为什么有些梦感觉如此生动逼真，而另一些却令人困惑或难以回忆？卢卡IMT高等研究院的一项最新研究表明，答案在于个人特质与共同生活经历的结合，这两者都会影响我们在睡眠中看到和感受到的内容。

这项发表于《心理学通讯》 的研究分析了3700多份报告，其中287名18至70岁的参与者详细描述了他们的梦境和清醒时的经历。在为期两周的时间里，参与者每天记录自己的经历。与此同时，研究人员还收集了关于睡眠习惯、认知能力、人格特质和心理特征的详细数据。

AI揭示梦境中的隐含结构

为分析这一庞大数据集，研究人员运用了先进的自然语言处理工具。这些方法使他们能够系统地考察梦境描述的含义、主题及结构模式，而非仅依赖主观的逐例分析。借助人工智能，数千份报告中反复出现的意象、情感内容及语言关联得以显现。 研究结果表明，梦境既非随机也非混乱。相反，它们反映了个人特征（如白日梦倾向、对梦境的兴趣、情绪处理及睡眠质量）与外部影响（包括新冠疫情等重大社会事件）之间的复杂互动——研究已证实，此类事件会影响梦境的内容和情绪基调。

通过对比参与者对日常经历与梦境的描述，研究人员发现，睡眠中的大脑并非简单地重播清醒时的生活。相反，这是一个主动的处理过程：经历会被重新组织、进行情感评估，并以一种转化后的形式重新组合。 诸如工作场所、医院或学校等熟悉的环境并非被原样复现，而是被转化为经过改变、往往更为强烈的场景。在此过程中，大脑会整合不同的记忆片段，转换视角，并创造出清醒状态下无法实现的过渡。这种“重构”在处理经历、巩固记忆以及整合情感内容方面可能发挥着重要作用。

这一过程表明，梦境并非被动地反映现实，而是主动地重构现实。大脑将记忆与想象中的、未来的或预期的事件融合，从而创造出全新的、往往超现实的场景。从神经科学角度来看，人们认为参与记忆、情绪和想象的脑网络都参与了这一过程。 因此，梦境可能代表一种“心理模拟场”，大脑在此场中演练各种可能性，重新评估经历，并建立创造性的联系。这些发现提供了重要证据，表明做梦可能在学习、适应和心理稳定性方面发挥着功能性作用——而不仅仅是睡眠的随机副产品。

人格与生活事件影响梦境风格

并非所有人的做梦方式都相同。那些倾向于频繁白日做梦的人，报告的梦境往往支离破碎、变化迅速，且常伴有突兀的场景转换。这种做梦方式可能反映出一种更具联想性的思维模式，大脑在其中自由地在记忆、印象和想法之间切换。 相比之下，那些更重视梦境并认为其蕴含深层含义的人，往往会体验到更丰富、更身临其境的梦境环境。他们的梦境通常结构更清晰、情感更强烈、细节更丰富，这表明对梦境的关注度及个人态度会影响梦境体验与记忆的生动程度及连贯性。总体而言，这表明个体的性格特征和认知风格在脑部如何组织睡眠期间的信息并将其转化为梦境意象的过程中起着重要作用。

该研究还考察了重大事件如何影响做梦。罗马拉萨皮恩扎大学的研究人员在新冠疫情封锁期间收集的数据，经与IMT团队的研究结果对比后显示，这一时期的梦境情绪强度显著更高，且频繁出现限制、禁闭或失去控制等主题。许多人描述了被关押、迷路或无法逃离困境的场景——这些意象反映了隔离期间的现实处境。 随着时间的推移以及人们对生活条件变化的适应，这些模式逐渐淡化。这表明梦境内容与心理处理过程以及对重大生活变迁的适应同步演变。因此，梦境不仅反映个人经历，还充当了一种情感处理系统，有助于人们在心理上应对集体压力情境和深刻变革。

人工智能为梦境研究开辟新路径

“我们的研究结果表明，梦境不仅是过去经历的反映，更是由我们的身份和所经历的事情所塑造的动态过程，”IMT学院的研究员、该研究的首席作者瓦伦蒂娜·埃尔塞解释道。 “通过结合大规模数据与计算机辅助方法，我们得以揭示出此前难以察觉的梦境内容模式。”这清楚地表明，梦境并非简单的随机图像，而是将个人性格、当前生活状况和情感体验联系起来的结构化心理过程。利用大规模数据集，首次能够系统地、跨人群地分析这些关联，而非仅依赖于个人的梦境报告。

该研究还展示了人工智能——尤其是自然语言处理方法——如何从根本上推动梦境研究的发展。自然语言处理模型能够捕捉梦境报告的含义、情感基调和结构特征，其准确度与人类评估者相当，在某些情况下甚至能起到补充作用。这使得大量主观体验数据能够得到一致的评估，而不会因个人解读而扭曲结果。 这种方法为在更大规模上探究意识、记忆处理和心理健康等复杂课题开辟了新途径。从长远来看，这有助于识别与特定心理状态或障碍相关的典型梦境模式，从而推动新型诊断或治疗方法的开发。

这种方法为在更大规模上研究意识、记忆处理和心理健康等复杂课题开辟了新的可能性。与此同时，研究结果还揭示了其与生物节律学的密切联系，因为梦境与睡眠-觉醒周期紧密相关，特别是与受体内生物钟调控的快速眼动（REM）睡眠阶段密切相关。因此，睡眠的时间组织在决定大脑中此类处理何时发生以及以何种强度发生方面起着关键作用。