тя: В съня говориш ли, танцуваш или спориш например? Последната стъпка е квалифицирането на тези взаимодействия в емоционално измерение, в зависимост от това дали са положителни, отрицателни, агресивни или така нататък. „По същество алгоритъмът на Dreamcatcher отрязва и разчленява изречения от отчетите на Dream с единични думи, съответстващи на тези герои, взаимодействия и емоции, които ни позволиха по същество автоматизирано анализ на мечтите."

„Алгоритъмът отрязва и разчленява изречения от отчетите на мечтите на единични думи, съответстващи на герои, взаимодействия и емоции.--edta Bogucka, изследовател на мечтите

По-конкретно, алгоритъмът забеляза тенденциите сред демографските подмножества на мечтаните репортери; Например, тя открива ветераните от войната, по -вероятно да имат насилствени сънища, доминирани от мъже, докато подрастващите се идентифицират като жени по -често са имали мечти, отразяващи безпокойството около външния вид на тялото или сексуалността. Разбира се, терапевт, който гледа едно и също съдържание на мечтите за един човек, може да извади подобни теми. Но, ползата от автоматизацията е способността бързо да се издърпват прозрения като горните масово като средство за отбелязване на общи елементи на мечтите сред категории хора.

Точно това е нещото, което Соик (или Сикорски, в шоуто), целящ да направи, то е да направи смислени, конкретни заключения за това как хората в Стокхолм или Сан Франциско или Сидни мечта; за това дали хората с повече успех мечтаят по различен начин от тези с по -малко; за мечтите на известни хора и всякакъв брой други категорични вариации във времето. Докато той се надяваше в крайна сметка да осигури приходи от тези данни, изследователите разглеждат това като потенциално полезен инструмент за повишаване на самосъзнанието и демократизиране на достъпа до вида на анализа на мечтите, който обикновено е ограничен за хора, които могат да си позволят да видят мечтания терапевт.

Независимо от използването му обаче, данните от текущата итерация на алгоритъма на DreamCatcher просто мият повърхността на тази по -голяма цел. Към настоящия момент неговите прозрения могат да бъдат толкова подробни, колкото мечтаните съобщават, че се позовава, че отново са ограничени до няколко групи от няколко хиляди мечти от тези, които са избрали редовно да допринасят за мечтаната банка в миналото. Процесът му също все още е експериментален, като се има предвид, че се основава на конкретна скала за анализ, която може да не отчита пълната сложност и нюанс на отделните мечти във времето.

Където Dream Science все още има място за отглеждане

Несъмнено най-голямото ограничение за вземане на алгоритъм като този по-горе и превеждането му в приложението, насочено към потребителите, като Wake е непрекъснатото събиране на данни, което ще изисква това би изисквало. За да тренирате алгоритъма, за да направите заключение за „среден“ тип мечта за всяка категория хора, ще ви трябват хиляди от този тип човек, за да изпращате мечтите си редовно във времето. Докато изследването на Dreamcatcher е доказателство за концепцията, че компютрите мога Издърпайте полезни прозрения от куп на пръв поглед несвързани доклади за сънища, тя не отчита логистичните препятствия, присъщи на масовото събиране на сънища или проблемите на думите на духа около потенциала на базата данни с този размер, който трябва да бъде експлоатиран (известен още като продаден на Big Tech , например).

И дори да го предположим бяха Възможно е да накарате достатъчно хора с желание и редовно да се разделят с техните мечтани данни, все още има въпросът дали изкуственият интелект може да интерпретира мечтите изцяло и ефективно без личния контекст, който е известен само на мечтателя; Настоящата итерация на проекта DreamCatcher работи отчасти около това, като анализира мечтите от хора с известен демографски качества (E.g., Юношеска ученичка или бъдеща булка), но за да се анализира ефективно сънищата, представени чрез приложение, алгоритъмът ще се нуждае от подобни демографски характеристики от изпращачите на приложения и може би дори повече подробности за случващото се в будния живот на тези хора на тези хора.

„Хипотезата за непрекъснатост“, приета от много учени от сънища, заявява, че нашите мечти отразяват продължение на нашите будни мисли и преживявания, така че без този Intel е трудно да видим докъде алгоритъмът наистина би могъл да стигне до тълкуване на мечтите на всеки подател. „Като приемат мечтите и дейността на смисъла извън контекста на мечтателя и го въвеждат в тази обективна рамка, тези анализи губят важно парче“, казва Рекшан.

Но все още има надежда за перспективата за широко разпространен анализ на мечтите да стане реалност. Rekshan работи с нестопанската мъдрост Metaverse, за да изгради платформа за гражданска наука („Wikipedia for Dreams“, казва той), където учените могат да си партнират директно с ежедневните хора, за да анализират мечтаните данни, получени от онлайн мечтаните форуми.

Този вид платформа, предвижда той, не само ще премахне потенциалната игра на мощност на която и да е компания, притежаваща големи количества данни за мечтите, но и ще позволи на повече хора да разберат по -добре мечтите си в контекст, с течение на времето. И това е от основно значение за това как Рекшан разглежда мечтите като цяло: „Те винаги ще бъдат многоизмерни и ние никога не сме прави да ограничаваме„ X “мечтата до„ y “интерпретация“, казва той. „Но отворените данни за мечтите могат поне да създадат полезно начално място.”

о Здравей! Приличате на някой, който обича безплатни тренировки, отстъпки за авангардни уелнес марки и изключително добре+добро съдържание. Регистрирайте се за добре+, Нашата онлайн общност на инсайдерите за уелнес и отключване на вашите награди незабавно.