Rakendus „Anna leiutamine” ei ole reaalsete unistuste teadlased *, et * koguvad ja analüüsivad unistuste andmeid

Kuidas unistuste teadlased lähenevad praegu unistuste andmete kogumisele ja analüüsile

Peamine element Anna leiutamineÄrkamine, mis tegelikult jälgib paljude praeguste unistuste analüüsi uuringutega. Enamikul juhtudel tuginevad unistuste teadlased tänapäeval kirjalikele teadetele unistuste sisu kohta, mille inimesed on esitanud veebifoorumitesse või pakkunud uurijatele õpingutes teadlasi. Kõige ulatuslikum andmebaas on DreamBank, enam kui 24 000 unistuste veebiarhiiv, mis oli nii uuringutest kui ka isiklikest päevikutest, mis koostati 1999. aastal, unistused hõlmasid aastakümneid enne seda. (Kuna need unistuste aruanded on jällegi subjektiivsed neist, kes neist teatavad, ja nende mälestused-suur piirang iga suuremahulise unenäo analüüsi jaoks, uurivad mõnede teadlasi ka visuaalsete unistuste andmete ekstraheerimise viise fMRI aju skaneeringute kaudu, ehkki see uurimistöö on Ikka üliallik.)

Kasutades neid kirjalike unistuste ärakirjade andmebaase, on teadlased kasutanud sisuanalüüsi tehnikaid teemade ja suundumuste mõistmiseks. Suurim senine uuring pärineb Cambridge'i ülikooli Nokia Bell Labsi sotsiaalsest dünaamika rühmast, mis lõi kunstliku intelligentsuse algoritmi nimega “Dreamcatcher”, et uurida ülalnimetatud Dreambanki andmeid. Täpsemalt, nad koolitasid algoritmi, et parsida unistusi, kasutades Hall/Van de lossi skaalat, mis on süsteem unistuste klassifitseerimiseks, lähtudes sellest, kas ja mil määral need sisaldavad teatud võtmeaspekte või komponente.

"See skaala toimib, loendades ja kategoriseerides igas unenäos ilmuvaid tegelasi," ütleb andme-visualiseerimise disainer Edyta Bogucka, projekti teadlane. "Kas nad on kujuteldavad olendid või inimesed? Ja kui nad on inimesed, kas nad on tuttavad või anonüümsed inimesed?"Sealt liigitatakse ta ka nende tegelastega suhtlus? Viimane samm on nende suhete kvalifitseerimine emotsionaalsele mõõtmele, sõltuvalt sellest, kas nad on positiivsed, negatiivsed, agressiivsed või nii edasi. "Põhimõtteliselt lõikab DreamCatcheri algoritm ja lahutab unistuste aruannetelt lauseid üksikuteks sõnadeks, mis vastab nendele märkidele, interaktsioonidele ja emotsioonidele, mis võimaldasid meil unistuste analüüsi sisuliselt automatiseerida."

„Algoritm lõikab ja lahutab unistuste lauseid ühe sõnaga, mis vastavad märkide, interaktsioonide ja emotsioonidega.”-Ydyta Bogucka, unistuste uurija

Täpsemalt märkasid algoritmi suundumused unistuste reporterite demograafiliste alamhulkade vahel; Näiteks leiti, et sõjaveteranidel on tõenäolisem, et neil on vägivaldsed unistused, kus domineerivad mehed, samal ajal. Muidugi võib ühe inimese jaoks sama unistuste sisu vaatav terapeut välja tõmmata sarnased teemad. Kuid automatiseerimise eeliseks on võime tõmmata kiiresti selliseid teadmisi nagu ülaltoodud massiline vahend, et märkida tavaliste unistuste elemente inimeste kategooriate vahel.

See on just selline asi, mille Soik (või Sikorsky näitusel) eesmärk oli teha-see tähendab, kuidas teha sisukaid konkreetseid järeldusi selle kohta, kuidas Stockholmi või San Francisco või Sydney unistuse inimesed inimesed; selle kohta, kas rohkem edukaid inimesi unistavad vähem kui vähem; kuulsate inimeste unistuste kohta ja suvaliste arvude kategooriliste variatsioonide kohta aja jooksul. Kuigi ta lootis nende andmete lõpuks raha teenida, peavad teadlased seda potentsiaalselt kasuliku vahendina eneseteadvuse tõstmiseks ja juurdepääsu demokratiseerimiseks sellisele unistuste analüüsile, mis tavaliselt piirdub inimestega, kes saavad endale lubada unistuste terapeudi vaatamist.

Sõltumata selle kasutamisest, harjab DreamCatckeri algoritmi praeguse iteratsiooni andmed selle suurejoonelisema eesmärgi pinda lihtsalt. Praeguse seisuga võivad selle teadmised olla ainult nii granuleeritud, kui unistuste teatel, millele ta viitab-, mis on jällegi piiratud mõne tuhande unenäo komplektiga nendelt, kes on otsustanud minevikus regulaarselt anda Dreambankile panustada. Selle protsess on endiselt eksperimentaalne, arvestades, et see põhineb konkreetsel analüüsiskaalal, mis ei pruugi aja jooksul arvestada üksikute unistuste täielikku keerukust ja nüanssi.

Kus unistuste teadusel on veel ruumi kasvada

Kahtlemata on suurim piirang algoritmi võtmisele nagu ülaltoodud ja selle tõlkimine tarbijatele suunatud unistuste rakenduseks nagu Wake on pidev andmete kogumine vajalik. Algoritmi koolitamiseks, et teha järeldus mis tahes inimkategooria "keskmise" unistuse tüübi kohta, oleks teil vaja tuhandeid seda tüüpi inimesi, et aja jooksul regulaarselt oma unistusi esitada. Kuigi DreamCatcheri uurimistöö on kontseptsiooni tõend, mille kohaselt arvutid purk Tõmmake kasulikke teadmisi hulgast näiliselt sõltumatutest unistuste aruannetest, see ei kajasta massi unistuste kogumisele omaseid logistilisi tõkkeid ega andmebaasiga seotud andmebaasi kasutatava andmebaasi kasutamist (AKA müüakse Big Tech'ile. , näiteks).

Ja isegi eeldades seda oli Võimalik saada piisavalt inimesi, et oma unistuste andmetega meelsasti ja regulaarselt lahku minna, on endiselt küsimus, kas tehisintellekt suudab unistusi täielikult ja tõhusalt tõlgendada ilma isikliku kontekstita, mida on teada ainult unistajale; Dreamcatcher projekti praegune iteratsioon toimib selle ümber osaliselt, parsides unistustelt inimestelt teatud demograafilised omadused (E.g., noorukite koolitüdruk või tulevane pruut), kuid rakenduse kaudu esitatud unistuste tõhusaks analüüsimiseks vajaks algoritm ka rakenduste esitajate sarnaseid demograafilisi omadusi-ja võib-olla veelgi üksikasjalikumalt selle kohta, mis nende inimeste ärkvelolekul toimub.

Paljude unistuste teadlaste aktsepteeritud järjepidevuse hüpotees väidab, et meie unistused peegeldavad meie ärkvelolekute ja kogemuste jätkamist, nii et ilma selle Intelita on raske näha, kui kaugele võiks algoritm tõesti minna mis tahes alluvuse unistuste tõlgendamisele. "Võttes unistused ja tähenduse tegemise tegevus väljaspool unistaja konteksti ja viides selle sellesse objektiivsesse raamistikku, kaotavad need analüüsid olulise teose," ütleb Rekshan.

Kuid endiselt on lootust, et laialt levinud unistuste analüüs saab reaalsuseks. Rekshan teeb koostööd mittetulundusliku tarkuse vanuse metaversiooniga, et luua kodanikuteaduste platvorm (“Vikipeedia unistuste jaoks”, ütleb ta, kus teadlased saavad otseselt partnerit igapäevaste inimestega, et analüüsida veebipõhiseid unistuste foorumitest pärit unistuste andmeid.

Ta eeldab, et selline platvorm ei eemalda mitte ainult ühe ettevõtte potentsiaalset jõumängu, kus on suur hulk unistuste andmeid, vaid võimaldab ka rohkematel inimestel oma unistusi paremini mõista, aja jooksul. Ja see on ülioluline, kuidas Rekshan suhtub üldiselt: "Nad on alati mitmemõõtmelised ja meil pole kunagi õigus piirata" x "unistust" y "tõlgendusega," ütleb ta. “Kuid unistuste avatud andmekommon võib vähemalt luua kasuliku lähtekoha."

Oh tsau! Sa näed välja nagu keegi, kes armastab tasuta treeninguid, allahindlusi tipptasemel heaolubrändidele ja eksklusiivne kaev+hea sisu. Registreeruge hästi+, Meie veebikogukond heaolu siseringid ja avage oma preemiad koheselt.