Na competição de ficção científica tão estranha que deve ser absolutamente científica, temos um claro vencedor: um novo estudo no qual uma equipe de cientistas usa uma máquina de ressonância magnética, um modelo de computador e milhares de imagens da internet para descobrir o que as pessoas vêem enquanto sonham.
Conteúdo Relacionado
- Por que a mente errante pode ser tão infeliz, de acordo com especialistas em felicidade
Por mais inacreditável que pareça, pesquisadores de Kyoto, no Japão, dizem ter construído algo como uma máquina de leitura de sonhos, que aprendeu o suficiente sobre os padrões neurológicos de três participantes da pesquisa para prever suas visualizações com 60% de precisão. Acredita-se que o estudo, publicado hoje na Science, seja o primeiro caso em que dados objetivos foram coletados sobre o conteúdo de um sonho.
A ideia aparentemente extraordinária é construída a partir de um conceito direto: que nossos cérebros seguem padrões previsíveis à medida que reagem a diferentes tipos de estímulos visuais e, com o tempo, um algoritmo de aprendizado pode descobrir como correlacionar cada um desses padrões com diferentes classes de visualizações. Um estudo de 2005 de um dos pesquisadores realizou isso de uma maneira muito mais primitiva - enquanto os sujeitos estavam acordados - com um programa de aprendizado corretamente usando leituras funcionais de ressonância magnética (fMRI indica fluxo sanguíneo para várias partes do cérebro) para determinar em qual direção estava olhando.
Este estudo seguiu o mesmo princípio, mas tomou-o numa direção muito mais ambiciosa, procurando combinar imagens reais - não apenas direções visuais - com leituras de fMRI, e fazê-lo enquanto os sujeitos estavam dormindo.
A pesquisa foi feita em três participantes, cada um dos quais revezando-se em um scanner de ressonância magnética para um número de blocos de 3 horas ao longo de 10 dias. Os participantes também foram conectados com uma máquina de eletroencefalografia (EEG), que rastreia o nível geral de atividade elétrica no cérebro e foi usado para indicar em que estágio do sono eles estavam.
Os sonhos mais profundos e mais longos ocorrem durante o sono REM, que geralmente começa após algumas horas de sono. Mas alucinações rápidas e esporádicas também ocorrem durante o estágio 1 do sono não-REM, que começa alguns minutos depois de você cair, e os pesquisadores procuraram rastrear as visualizações durante esse estágio.
À medida que o fMRI monitorava o fluxo sanguíneo para diferentes partes do cérebro dos indivíduos, eles adormeciam; depois, quando os cientistas notaram que haviam entrado no estágio 1, eles os acordaram e pediram que descrevessem o que estavam vendo enquanto sonhavam. Eles repetiram esse processo quase 200 vezes para cada um dos participantes.
Depois, eles registraram as 20 classes mais comuns de itens vistas por cada participante (“construção”, “pessoa” ou “carta”, por exemplo) e procuraram por fotos na Web que correspondiam aproximadamente aos objetos. Eles mostraram essas imagens aos participantes enquanto estavam acordados, também no aparelho de ressonância magnética, e então compararam as leituras às leituras de ressonância magnética de quando as pessoas tinham visto os mesmos objetos em seus sonhos. Isso permitiu que eles isolassem os padrões particulares de atividade cerebral associados a ver um determinado objeto a partir de padrões não relacionados que simplesmente se correlacionavam com o adormecimento.
Eles alimentaram todos esses dados - os 20 tipos mais comuns de objetos que cada participante tinha visto em seus sonhos, representados por milhares de imagens da Web, juntamente com a atividade cerebral dos participantes (das leituras de ressonância magnética) que ocorreu como resultado. de vê-los - em um algoritmo de aprendizagem, capaz de melhorar e aperfeiçoar seu modelo com base nos dados. Quando eles convidaram os três dorminhocos de volta à ressonância magnética para testar o algoritmo recém-refinado, ele gerou vídeos como o abaixo, produzindo grupos de imagens relacionadas (tiradas de milhares na web) e selecionando qual dos 20 grupos de itens (as palavras no fundo), pensava que era mais provável que a pessoa estivesse vendo, com base em suas leituras de ressonância magnética:
Quando acordaram os sujeitos e pediram que descrevessem seus sonhos, descobriu-se que as previsões da máquina eram melhores que o acaso, embora de modo algum perfeitas. Os pesquisadores escolheram duas classes de itens - um que o sonhador relatou ver e outro que ele não tinha - e verificou, das vezes em que o algoritmo havia relatado apenas um deles, com que frequência ele previa o correto.
O algoritmo acertou em 60% das vezes, uma proporção que os pesquisadores dizem que não pode ser explicada pelo acaso. Em particular, era melhor distinguir visualizações de categorias diferentes de imagens diferentes da mesma categoria - isto é, tinha uma chance melhor de dizer se um sonhador estava vendo uma pessoa ou uma cena, mas era menos preciso em adivinhar se um determinado cena era um edifício ou uma rua.
Embora seja apenas capaz de previsões relativamente grosseiras, o sistema demonstra algo surpreendente: nossos sonhos podem parecer experiências subjetivas e privadas, mas produzem dados objetivos e consistentes que podem ser analisados por outros. Os pesquisadores dizem que este trabalho pode ser uma incursão inicial na análise de sonhos científicos, permitindo, eventualmente, interpretações de sonhos mais sofisticadas durante os estágios mais profundos do sono.
