想象一下，早上醒来，喝杯咖啡，然后像电影一样重现前一晚的梦境。这听起来像是科幻惊悚片里的情节，但据一些专家称，实现这一目标的技术可能比我们想象的更近。彼得·本特利博士为 英国广播公司的《科学焦点》认为，梦境记录人工智能的想法不是一个“是否”的问题，而是“何时”的问题。他可能有所发现，因为脑成像和人工智能的最新发展似乎表明，我们正在慢慢接近这个曾经遥不可及的概念。
梦境记录背后的科学
在我们深入探讨未来的可能性之前，重要的是要了解当前的科学，这些科学有朝一日可能会使梦境记录成为现实。2023 年日本 研究 已经奠定了一些基础。研究人员使用功能性磁共振成像 (fMRI) 扫描仪记录睡眠参与者的大脑活动。但有一个问题：这项研究实际上并没有关注梦境。相反，它集中于睡眠开始——睡眠的前几个阶段，人们会体验到视觉意象，类似于轻度幻觉。通过使用机器学习，科学家们能够根据在此阶段观察到的大脑活动对各种感知到的物体（如钥匙或人）进行分类。
然而，这些并不是真正的梦境，只是我们入睡时最初闪现的视觉意象。研究人员选择这种方法是出于一个实际原因——参与者可以立即醒来并描述他们所看到的内容，这样更容易将大脑活动与特定图像相匹配。这虽然具有开创性，但与记录和重放完整的梦境仍相去甚远。
要从睡眠开始想象转变为完整的梦境记录，研究人员需要大量来自做梦受试者的详细 fMRI 数据。这就是事情变得棘手的地方。首先，这些研究中的志愿者需要非常擅长生动地记住他们的梦境，但并不是每个人都能做到。准确的梦境回忆至关重要，因为它将作为验证人工智能对梦境的预测的基础。
更具挑战性的问题是如何持续可靠地收集这些数据。 Bentley 博士承认，虽然我们拥有大量 fMRI 大脑活动数据集，这些数据集记录了参与者在清醒时（观看视频、聆听口语或阅读文本）的大脑活动，但在 REM 睡眠期间（梦境最生动的时候）捕获类似的数据要困难得多。
GenAI 是缺失的一环吗？
假设研究人员设法从做梦的参与者那里收集到必要的 fMRI 数据。下一步将使用这些数据来训练能够将大脑活动转化为梦境的视觉或文本表示的人工智能。这就是生成式人工智能可以发挥作用的地方。生成式模型，例如 OpenAI 的 Sora 和 Google DeepMind 的 Lumiere，已经擅长创建模仿梦境混乱和超现实性质的视频序列。
理论上，你可以将梦境记录人工智能生成的文本描述输入到这些生成模型中，从而生成反映梦境内容的视频序列。但有一个重要的警告。这些人工智能实际上并不是在“读心术”。它们将大脑活动的模式与之前遇到的图像进行匹配，然后将这些图像串在一起，形成一个连贯的、略显超现实的叙述。
正如一位消息人士所解释的那样，最终的视频可能看起来“诡异得像梦境”，包含许多原始梦境的元素，但它不会是完全复制的。生成式人工智能不知道它的输出是否准确反映了你的梦境；它只会根据它所训练的大脑活动，拼凑出它认为你可能看到的东西。
记录和重放梦境的想法引发了一系列伦理问题。首先，这项技术会如何影响隐私？梦境是非常私人的体验，通常反映了我们最深的恐惧、欲望和记忆。记录梦境的能力，尤其是当这项技术被广泛使用时，可能会导致人们感到有压力去分享甚至操纵自己的梦境。
此外，这种技术的准确性将受到不断审查。如前所述，这些人工智能并不是完美的读心者；它们只是模式匹配者。虽然它们可能会产生令人感觉异常熟悉的梦境序列，但它们不太可能完全准确地再现。这可能会导致潜在的误解或曲解，尤其是如果梦境记录被用于法律或心理学背景中。
还有技术可行性的问题。虽然 fMRI 机器已经变得更加先进，但它们仍然笨重且噪音很大，很难想象一个人在一整晚的扫描中都能安然入睡。便携式、静音的 fMRI 机器可以记录大脑活动而不会打扰睡眠，这将是记录梦境成为现实之前需要克服的一大障碍。
未来之路
那么，这给我们带来了什么呢？ Bentley 博士表示，鉴于人工智能研究和开发的快速发展，如果有人在某个地方研究梦境记录人工智能，这并不奇怪。然而，他也承认，这项技术距离实际应用可能还需要数年甚至数十年的时间。
目前，重现梦境的想法仍处于推测阶段。但随着对大脑活动和人工智能的研究不断发展，今天看似科幻的东西很可能会在明天成为现实。在此之前，我们的梦境仍是我们自己的——转瞬即逝、神秘莫测且未被记录。
图片来源： 凯雷姆·葛兰/Midjourney
