据《史密森尼学会》杂志报道，来自日本京都的研究人员仅使用一台功能性磁共振成像仪 (fMRI)、一个算法和互联网，就能以 60% 的准确率预测一个人在做什么梦。这个想法和过程并不复杂：我们的大脑对不同的刺激会产生可衡量的不同反应：看书或看建筑不会产生相同的反应。因此，京都团队让三名受试者在 10 天内，每次睡 3 小时，在 fMRI 中进行扫描，并连接到脑电图 (EEG)，利用身体的电信号来追踪他们处于哪个睡眠阶段。
起初，在入睡几分钟后，梦就成串地出现了。科学家们在受试者醒来后不久就叫醒他们，并询问他们看到了什么。（对于每位受试者，他们 actually 这样做了 200 次，大概把他们变成了“宇宙中最易怒的人”。）研究人员写下了受试者最常看到的 20 种东西：人、建筑等。然后，他们在互联网上找到了与这些常见事物相匹配的图像，在受试者清醒但仍在 fMRI 中时给他们看，并记录了读数。这些信息被输入到一个学习算法中。当受试者再次入睡时，该算法会吐出这些“80 年代音乐视频式”的画面，重现了睡者看到的东西。
底部最大的词汇是算法对梦者所见内容的预测。当研究人员再次叫醒受试者并询问他们看到了什么时，算法的准确率达到了 60%。它在区分场景（如街道）和人物方面表现更好，但无法具体猜测“场景”是关于建筑还是其他什么。尽管如此，60% 的准确率，即使不足以支持其他太多研究，也无法用巧合来解释。
2011 年，我们报道了一项来自另一个团队的研究，该研究与此类似。该研究的研究人员通过扫描（清醒的）受试者的大脑来重建他们观看的视频片段，成功地完成了类似的技巧。（实际上，我们在 2010 年对这个过程进行了更深入的研究。）这项研究很相似，但研究人员表示，这是首次从沉睡者的大脑中提取出“梦境”的内容。因此，即使该团队只能以相对较低的 60% 准确率完成，这项技术很可能会从此不断改进。
