你的夢想不是隨機的。你的思想重寫了現實

盧卡 IMT 高級研究學院的研究人員進行的一項研究發現，夢不僅僅是圖像和想法的隨機集合。相反，它們似乎是由個體差異和共同經歷塑造的，包括新冠肺炎 (COVID-19) 大流行等重大社會動盪。

數以千計的夢境報告揭示了隱藏的模式

研究發表於 溝通心理學研究人員檢視了 287 名年齡在 18 歲至 70 歲之間的人的 3,700 多個夢境和清醒經歷的描述。

在兩週的時間裡，參與者記錄了他們的夢想和日常經驗。研究人員也收集了每個人的睡眠習慣、性格、認知能力和心理特徵的資訊。

如此廣泛的訊息使團隊能夠將人們清醒時的經歷與夢中出現的故事、場景和情感進行比較。

人工智慧如何幫助科學家研究夢境

為了分析大量書面報告，研究人員使用了自然語言處理（NLP），這是一種檢查語言模式、關係和含義的人工智慧形式。

該技術不再僅僅依靠研究人員單獨閱讀和解釋每個夢，而是允許團隊測量報告的語義結構。語意結構是指思想、單字和概念在一段語言中如何相互關聯。

結果表明，夢的內容本質上既不是完全隨機的，也不是混亂的。相反，這些夢反映了一系列複雜的人格特徵，包括心不在焉的傾向、對夢的興趣以及人的睡眠品質。更廣闊的世界中發生的事件也影響了人們的夢想。

夢想不只是簡單地重演白天

當研究人員將參與者對清醒生活的描述與夢境的描述進行比較時，他們發現大腦似乎並沒有準確地再現日常經驗。

相反，熟悉的細節已經改變了。

工作場所、醫院、教室或其他日常環境可能會出現在夢中，但它們常常與不相關的地方、改變的視角或陌生的環境結合在一起。一個人生活的不同部分可以組合成一幅明亮的景象。

這些結果表明，夢並不是一個簡單的重播系統。睡眠中的大腦似乎會重組現實的各個部分，將記憶、想像、期望和未來可能的經驗結合在一起。

結果可能是一個全新的場景，給人一種身臨其境、情感豐富或超現實的感覺。

性格可能會影響夢的生動程度

夢的轉化方式也因人而異。

那些在清醒時更容易分心的人往往會報告夢境變化很快，並且感覺更心煩意亂。他們的夢想經常在場景、想法或觀點之間快速移動。

相較之下，那些更重視夢想並相信夢想具有個人意義的參與者往往會描述更豐富、更身臨其境的體驗。他們的夢境報告包含了更強的感性細節，使場景顯得更加生動、生動。

結果不一定表示相信夢會直接導致更生動的夢。然而，它們揭示了人們如何看待夢與他們如何經歷或記住夢之間有著密切的關係。

疫情為夢想留下了印記

研究人員還檢查了羅馬薩皮恩扎大學科學家在冠狀病毒封鎖期間收集的夢境報告。他們將這些報告與 IMT 學校團隊在隨後幾個月和幾年收集的數據進行了比較。

在封鎖期間，夢中包含了更強烈的情緒，更多地提到了限制、障礙、禁閉和其他限制。這些主題反映了人們在日常生活中所經歷的狀況。

幾個月過去了，這些模式變得越來越不清晰。這種逐漸的變化表明，夢可能會隨著心理適應而進化，尤其是當人們適應壓力或破壞性事件時。

換句話說，夢可以提供關於隨著時間的推移，大腦如何應對重大變化的線索。

IMT 學院研究員、該研究的主要作者瓦倫蒂娜·伊爾斯 (Valentina Ilse) 表示：“我們的研究結果表明，夢不僅是過去經歷的反映，而且是一個由我們是誰和我們經歷的事情塑造的動態過程。” “通過結合大規模數據和計算方法，我們能夠發現以前難以檢測的夢內容模式。”

研究睡眠思維的新工具

該研究也展示了人工智慧如何改變夢境研究。

NLP 模型已經能夠識別夢境報告中的意義和結構，其準確度可與獨立的人類評估者相媲美。這表明計算工具可以讓科學家以一致且可重複的方式分析更大的夢集。

這可以為研究意識、記憶、情緒處理和心理健康創造新的機會。

由於夢是高度個人化的並且通常難以描述，因此傳統上很難對其進行大規模研究。基於人工智慧的語言分析可以幫助研究人員發現可能隱藏的模式。

這項工作得到了 BIAL 基金會 (#091/2020) 的資助和 TweakDreams ERC (#948891) 的啟動資助。這項研究是在盧卡 IMT 高級研究學院與羅馬第一大學和卡梅里諾大學的研究人員合作進行的。