Вам знакомо это чувство, когда просыпаешься и не помнишь свой сон прошлой ночью? Или, когда вы помните только мельком, но еще не можете собрать воедино общую картину? Когда вы просыпаетесь, у вас нет доступа к тому, что произошло во сне, поэтому вы сразу же забываете свои сны, как только просыпаетесь.

Журнал Behavioral and Brain Science документирует причины этого феномена. Исследователи предполагают, что люди не могут вспомнить свои сны из-за различных уровней ацетилхолина, важного нейротрансмиттера парасимпатической нервной системы, и норадреналина, химического вещества, которое одновременно действует как нейротрансмиттер. и гормон стресса в мозгу, пока они спят. В исследовании 2018 года, опубликованном в рецензируемом журнале Frontiers in Psychology, исследователи попытались определить, играет ли состав мозга человека роль в определении того, насколько хорошо человек может помнить сны.

Было установлено, что участники с более высокой плотностью белого вещества в медиальной префронтальной коре (MPFC) мозга имели более высокую скорость запоминания снов. Исследование 2014 года, опубликованное в журнале Neuropsychopharmacology, показало, что усиление притока крови к области MPFC и височно-теменного соединения (TPJ) (область, обведенная красным кружком на верхнем левом изображении) помогает вспоминать сны.

Хотя есть люди, обладающие фотографической памятью, когда дело касается сновидений, ученым все же трудно действовать по словам своих пациентов. Чтобы справиться с этим недостатком, ученые придумали такие способы, как фМРТ, для захвата снов и их анализа.

Ловцы снов

А. фМРТ

Чтобы помочь в процессе наблюдения за сновидениями, используется программное обеспечение функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). фМРТ, неинвазивный метод, используемый для картирования мозговой активности, используется в исследованиях, чтобы лучше понять общие мозговые процессы. фМРТ измеряет небольшие различия в кровотоке, которые происходят во время активности мозга. Их можно использовать для анализа функциональной анатомии мозга и изучения последствий заболеваний или любых аномалий в головном мозге, которые невозможно обнаружить с помощью других методов.

Исследовательская группа в Японии нашла способ изучать сны на основе активности мозга. Юкиясу Камитани, ведущий научный сотрудник Лаборатории вычислительной нейробиологии ATR, описывает сновидение как захватывающее явление, потому что оно часто сопровождает визуальный опыт, но не имеет физического сенсорного ввода. Мозговая активность человека во сне имитирует деятельность мозга человека во сне. человек, который активно наблюдает, как перед ним разыгрывается одна и та же сцена.

Команда собрала добровольцев в лаборатории сна и использовала фМРТ для расшифровки снов. Испытуемых периодически будили, когда монитор показывал, что испытуемый спит. Затем испытуемых попросили рассказать свои сны, которые исследователи записали.

Основываясь на изменениях в кровотоке и оксигенации, фМРТ может определить нейронную активность. Однако невооруженным глазом невозможно определить различия в активности мозга, когда человек спит и когда мозг размышляет над визуальными сводками сновидений. Чтобы найти закономерности в снах, команда разработала алгоритм машинного обучения для классификации изменений интенсивности пикселей в градациях серого на изображениях фМРТ.

Декодеры, математическая формула, созданная учеными, использовались для чтения содержания сна на основе данных, собранных фМРТ. Поскольку активность мозга уникальна для каждого человека, декодеры нужно было модифицировать, чтобы они подходили каждому субъекту. Камитани надеется продолжить свои исследования и изучить упрощенные визуальные характеристики, такие как форма и цвет. «Возможно также расшифровать содержание, связанное с действием и эмоциями», — говорит Камитани.

Помимо ученых из страны, в кампусах Калифорнийского университета было много разработок в этой области. Калифорнийский университет в Беркли взял на себя эту задачу, используя программное обеспечение фМРТ, чтобы продемонстрировать, что мозг визуализирует при просмотре любых медиа.

Сначала участникам показывают случайные короткие видеоролики. Затем исследователи наблюдают за мозговой активностью. ФМРТ использовали для мониторинга притока крови к зрительной коре — части мозга, которая получает визуальную информацию от сетчатки. Когда компьютер собирает достаточно данных, чтобы предсказать, какие видеоролики вызывают активность мозга, ученые загружают в компьютер множество случайных видео с Youtube, который использует новые входные данные для создания фильма о нейронной активности. Как только компьютер узнает, как мозг человека реагирует на увиденные образы, он воссоздает видео, которые исследователи вложили в него. Ниже приведено видео вывода компьютера вместе с входными видео:

https://www.youtube.com/watch?v=nsjDnYxJ0bo

(Источник: Engadget)

Как видно здесь, этот метод применялся только к уже существующим видеоклипам. Чтобы применить эту технику к сновидениям, ученые должны иметь возможность записывать то, что мозг вызывает в воображении, пока это происходит. Долгое время это считалось невыполнимой задачей, пока не появился революционный ИИ под названием «Ловец снов».

Мечты и данные

А. Ловец снов: ИИ

Исследователи из лаборатории Nokia Bell в Кембридже, Великобритания, разработали ИИ под названием Ловец снов, который использует алгоритмы для определения тем в отчетах о снах, представленных добровольцами. Оценки Ловца снов, рассчитанные психологами, оказались точными примерно на 76%.

ИИ специально использует алгоритм обработки естественного языка (NLP), который является отраслью информатики и искусственного интеллекта, которая направлена ​​на то, чтобы предоставить компьютерам средства для имитации того, как люди понимают текст и разговорную речь. НЛП объединяет вычислительную лингвистику с машинным обучением и моделями глубокого обучения, чтобы позволить компьютеру понять и полностью обработать значение текстовых/голосовых данных на основе намерений автора. Из-за двусмысленности человеческого языка существует несколько задач НЛП, которые делят данные осмысленным образом, чтобы компьютер мог все понять.

Некоторые из этих задач включают в себя:

1. Распознавание речи, то есть процесс преобразования всех аудиоданных в текстовые данные. Эта задача необходима для приложений, которые имеют дело с голосовыми функциями, такими как голосовые команды или ответы на вопросы пользователя. Задача состоит в том, чтобы приспособиться к разным манерам разговора людей, включая неразборчивость слов, интонацию, скорость разговора и т. д.

2. Тегирование части речи – это процесс обозначения части речи слова на основе заданного контекста.

3. Устранение неоднозначности смысла слова – это процесс правильного использования слова с несколькими значениями в зависимости от контекста предложения/фразы.

4. Разрешение совместной ссылки – это процесс определения того, относятся ли два слова к одному и тому же объекту. «Наиболее распространенным примером является определение человека или объекта, к которому относится определенное местоимение (например, «она» = «Мэри»), но это также может включать определение метафоры или идиомы в тексте (например, случай, в котором «медведь» — это не животное, а большой волосатый человек)».

Затем алгоритм НЛП оценивает их на основе критериев шкалы Холла-Ван Де Касла. Шкала Холла-Ван Де Касла имеет набор баллов, который показывает, насколько отличаются черты сна и как часто они появляются по сравнению с чертами, определенными в предыдущих исследованиях. Некоторые из этих особенностей включают в себя: эмоции, взаимодействие между персонажами сна, появление воображаемых персонажей и т. Д. Целью шкалы является не интерпретация сна, а определение его уникальных частей.

В будущем это может быть использовано для разработки приложения для отслеживания настроения, которое просит пользователей приложения документировать свои сны. Этот инструмент может быть невероятно полезен для документирования привычек людей во сне и их мгновенного анализа. Проанализированные сны также могут помочь определить психологическое благополучие людей.

Влияние на психологическое благополучие

Изучение сна — эффективный способ анализа сознания, а воссозданные сны могут изменить наши представления об общественном здоровье. Анализ снов и сна позволяет исследователям изолировать сознательные переживания от искажающего влияния органов чувств (Источник: Scientific American). Понимание снов может помочь людям, которые страдают от различных проблем со сном, таких как бессонница. Те, у кого часто возникают проблемы со сном из-за ночных кошмаров, часто становятся жертвами увеличения веса, проблем с вниманием и снижения продуктивности. Если бы медицинские работники и специалисты в области психического здоровья лучше понимали, что происходит в кошмарах, они могли бы лучше помочь с этими симптомами.

Терапия сновидения — это процесс понимания значения своих снов и их возможных последствий для жизни. Задача пациента — документировать свои сны, которые затем расшифровывает их терапевт. Цель состоит в том, чтобы точно определить поведение подсознания и определить значение этих скрытых мыслей. С появлением ИИ Ловец снов у терапевтов появится дополнительный инструмент, который поможет им в анализе.

Воздействие науки о снах не ограничивается общественным здравоохранением. Этот тип понимания мозга может создать для нас другой способ взаимодействия с нашими устройствами. Что, если бы художники могли создавать произведения искусства в своей голове, а устройство создавало бы для них физическое представление? Что, если музыкант может сочинить произведение в уме? Возможности безграничны. Со временем мы сможем настолько хорошо анализировать сны, что они станут частью реальности.