你是不是梦见过某个不熟的高中同学跟你一起上学？或者，你的梦境是否预测中过未来，比如：上班路上堵车？又或者，你是否有过掺杂着各种动物、人的乱七八糟的梦境，它们也没有什么情节？
梦境是人类固有的一部分，是一个让神秘主义者、科学家和普通人都感到困惑的东西。从表面上看, 梦想可能是深刻的、令人困惑的，至于深层次的科学基础，梦境心理学家和生物学家也无从得知，他们宁愿选择逃避这一话题。
那么，关于梦的问题会被 AI解决吗？是否未来的某一天，我们可以拥有一个机器学习算法，预测和处理我们的梦境？
梦境的特殊挑战——梦境给AI研究者带来了各种各样独特的挑战
1、科学的理解
尽管多年来，生物学家、心理学家和其他科学专业人士一起努力地研究梦境, 但还是有很多东西弄不清楚。一些理论认为，梦在大脑中是随机的静态的, 而另一些理论则将它们描述为一种模拟器，为我们的醒来之后的生活做准备, 还有一些人把它们看成是帮助我们巩固和储存长期记忆的一种方式。如果没有这种基础的理解, 就很难开发出能够探测和解剖它们的解决方案。
2、个人差异
并不是所有的人都以同样的方式做梦。一个算法即使可以预测某个人的梦境，也不代表一定能预测出另一个人的，梦境的形成取决于个体的过去、睡眠习惯等其他变量。
3、动机
回想自己做过的奇奇怪怪的梦是一件有趣的事情，人们会好奇究竟是什么让自己构想出那些虚幻意象，但除了好奇之外，人们并没有其他动机去研究人类为什么做梦、怎样做梦，没有金钱或改变生活的动机，并不像是在改善医疗知识或开发消费品一样。因此，AI 研究人员已经获得了更多有利可图的机会。
如今，我们已经在技术上取得了进展，可以更好地理解、预测和控制梦想。
梦境记录
加州大学Gallant实验室的研究人员已经研究出一个算法，能够处理大脑活动，形成一个可识别的图像。在实验中，他们让被测试者观看电影预告片, 并积极思考他们在看什么。依靠这一算法，他们就能够重现被测试者脑部活动中的预告片的模糊图像。如果同样的技术应用于梦境，那么这将有可能让我们看见人们脑中的梦境。
这里的主要问题是分辨率。虽然研究人员能够分析某些形状和颜色, 但他们无法构建出表现一个人内在思考的高分辨率视频。 虽然人们做的梦是不是高分辨率的暂时无从得知，但可以肯定的是，AI 可以升级现有的算法。
睡眠习惯分析
一些基于 AI 提供解决方案的公司也在涌现，旨在帮助客户了解他们的睡眠习惯, 如 Sleep.ai，这些应用程序通常监测诸如打鼾、磨牙, 来回翻身等睡眠习惯。通过一些穿戴的设备或智能手机, 软件将提供数据分析图和诊断工具, 以帮助消费者提高睡眠质量。如果这一技术能监测梦境，那么某种程度上就可以看见或预测未来了。
梦境预测和影响
下一步首先应当使用 AI 来识别人们是如何做梦的，然后用这些数据 (结合历史数据) 来预测一个人将来会如何做梦。但清醒时所了解的做梦技巧会让消费者下意识驱使自己该怎样做梦，所以问题在于如何弥合消费者本能与客观数据分析之间的差距。
这里最大的问题之一是数据可用性，无数的变量影响着我们的睡眠和梦境, 其中许多科学家们目前也没有定论。虽然我们可能有收集这些数据的工具, 但我们却没有工具客观测量它们对梦境的影响。
另一个问题是如何计算这些数字, 再根据消费者的输入结果, 产生一个合理准确的预测。这个问题可以用足够先进的 AI 来解决, 不过我们目前的能力尚未达到， AI的发展是需要时间的。
这可能吗？
那么，我们是否有可能使用机器学习来更好地理解我们的梦境呢？答案几乎可以肯定。
梦境是什么以及它是怎样出现的，这一问题的答案呼之欲出，不久之后梦境就能像电影投射在荧幕上一样被呈现出来。尽管如此, 见证这一技术的发展仍需要科技创新、科学的理解和研究者不竭的动力——这可能意味着很多很多年，直到一个算法或设备出现。
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