'Anna'yı icat etmek' içindeki 'Wake' uygulaması gerçek değil, rüya bilim adamları * rüya verilerini toplıyor ve analiz ediyor

Rüya Bilim Adamları şu anda rüya-veri koleksiyonu ve analizine nasıl yaklaşıyor?

Ana unsuru Anna icat etmekBirçok güncel rüya analiz çalışması ile takip eden uyandırma, önerilen toplama modudur. Çoğu durumda, bugün rüya araştırmacıları, aslında, insanların çevrimiçi forumlara gönderdikleri veya araştırmacılara çalışmalarda sunulan rüya içeriğinin yazılı raporlarına dayanmaktadır. En kapsamlı veritabanı, 1999'da derlenen hem çalışmalardan hem de kişisel günlüklerden çıkarılan 24.000'den fazla rüya raporunun bir web arşivi olan Dreambank'tır. (Bu rüya raporları, yine, onları ve anılarını rapor eden insanlara özneldir-herhangi bir büyük ölçekli rüya analizinde büyük bir sınırlama-bilim adamları da FMRI beyin taramaları yoluyla görsel rüya verilerini çıkarmanın yollarını araştırıyor, ancak bu araştırma Hala süper ön el.)

Bu yazılı rüya transkriptlerinin bu veritabanlarını kullanarak, bilim adamları temaları ve eğilimleri anlamak için içerik analizi teknikleri kullandılar. Bugüne kadar bu tür en büyük çalışma, Cambridge Üniversitesi Nokia Bell Labs'taki Sosyal Dinamikler Grubu'ndan geliyor ve yukarıda belirtilen Dreambank'tan verileri incelemek için “Dreamcatcher” adlı yapay bir istihbarat algoritması yarattı. Özellikle, bazı önemli yönleri veya bileşenleri içerip içermediklerine ve ne ölçüde içerdiklerine göre sınıflandırmak için bir sistem olan Hall/Van de Castle ölçeğini kullanarak hayalleri ayrıştırma algoritmasını eğittiler.

"Bu ölçek, her rüyada görünen karakterleri sayarak ve kategorize ederek çalışır," diyor veri işitme tasarımı tasarımcısı Edyta Bogucka, projede araştırmacı. "Onlar hayali varlıklar mı yoksa insanlar mı? Ve eğer insanlar ise, tanıdık mı yoksa anonim insanlar mı?"Oradan, bu karakterlerle etkileşimler de kategorize edildi: Rüyada, örneğin konuşuyor musunuz, dans ediyor musunuz veya tartışıyor musunuz?? Son adım, pozitif, olumsuz, agresif, vb. "Esasen, Dreamcatcher algoritması, rüya raporlarından cümleleri tek kelimelere keser ve dissects, bu karakterlere, etkileşimlere ve duygulara karşılık gelir, bu da rüya analizini esasen otomatikleştirmemize izin verir."

“Algoritma, rüyalardaki cümleleri karakterlere, etkileşimlere ve duygulara karşılık gelen tek kelimelere keser ve dissecker.”-Yedta Bogucka, rüya araştırmacısı

Özellikle, algoritma, rüya taşıyıcılarının demografik alt kümeleri arasındaki eğilimleri tespit etti; Örneğin, savaş gazilerinin erkeklerin egemen olduğu şiddet hayallerine sahip olma olasılığının daha yüksek olduğunu, kadın olarak tanımlanan ergenlerin daha sık görülen hayalleri, beden görünümü veya cinsellik etrafında kaygıyı yansıtan hayaller vardı. Tabii ki, bir kişi için aynı rüya içeriğine bakan bir terapist benzer temalar çıkarabilir. Ancak, otomasyonun yararı, insan kategorileri arasında ortak rüya unsurlarını not etmenin bir yolu olarak yukarıdaki gibi içgörüleri hızlı bir şekilde çekme yeteneğidir.

Bu tam olarak Soik'in (veya şovdaki Sikorsky), yani Stockholm veya San Francisco veya Sydney Dream'deki insanlar hakkında anlamlı, somut sonuçlar çizmeyi amaçladığı bir şeydir; Daha başarılı olan insanların daha az olanlardan farklı hayal edip etmedikleri; Ünlü insanların hayalleri ve zaman içinde herhangi bir sayıda kategorik varyasyon hakkında. Sonunda bu verileri para kazanmayı umarken, araştırmacılar bunu, kendiliğinden farkındalığı artırmak ve genellikle bir rüya terapistini görmeyi göze alabilecek insanlarla sınırlı rüya analizine erişimi demokratikleştirmek için potansiyel olarak yararlı bir araç olarak görüyor.

Bununla birlikte, kullanımından bağımsız olarak, Dreamcatcher algoritmasının mevcut yinelemesinden elde edilen veriler, bu büyük hedefin yüzeyini fırçalar. Şu an itibariyle, içgörüleri sadece referans verdiği raporlar kadar ayrıntılı olabilir-yine, geçmişte Dreambank'a düzenli olarak katkıda bulunmayı seçenlerden birkaç bin rüyadan birkaç setle sınırlıdır. Süreci, zaman içinde bireysel hayallerin tam karmaşıklığını ve nüansını açıklamayan belirli bir analiz ölçeğine dayandığı göz önüne alındığında, süreci hala deneyseldir.

Dream Science'ın hala büyümesi için yeri var

Kuşkusuz, yukarıdaki gibi bir algoritmayı almanın ve onu Wake gibi tüketiciye dönük bir rüya uygulamasına dönüştürmenin en büyük sınırlaması, sürekli veri toplama gerektirir. Algoritmayı, herhangi bir insan kategorisi için "ortalama" bir rüya hakkında bir sonuç çıkarmak için eğitmek için, bu tür bir insanın hayallerini zaman içinde düzenli olarak göndermesi için gerekir. Dreamcatcher araştırması, bilgisayarların kavramının kanıtıdır olabilmek Görünüşte ilgisiz bir rüya raporlarından bir sürü yararlı bilgiler çekin, kitle rüya koleksiyonunun doğasında var olan lojistik engelleri veya bu boyuttaki bir veritabanının sömürülmesi potansiyeli hakkındaki endişelerini açıklamaz (aka Big Tech'e satılır , Örneğin).

Ve hatta varsayarak vardı Yeterince insanı rüya verileri ile isteyerek ve düzenli olarak ayırmaya yetecek kadar, yapay zekanın sadece hayalperest tarafından bilinen kişisel bağlam olmadan hayalleri tamamen ve etkili bir şekilde yorumlayıp yorumlayamayacağı sorusu var; Dreamcatcher projesinin mevcut yinelemesi, bunun etrafında, kısmen, insanlardan gelen hayalleri ayrıştırarak çalışır bilinen demografik nitelikler (e.G., bir ergen kız öğrenci veya gelecekteki bir gelin), ancak bir uygulama aracılığıyla gönderilen rüyaları etkili bir şekilde analiz etmek için, algoritma da uygulama başvuranlarından benzer demografik özelliklere ihtiyaç duyar ve belki de bu insanların uyanma hayatlarında neler olduğu hakkında daha fazla ayrıntı olacaktır.

Birçok rüya bilim insanının kabul ettiği “süreklilik hipotezi”, hayallerimizin uyanma düşüncelerimizin ve deneyimlerimizin bir devamını yansıttığını belirtir, bu nedenle bu intel olmadan, algoritmanın herhangi bir göndericinin hayallerini gerçekten yorumlamaya ne kadar ilerleyebileceğini görmek zordur. Rekshan, “Hayalperest bağlamının dışında hayalleri ve anlam yaratma faaliyetini bu nesnel çerçeveye getirerek, bu analizler önemli bir parçayı kaybediyor” diyor Rekshan.

Ancak, yaygın rüya analizinin bir gerçeğe dönüşme olasılığı hala umut var. Rekshan, bilim adamlarının çevrimiçi rüya forumlarından kaynaklanan rüya verilerini analiz etmek için günlük insanlarla doğrudan ortak olarak ortak olabilecekleri bir vatandaş-bilim platformu (“rüyalar için wikipedia” diyor) oluşturmak için kar amacı gütmeyen bilgelik yaş metaverse ile çalışıyor.

Bu tür bir platform, sadece büyük miktarda rüya verisine sahip herhangi bir şirketin potansiyel güç oyununu kaldırmakla kalmayacak, aynı zamanda daha fazla insanın hayallerini bağlamda daha iyi anlamasına izin verecektir. Ve bu, Rekshan'ın genel olarak nasıl görüntülediğinin temelini oluşturuyor: “Her zaman çok boyutlu olacaklar ve asla 'x' hayalini 'y' yorumuyla sınırlamaya hak kazanamayız” diyor. "Ancak rüyalar için açık bir veri müşterisi en azından yararlı bir başlangıç ​​yeri yaratabilir."

a merhaba! Ücretsiz antrenmanları, en son sağlıklı yaşam markaları için indirimler ve özel kuyu+iyi içerik seven birine benziyorsunuz. İyi için kaydolun+, Online Wellness Insiders topluluğumuz ve ödüllerinizi anında açın.