關於「做夢」這件事，相信大部分人都不陌生。「周公解夢」的說法一直流傳至今，弗洛伊德的《夢的解析》至今仍是暢銷書，「日有所思，夜有所夢」、「夢境與現實是相反的」種種說法也經常出現在生活中。解夢，在大多數人心中是一件迷信的事情，但最近科學與迷信撞上了，科學家們開始用人工智慧來大規模分析人們的夢境。
他們利用AI做了迄今為止最大規模的夢境分析實驗，總共涉及24,000份夢境報告，為了驗證那個我們經常聽到的觀點——「連續性假說」，即人們認為「夢境受到現實生活的影響，並與現實生活相互影響」。
在過去的四年裡，我斷斷續續地寫夢境日記。這沒什麼特別的，只是我手機上的一個筆記文檔，我在上面寫下我醒來後記得的一些片段，比如5/31/16，在一個家庭聚會的桌子底下吃了龍蝦。
雖然這些關於夢的筆記可能很神秘，但它們清楚地告訴我，我的經歷、優先事項和焦慮以某種方式融入了我的夢境。夢是一個人清醒生活的延伸，這個理論被稱為連續性假說，但是直到現在，這個理論只被小樣本的研究測試過。
最近，英國和義大利的科學家創造了一個AI工具，用來分析成千上萬的夢境報告，完成了大量的夢境分析研究。研究結果發表在《英國皇家學會開放科學》（Royal Society Open Science）上，研究的結論支持了連續性假說，並對不同群體的生活經歷如何影響他們的夢境提供了見解。
諾基亞貝爾實驗室的高級研究科學家、該論文的合著者盧卡·埃洛說：「圍繞著弗洛伊德著作的一些俗語和詩句讓人們相信，我們的大多數夢都是神秘的信息，必須加以解讀。」「在現實中，人們可能沒有意識到的是，夢純粹是我們的心理狀態與我們所做的事情之間的反映。」
埃洛和他的同事將他們的AI工具應用於夢境銀行（DreamBank）收集到的夢境報告中。夢境銀行是一個由亞當·施奈德和美國加州大學聖克魯茲分校的名譽教授威廉·道姆霍夫共同建立起來的龐大資料庫。這些夢境報告比我簡短的夢境日記更詳盡。一個盲人寫道：「我在一個宗教靜修。我們坐在餐廳裡吃晚飯。桌子上有玫瑰花，我聞到了它們的芬芳。我們吃了一頓感恩節式的晚餐，有我最喜歡的東西（火雞、餡餅、蔓越莓）和我最喜歡的甜點——南瓜派。當時正值春暖花開的時候，真是諷刺。」
為了量化夢的各個方面，心理學家運用量表將報告分為人物、互動和情感。埃洛說，在之前，規模性的分析通常是手工完成的，而且通常很耗時。
埃洛是一名訓練有素的計算機科學家，他發現了解決方案——利用計算機學習。他建立了一個工具，可以使用自然語言處理將夢境報告解析成學術語言。然後，它應用一種常見的夢境分析量表，並計算出一些指標，如虛擬人物的比例、攻擊性互動或在夢中出現的負面情緒。
至關重要的是，這一過程的自動化使研究人員能夠大規模地分析夢境，這在之前是不可想像的。埃洛說，單一的夢報告——比如盲人的春季感恩節晚餐——提供了對一個人的心理的具體的一瞥，但是合計24,000份報告的力量可以讓研究人員得出了一般性的結論。
例如，他們發現資料庫中的盲人比正常人更容易夢到虛構的或抽象的字符。他們還使用了與視覺並不總是相關的感官語言，比如在前面的例子中做夢的人說他們聞到了玫瑰的味道。
研究小組將AI工具計算的夢境報告指標和心理學家手動分析的報告進行對比——這些報告都存在夢境銀行，他們發現，AI工具對夢境進行分類的準確率比人工分析低24%，這在AI時代的背景下是相當低的，說明還有很大進步空間。
埃洛說，這個工具可以將夢境分析擴展到與我們這個時代相關的應用程式中。我們正在經歷的流行病已經進入了我們的夢境，對夢境的大規模分析可以幫助科學家理解人類的集體行為，以及對流行病的不同應對方法。
「你可以看到人們對全球事件的心理反應。今天可能是COVID-19大流行，明天可能是金融危機，後天可能是全球變暖。」