15、探索梦境、机器数据与人工智能的奥秘

探索梦境、机器数据与人工智能的奥秘

梦境研究与性别差异

在严格控制的梦境研究中，结果有些令人失望，特别是对于以精神分析为基础的从业者而言。研究中唯一可证实的关联是性别差异以及梦境内容与清醒经历的连续性。精神分析理论家认为，抑郁个体更可能有压抑和消极的梦境内容，但这些内容只是其疾病心理动力学的一部分，因为它类似于并反映了他们清醒时的想法。焦虑个体的梦境内容往往混乱且充满焦虑，精神分裂症患者则更可能有思维紊乱、不寻常和怪异的梦境。然而，几乎没有证据表明这些个体报告的梦境中的心理动力学模式是他们疾病的原因或起源，这种关联更可能存在于心理治疗界面另一端的人身上，即梦境解读者的信念、训练和先入之见。在控制研究中，除了连续性，性别是唯一始终影响梦境内容的特征。如果一项研究没有显示出统计学上显著的性别差异，那么该研究可能存在方法学问题，数据可能在某种程度上被损坏。

机器数据呈现

计算机数据可以以基本的二进制开 - 关（010101）遥测形式报告，但更常见的是，人工智能数据以数字、文字或图像的形式呈现。在互联网系统设计、人工神经网络构建和统计分析中，随着复杂度的增加，会添加各种变量，这可能改变呈现的结果，使得随着复杂度的上升，功能失调的可能性也增加。日益复杂的处理过程可能会产生相当比例的不确定或幻觉性的结果。例如，基于神经网络处理的基本硬件结构所获得的八个结果中，有三个会产生一种看似真实的替代现实版本。灵活、控制较少且基于概率的编程语言会增加出现此类不确定结果的可能性。

人类是视觉生物，通常希望以视觉方式呈现结果，因为这样的呈现似乎更直观和有意义。然而，一旦决定以视觉方式呈现结果，就很难对结果进行数学比较和评估，尤其是对于那些随时间变化的结果，如气候变化的影视呈现。即使应