वैज्ञानिकों ने देखा कि आप सपने देखते समय क्या देखते हैं

आज के विज्ञान-में-अजीब-यह-बिल्कुल-विज्ञान-विज्ञान-कथा प्रतियोगिता में, हमारे पास एक स्पष्ट विजेता है: एक नया अध्ययन जिसमें वैज्ञानिकों की एक टीम एमआरआई मशीन, एक कंप्यूटर मॉडल और हजारों छवियों का उपयोग करती है इंटरनेट यह पता लगाने के लिए कि लोग सपने में क्या देखते हैं।

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जैसा कि यह लगता है, अविश्वसनीय है, क्योटो, जापान के शोधकर्ताओं का कहना है कि उन्होंने एक स्वप्न-वाचन मशीन का निर्माण किया है, जिसने तीन शोध प्रतिभागियों के न्यूरोलॉजिकल पैटर्न के बारे में पर्याप्त रूप से सीखा है, जो 60 प्रतिशत सटीकता के साथ अपने स्लीपटाइम विज़ुअलाइज़ेशन का अनुमान लगाते हैं। विज्ञान में आज प्रकाशित किया गया अध्ययन, माना जाता है कि यह पहला मामला है जिसमें उद्देश्य डेटा को एक सपने की सामग्री के बारे में बताया गया है।

प्रतीत होता है कि असाधारण विचार एक सीधी अवधारणा से बनाया गया है: कि हमारे दिमाग में भविष्यवाणियां करने के लिए विभिन्न प्रकार के दृश्य उत्तेजनाओं के रूप में प्रतिक्रियात्मक पैटर्न का पालन होता है, और समय के साथ, एक सीखने का एल्गोरिथ्म यह पता लगा सकता है कि इन पैटर्न में से प्रत्येक को विज़ुअलाइज़ेशन के विभिन्न वर्गों के साथ कैसे संबद्ध किया जाए। शोधकर्ताओं में से एक 2005 के एक अध्ययन ने इसे और अधिक आदिम तरीके से पूरा किया - जबकि विषय जागृत थे - कार्यात्मक एमआरआई रीडिंग (fMRI मस्तिष्क के विभिन्न भागों में रक्त के प्रवाह को इंगित करता है) का सही ढंग से उपयोग करने के लिए किस विषय को निर्धारित करने के लिए देख रहा था।

इस अध्ययन ने उसी सिद्धांत का पालन किया, लेकिन इसे और अधिक महत्वाकांक्षी दिशा में ले जाया गया, वास्तविक छवियों से मेल खाने की मांग की - न केवल दृश्य दिशाओं के साथ- fMRI रीडिंग के साथ, और ऐसा करें जबकि विषय सो रहे थे।

शोध तीन प्रतिभागियों पर किया गया था, जिनमें से प्रत्येक ने 10 दिनों के दौरान 3-घंटे-ब्लॉकों की संख्या के लिए एमआरआई स्कैनर में सो रहा था। प्रतिभागियों को एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (ईईजी) मशीन के साथ भी तार दिया गया था, जो मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि के समग्र स्तर को ट्रैक करता है और यह इंगित करने के लिए इस्तेमाल किया गया था कि वे नींद के किस चरण में थे।

REM नींद के दौरान सबसे गहरे, लंबे सपने आते हैं, जो आमतौर पर सोने के कुछ घंटों के बाद शुरू होते हैं। लेकिन त्वरित, छिटपुट मतिभ्रम भी गैर-आरईएम नींद के चरण 1 के दौरान होता है, जो आपके बहाव के कुछ मिनट बाद शुरू होता है, और शोधकर्ताओं ने इस चरण के दौरान विज़ुअलाइज़ेशन को ट्रैक करने की मांग की।

चूंकि एफएमआरआई ने विषयों के मस्तिष्क के विभिन्न हिस्सों में रक्त के प्रवाह की निगरानी की, वे सोने के लिए चले गए; फिर, जब एक बार वैज्ञानिकों ने देखा कि वे स्टेज 1 में प्रवेश कर चुके हैं, तो उन्होंने उन्हें जगाया और उन्हें वर्णन करने के लिए कहा कि वे सपने देखते समय पहले क्या देख रहे थे। उन्होंने प्रत्येक प्रतिभागियों के लिए लगभग 200 बार इस प्रक्रिया को दोहराया।

बाद में, उन्होंने प्रत्येक भागीदार ("भवन, " "व्यक्ति" या "पत्र, " उदाहरण के लिए) द्वारा देखी गई वस्तुओं के 20 सबसे सामान्य वर्गों को रिकॉर्ड किया और वेब पर उन तस्वीरों की खोज की जो वस्तुओं से लगभग मेल खाती थीं। उन्होंने जागृत होने के दौरान प्रतिभागियों को ये चित्र दिखाए, एमआरआई स्कैनर में भी, फिर रीडिंग की तुलना एमआरआई रीडआउट से की जब लोगों ने अपने सपनों में समान वस्तुओं को देखा था। इससे उन्हें विशेष मस्तिष्क गतिविधि पैटर्न को अलग करने की अनुमति मिली, जो वास्तव में असंबंधित पैटर्न से दी गई वस्तु को देखने से जुड़ा हुआ है जो कि केवल सोए रहने के साथ सहसंबद्ध है।

उन्होंने यह सभी डेटा-20 सबसे सामान्य प्रकार की वस्तुओं को खिलाया, जो प्रत्येक प्रतिभागी ने अपने सपनों में देखी थीं, जैसा कि वेब से हजारों छवियों के साथ-साथ प्रतिभागियों की मस्तिष्क गतिविधि (एमआरआई रीडआउट से) के रूप में प्रदर्शित किया गया था। उन्हें एक लर्निंग एल्गोरिदम में देखना, डेटा के आधार पर अपने मॉडल को सुधारने और परिष्कृत करने में सक्षम है। जब उन्होंने तीन स्लीपरों को नए परिष्कृत एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए एमआरआई में वापस आमंत्रित किया, तो यह नीचे दिए गए वीडियो की तरह उत्पन्न करता है, संबंधित छवियों के समूह का निर्माण (वेब ​​पर हजारों से लिया गया) और आइटम के 20 समूहों में से कौन सा चुनता है (शब्द नीचे) यह सोचा गया कि सबसे अधिक संभावना है कि व्यक्ति अपने एमआरआई रीडिंग के आधार पर देख रहा था:

जब उन्होंने इस बार विषयों को जगाया और उनसे अपने सपनों का वर्णन करने के लिए कहा, तो यह पता चला कि मशीन की भविष्यवाणियां मौका से बेहतर थीं, हालांकि किसी भी तरह से सही नहीं है। शोधकर्ताओं ने दो वर्गों की वस्तुओं को चुना - एक सपने देखने वाले ने रिपोर्ट की थी, और एक या वह नहीं थी और जाँच की थी, उस समय जब एल्गोरिथम ने उनमें से एक की रिपोर्ट की थी, कितनी बार यह सही भविष्यवाणी की थी।

एल्गोरिथ्म इसे सही समय का 60 प्रतिशत मिला, एक अनुपात जो शोधकर्ताओं का कहना है कि संयोग से नहीं समझाया जा सकता है। विशेष रूप से, एक ही श्रेणी के अलग-अलग चित्रों की तुलना में अलग-अलग श्रेणियों से विज़ुअलाइज़ेशन को अलग करना बेहतर था - यानी, यह बताने का बेहतर मौका था कि क्या एक सपने देखने वाला व्यक्ति या दृश्य देख रहा था, लेकिन यह अनुमान लगाने में कम सटीक था कि क्या कोई विशेष दृश्य एक इमारत या एक सड़क थी।

यद्यपि यह केवल अपेक्षाकृत क्रूड भविष्यवाणियों में सक्षम है, सिस्टम कुछ आश्चर्यजनक दिखाता है: हमारे सपने व्यक्तिपरक, निजी अनुभवों की तरह लग सकते हैं, लेकिन वे उद्देश्य, डेटा के लगातार टुकड़े का उत्पादन करते हैं जो दूसरों द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि यह काम वैज्ञानिक सपने के विश्लेषण में एक प्रारंभिक चरण हो सकता है, अंततः नींद के गहरे चरणों के दौरान अधिक परिष्कृत सपने की व्याख्या की अनुमति देता है।