क्या AI सपनों की व्याख्या कर सकता है?

जबकि शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वप्न व्याख्या की दिशा में पहला कदम उठाया है, तकनीक अभी भी काफी हद तक अप्रमाणित है। उच्च-स्तरीय अनुप्रयोगों को उपभोक्ता बाज़ार तक पहुँचने में वर्षों लग सकते हैं। क्या आज सपनों की व्याख्या करने के लिए एआई का उपयोग करने का कोई तरीका है?

आपको सपनों की व्याख्या करने के लिए AI की आवश्यकता क्यों होगी?

सपने क्यों आते हैं इसके बारे में कुछ प्रचलित सिद्धांत हैं। कुछ लोग बहस करते हैं यह यादृच्छिक न्यूरोनल गतिविधि है, दूसरों का कहना है कि यह दिन की घटनाओं को संसाधित करना है और कुछ का दावा है कि यह आपकी अचेतन ज़रूरतें और इच्छाएँ सामने आती हैं। वास्तविक रूप से, यह संभवतः कई विचारों का संयोजन है। हालाँकि, कोई भी आपके प्रत्येक रात्रि दर्शन के पीछे के विशिष्ट अर्थ को समझाने में मदद नहीं कर सकता है। 

सपने अज्ञात कारणों से जटिल, असंगत और चौंकाने वाले होते हैं। आप खुद को अपनी दादी के लिविंग रूम में एल्विस प्रेस्ली से कुत्ते के अंतरिक्ष यात्रियों के बारे में बात करते हुए पा सकते हैं, और सब कुछ सामान्य लगेगा - जाहिर है, आप एआई के साथ चीजों को समझना चाहेंगे।

भले ही आप अपने सपने को अंकित मूल्य पर समझ सकें, यह आम तौर पर स्वीकार किया जाता है कि इसका अधिक गहरा अर्थ मौजूद है। प्रतीक, विषयवस्तु और घटनाएँ संस्कृतियों और पीढ़ियों का विस्तार करें, उनके महत्व को उधार देना। 

उदाहरण के लिए, अपने दाँत खोने का सपना देखने का मतलब यह हो सकता है कि आप अपने जागते जीवन में तनाव, अनिश्चितता या असुरक्षा से जूझ रहे हैं। वैकल्पिक रूप से, गिरने के बारे में एक दुःस्वप्न का मतलब यह हो सकता है कि आप अपने जीवन पर नियंत्रण या अपने प्रियजनों द्वारा समर्थित महसूस नहीं करते हैं। प्रतीत होता है कि यादृच्छिक, निरर्थक घटनाएँ महत्वपूर्ण हो सकती हैं - यही कारण है कि एआई व्याख्या एक बड़ी बात है। 

क्या आप सपनों की व्याख्या के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं?

तकनीकी रूप से, आप आज अपने सपनों की व्याख्या करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं यदि आपको एक जेनरेटिव मॉडल मिलता है और अपना शीघ्र अधिकार शब्द मिलता है। हालाँकि, सटीकता एक मुद्दा है - यदि आप अपने सपने का अर्थ नहीं समझ सकते हैं, तो एल्गोरिदम को कैसे समझा जाना चाहिए? हालाँकि यह आपको खुश करने के लिए अनुमान लगा सकता है या बकवास आउटपुट कर सकता है, क्या आप इसकी सामान्य प्रतिक्रियाओं से संतुष्ट होंगे?

भले ही आप अपने सपनों से जुड़ाव महसूस न करें, फिर भी वे अविश्वसनीय रूप से व्यक्तिगत अनुभव हैं। प्रत्येक आपकी यादों, भावनाओं, रिश्तों और अवचेतन विचारों का एक अव्यवस्थित संग्रह है। हालाँकि आप उन्हें समझने के लिए तकनीकी रूप से एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन इसका आउटपुट केवल आंशिक रूप से सटीक होगा।

जैसा कि कहा गया है, अपेक्षाकृत सटीक एआई व्याख्याएं असंभव नहीं हैं। कुछ शोधकर्ताओं ने पहले ही इसे काम करने के लिए आवश्यक तकनीक का पता लगा लिया है - 2023 में किए गए कई अध्ययन यह साबित करते हैं कि यह संभव है। इस बिंदु पर, इन खोजों का परीक्षण, प्रोटोटाइप और व्यावसायीकरण केवल समय, संसाधनों और धन की बात है। 

एआई ड्रीम इंटरप्रिटेशन के पीछे की तकनीक

प्रशिक्षण डेटा किसी भी एआई-संचालित स्वप्न व्याख्या तकनीक के लिए मौलिक है। सुसंगत, सटीक आउटपुट देने के लिए आप एल्गोरिदम को कौन सी जानकारी दे सकते हैं? सैद्धांतिक रूप से, आप पाठ-आधारित विवरण, आम तौर पर देखे जाने वाले विषयों या कलाकारों की प्रस्तुतियों पर आँकड़ों का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, पर्याप्त सोर्सिंग एक मुद्दा होगा। 

कुछ शोधकर्ताओं ने दर्जनों घंटों के मस्तिष्क गतिविधि स्कैन के साथ मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल प्रदान करके इस बाधा को पार कर लिया। यह दृष्टिकोण कुछ कारणों से दिलचस्प है। एक के लिए, यह सपने देखने वाले की टिप्पणी के बजाय साक्ष्य-आधारित जानकारी पर निर्भर करता है - जो संयोग से, डेटा उपलब्धता में भारी वृद्धि करता है।

यह रैपिड आई मूवमेंट (आरईएम) नींद के अंतर्निहित चालकों की भी पहचान करता है, जो सपने को समझने की कोशिश करने के बजाय मस्तिष्क की भाषा या छवि-प्रसंस्करण क्षेत्रों को लक्षित करता है। नतीजतन, एआई सपने देखने वाले के पूर्वाग्रह से उतना प्रभावित नहीं होता है - जिसका अर्थ है कि अपेक्षाकृत उद्देश्यपूर्ण, सटीक व्याख्या देने की संभावना अधिक है। 

प्रशिक्षण डेटा के अलावा, आपको जानकारी के पुनर्निर्माण, व्याख्या या अनुवाद के लिए एक जेनरेटिव मॉडल की आवश्यकता होती है। इस तकनीक की लोकप्रियता तेजी से बढ़ रही है - इसके बाजार का आकार बहुत बड़ा होगा 36.5% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर 2024 से 2030 तक - इसलिए आउट-ऑफ़-द-बॉक्स समाधान प्राप्त करना आसान होगा। हालाँकि, जमीन से ऊपर तक निर्माण करना बुद्धिमानी होगी।

अधिकांश एआई-संचालित स्वप्न व्याख्या समाधानों को कुछ हद तक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और छवि पहचान तकनीक की आवश्यकता होती है। आख़िरकार, अधिकांश REM नींद छवियों और शब्दों का एक संयोजन है। इसके अलावा, आप अपने टूल को काम करने के लिए गहन शिक्षण मॉडल से लेकर तंत्रिका नेटवर्क तक कुछ भी उपयोग कर सकते हैं। 

सपनों की व्याख्या करने के लिए एआई का उपयोग करने के तरीके 

जबकि जेनरेटिव मॉडल पाठ, चित्र, ऑडियो और संगीत का उत्पादन कर सकते हैं, एआई-संचालित स्वप्न व्याख्या के केवल कुछ सिद्ध तरीके वर्तमान में मौजूद हैं। 

1. टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट जेनरेशन 

सबसे सरल विधि टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट जेनरेशन है, जहां एलएलएम, एनएलपी या एमएल मॉडल आपके टाइप किए गए संकेतों का विश्लेषण करता है। आप अपने सपने के बारे में जो याद करते हैं उसे दर्ज करें या उत्तर पाने के लिए निर्णय-वृक्ष प्रारूप का पालन करें। एक ओर, यह तेज़ और सीधा है। दूसरी ओर, यह गलत है - जागने पर आप अधिकांश REM चरण भूल जाते हैं, इसलिए AI एक खंडित कथा पर काम करता है। 

2. ईईजी-टू-टेक्स्ट जेनरेशन

मस्तिष्क के विद्युत संकेतों को रिकॉर्ड करने वाला एक एलएलएम और एक इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी) विचारों को शब्दों में बदल सकता है। इसे काम करने के लिए आपको सेंसर से भरी मुलायम टोपी पहनकर पढ़ना चाहिए। मॉडल उस गतिविधि को टेक्स्ट में परिवर्तित करता है।

जब आप किसी शब्द या वाक्यांश के बारे में सोचते हैं तो आपका मस्तिष्क एक विशिष्ट संकेत भेजता है। एक एल्गोरिदम इस गतिविधि में पैटर्न ढूंढ सकता है, जिससे अनुवाद संभव हो जाता है। आप अपनी REM नींद की प्रतिलेख विकसित करने के लिए इस ईईजी-टू-टेक्स्ट जेनरेशन मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। 

सहकर्मी-समीक्षित शोध ने इस मॉडल को साबित किया 60% सटीकता प्राप्त कर सकते हैं, जो अवधारणा के प्रमाण के लिए प्रभावशाली है। सॉफ्ट कैप पोर्टेबल है और उत्पादन के लिए अपेक्षाकृत सस्ता है, जो इसे उन कुछ आविष्कारों में से एक बनाता है जिनका बड़े पैमाने पर बाजार में उपयोग हो सकता है।

3. एफएमआरआई-टू-इमेज जेनरेशन

एक शोध समूह ने एक गहन शिक्षण मॉडल की खोज की है जो कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) स्कैन का विश्लेषण कर सकता है - मस्तिष्क के रक्त प्रवाह की छवियां - लोगों द्वारा देखी जाने वाली छवियों को सटीक रूप से फिर से बनाने के लिए। यह 10,000 फ़ोटो पर प्रशिक्षण दिया गया यह व्याख्या करने के लिए कि लोग क्या देख रहे थे। 

जैसे ही अध्ययन के प्रतिभागियों ने एक छवि को देखा, उनके टेम्पोरल लोब ने इसकी सामग्री को पंजीकृत किया, और उनके ओसीसीपिटल लोब ने इसके पैमाने और लेआउट को सूचीबद्ध किया। एआई ने जो कुछ वे देख रहे थे उसका पुनर्निर्माण करने के लिए इस गतिविधि को ट्रैक किया। हालाँकि इसके मनोरंजन की शुरुआत शोर के रूप में हुई, लेकिन वे धीरे-धीरे पहचाने जाने लगे।

4. एफएमआरआई-टू-टेक्स्ट जेनरेशन

शोधकर्ताओं ने पाठ-आधारित प्रारूप में मस्तिष्क गतिविधि को फिर से बनाने के लिए एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रणाली में एफएमआरआई स्कैन और एलएलएम का उपयोग किया। इस परियोजना पर अग्रणी तंत्रिका विज्ञानी कहा कि टीम हैरान है इसने उतना ही अच्छा काम किया जितना इसने किया। 

जैसे ही लोग पाठ पढ़ते हैं या मूक वीडियो देखते हैं, एआई सामग्री का वर्णन करता है - और आमतौर पर सार समझ जाता है। उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति ने पढ़ा, “मुझे नहीं पता था कि चिल्लाऊं, रोऊं या भाग जाऊं। इसके बजाय, मैंने कहा कि मुझे अकेला छोड़ दो, मुझे तुम्हारी मदद की ज़रूरत नहीं है। मॉडल ने कहा, "चीखना और रोना शुरू कर दिया और फिर उसने कहा कि मैंने तुमसे कहा था कि मुझे अकेला छोड़ दो, तुम मुझे अब और चोट नहीं पहुंचा सकते।"

दिलचस्प बात यह है कि जब शोधकर्ताओं ने अध्ययन के प्रतिभागियों में से एक के लिए उपकरण तैयार किया, तो यह केवल दूसरे पर उपयोग किए जाने पर अस्पष्ट अस्पष्टता को फिर से बना सकता था। वैयक्तिकृत एल्गोरिथम-आधारित स्वप्न दुभाषियों की संभावना हो सकती है। 

आपको एआई दुभाषिया से सावधान क्यों रहना चाहिए? 

हालाँकि सपनों की व्याख्या के लिए एल्गोरिदम का उपयोग आशाजनक लगता है, लेकिन इसके कुछ नुकसान भी हैं जिनके बारे में जागरूक होना ज़रूरी है। सबसे महत्वपूर्ण है मतिभ्रम. एक सर्वेक्षण के अनुसार, 89% मशीन लर्निंग इंजीनियर जेनरेटिव एआई के साथ काम करने से पता चलता है कि उनके मॉडल चीजें बनाते हैं - और 93% लोग इसे दैनिक या साप्ताहिक रूप से घटित होते देखते हैं।

जब तक एआई इंजीनियर मतिभ्रम की समस्या का समाधान नहीं कर लेते, तब तक आरईएम नींद में इस तकनीक का अनुप्रयोग एक अस्पष्ट क्षेत्र है। हालांकि मनोरंजन के लिए इसका उपयोग हानिरहित है, कुछ लोग - जो आमतौर पर सपनों की व्याख्या के लिए चिकित्सक या मनोवैज्ञानिकों के पास जाते हैं - उन्हें ऐसा परिणाम मिल सकता है जो उनके मानसिक स्वास्थ्य को नुकसान पहुंचाता है या उनके उपचार की प्रगति को धीमा कर देता है।

यह अवचेतन रूप से आपको प्रभावित कर सकता है, भले ही आप किसी एल्गोरिथम के आउटपुट के प्रति संशय में हों या उदासीन हों। उदाहरण के लिए, जब मॉडल आपको बताएगी कि आपका धोखा देने का सपना एक असफल रिश्ते का संकेत देता है, तो आप अपने साथी से दूर हो सकते हैं। 

स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर होना उतना ही हानिकारक हो सकता है। एआई के आउटपुट पर पूर्ण विश्वास - संभावित पूर्वाग्रह या मतिभ्रम के बावजूद - आपको नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। यह अति आत्मविश्वास आपको अपनी भावनाओं, दूसरों के साथ बातचीत या पिछले आघात की गलत व्याख्या करने पर मजबूर कर सकता है, जिससे आपके जागते जीवन में अवांछित स्थितियां पैदा हो सकती हैं। 

स्टीकर की कीमत का भी मुद्दा है। टेक्स्ट-टू-टेक्स्ट जेनरेशन सबसे सुलभ और किफायती है लेकिन गलत है। यदि आप कुछ बेहतर चाहते हैं, तो भुगतान करने के लिए तैयार रहें। यह मानते हुए कि एक एकल एमआरआई स्कैन इसकी कीमत $4,000 तक हो सकती है - और एक मशीन में कई मिलियन डॉलर का निवेश हो सकता है - सटीक एआई सपनों के दुभाषिए शायद वर्षों दूर हैं।

इस प्रौद्योगिकी का भविष्य क्या है?

एक व्यक्तिगत एआई स्वप्न दुभाषिया का होना रोमांचक और सहायक हो सकता है। भले ही यह तकनीक जल्द ही उपभोक्ता बाजार में प्रवेश नहीं करती है, लेकिन इसे चिकित्सा, मनोविज्ञान और चिकित्सा पद्धतियों में जगह मिलने की संभावना है। एक दिन, आप इसका उपयोग पिछले आघात से निपटने, नींद की समस्याओं की पहचान करने या छिपी हुई भावनाओं को उजागर करने के लिए कर सकते हैं।