我们白天的胡思乱想，会在夜晚变成荒诞的梦境吗？意大利IMT高级研究学院的瓦伦蒂娜·埃尔切团队通过对3700多份梦境报告的分析，首次用量化数据证明了这一点。
研究团队收集了207名意大利成年人在2020至2024年间的梦境描述，配合性格特征、认知模式和日常经历的心理评估。他们运用自然语言处理模型对梦境内容进行定量分析，发现白天的思维模式与夜间的梦境特征之间存在统计学上显著的关联。那些报告频繁走神、被研究团队测定为高「漫游倾向」的参与者，其梦境呈现出明显更多的荒诞元素——场景频繁切换、元素组合超现实、叙事逻辑偏离常规。这项发现颠覆了神经科学界长期以来的假设：梦并非随机的神经噪音。
新冠疫情数据进一步揭示了外部事件对梦境的塑造能力。2020年4月意大利封城期间，参与者的梦境报告立即出现变化：情绪强度显著升高，限制性主题频繁出现，对约束感的描述急剧增加。随着封控措施逐步解除，这些模式在随后几年里逐渐恢复正常。这证明梦境并非固定的人格特质输出，而是动态的认知产物——同时被稳定的个体特征和当下的生活境遇共同塑造。
方法论上的突破同样重要。通过将自然语言处理技术应用于结构化的梦境报告，研究者首次将主观叙事转化为可分析的数据。参与者从多个维度对梦境进行评分，包括生动性、情绪效价和事件中的自我掌控感。将这些分数与心理评估结果进行关联分析后，可以识别出哪些清醒时的特质能够预测哪些睡眠时的模式。开放性人格预测视觉丰富度，外向性人格预测社交性内容。这些关联虽然并非完美——人类意识从不确定——但它们是真实、可复现且可测量的。
当然存在局限性：样本全部为意大利成年人，来自相同的文化语言背景。梦境的晨起回忆也引入了选择偏差。但核心发现依然成立：梦反映了可测量的性格与认知特征。如果我们的睡眠大脑产生的输出受到可识别因素的结构化影响，我们就找到了一扇研究大脑如何生成叙事、情感和自我意识的全新窗口。长期以来被认为最不可言说的人类能力——想象力——或许遵循着可发现的规律。
这对人工智能测评同样具有启发意义。如果研究者能够量化人类梦境的「荒诞程度」或「情绪强度」，他们也能对人工系统提出同样的问题。当大语言模型生成一个超现实的故事时，它是否展现出与人类漫游者梦境相同的特征模式？还是机器的想象遵循完全不同的统计原理？答案不仅决定了我们如何评估人工智能，也将揭示想象力的本质究竟是什么。