當美國芝加哥大學的歐赫內·阿瑟林斯基（Eugene Aserinsky)與納塔涅爾·克萊特曼（Nathaniel Kleitman)於上世紀50年代發現快速眼動（REM)睡眠之後，這些問題的答案似乎變得觸手可及。當時，兩位科學家通過在頭皮、眼球附近和肌肉上放置電極（即通過腦電圖、眼電圖和肌電圖）來記錄大腦活動，首次觀察到了一種特殊的睡眠階段。在這一階段，大腦神經元十分活躍，與清醒狀態極為相似，因此這種睡眠也被稱為「異相睡眠」。
另外，他們觀察到，在大腦高度活躍的同時，眼球也會出現持續的快速移動。根據這種特徵，他們決定用「快速眼動」（rapid eye movement)的英文首字母縮寫 REM來指代這一睡眠階段。
這些發現激發了兩位科學家的好奇心，他們叫醒了實驗中處於REM睡眠階段的自願者，並詢問他們在醒來之前是否做了夢。結果表明，有74%的自願者記得自己做了夢。而在其他睡眠階段（也被稱為非快速眼動睡眠，或NREM睡眠）,這一比例則降至17%。因此我們也不難理解，為何研究人員在最初發表這些結果的時候，聲稱他們找到「能夠確定夢是否會出現以及出現頻率的方法」。
在最近的一次實驗中，我們想弄明白是否有可能實時預測自願者的夢境。在監測自願者後皮質熱區的活動時，只要NREM睡眠階段中高低頻活動的比例超過一定數值，我們就會把他們叫醒。如果高頻活動遠超低頻活動，我們就會猜測自願者正在做夢。通過這種方法，我們在預測自願者是否做夢時，能夠達到87%的正確率。
但卻也引發了其他問題：是否有一天，後皮質熱區能幫助我們預測，一個人在睡眠狀態或其他非清醒狀態下（例如昏迷或全身麻醉時）是否具有意識？後皮質熱區是如何被激活的？出現在夢境中的圖像是如何被決定的，其功能又是什麼？我們有可能預測夢的大部分內容，甚至是整個夢境嗎？
曾有科學實驗嘗試回答這些問題。日本奈良先端科學技術大學的神谷之康（Yukiyasu Kamitani)等人於2013年在《科學》（Science)上發表的一項研究表明，也許我們很快就能實時查看夢的內容。通過激活視覺區域（也包括後皮質熱區）和運用機器學習技術，神谷的研究團隊在自願者入睡後利用核磁共振成像（MRI)成功破譯了他們的夢境，並以視頻的形式進行了重建。
其中一段視頻展現了一系列與信件、數字和書法有關的圖像，然後自願者解釋了自己的夢境：「我記得自己看到了一些字。夢裡出現了一個類似於信紙的東西，可以在上面寫字。我看了信紙上的字，是黑白的，並且除了這張信紙周圍什麼都沒有。在那之前我還觀看了一場電影，電影里有一個人，但我記不清楚了。」這個例子表明，基於人工智能的發展，我們或許可以預見睡着後夢境的大致內容。
隨着數據分析技術的進步，也許在不遠的將來，我們能更容易地獲取不同的睡眠階段甚至清醒狀態下的類似視頻資料。這樣的進步不僅可以滿足我們想解讀夢境與思想的好奇心，而且有更重要的臨床意義：比如將經歷過腦部創傷、無法對刺激做出反應的病人腦中發生的事情可視化，或許有助於醫生判斷病人是具有意識、還是處於昏迷狀態，從而制定更好的治療方案。
這些數據還有助於我們理解大腦是如何生成自己的現實世界的：與清醒狀態下的外部現實世界相比，腦海中的現實（如夢境）有什麼不同？當腦海中的現實與我們感知到的外部世界發生衝突時（如患有幻覺症的精神病患者）,又會發生什麼？或許與夢有關的科學研究能夠提供一個新的出發點，儘管目前的發現仍不足以回答此類問題。
文章摘選自《環球科學》
