人工智能正在以十年前看似不可能的方式改变梦的研究和解释。经过数千份梦境报告训练的机器学习模型现在可以识别梦境内容的模式，将梦境主题与心理特征相关联，甚至可以根据睡眠期间的大脑活动模式预测梦境内容。
2013 年，京都 ATR 计算神经科学实验室的研究人员使用功能磁共振成像数据和机器学习来解码入睡期间大脑活动中的视觉梦内容。该系统可以预测大类梦境图像（人物、文本、建筑物），准确率约为 60%，这是首次证明可以从大脑活动中解读梦境。
人工智能驱动的解梦应用程序代表了这些进步的消费者应用。这些系统使用经过梦词典、心理学文献和数千份梦报告训练的自然语言处理，可以识别符号、情感模式和主题联系，其规模是人类翻译无法比拟的。
人工智能与梦想日记的结合创造了强大的纵向分析工具。机器学习可以跟踪梦境主题在数月和数年内如何演变，识别梦境内容和生活事件之间的相关性，并标记可能具有临床意义的模式 - - 同时保留个人主观的梦境体验。
未来有望带来更多非凡的可能性：通过可穿戴脑电图进行实时梦境监测，使用人工智能将梦境转化为图像，甚至可能进行梦境交流。随着人工智能的不断进步，古代人类理解和分享梦境体验的愿望可能最终会找到足以完成任务的工具。