为什么我们会做梦在科学界是一个有争议的话题:很难具体证明我们为什么会做梦，而神经科学领域充满了假设。受到用于训练深度神经网络的技术的启发，塔夫茨大学(Tufts University)神经科学研究助理教授埃里克·霍尔(Erik Hoel， @erikphoel)，提出了一种关于梦的新理论:过度适配大脑假说。5月14日发表在《模式》杂志上的一篇评述中提到了这一假说，该假说认为梦的奇异性有助于大脑概括日常经历。

 

霍尔说：“显然，有很多关于我们为什么做梦的理论。” “但是我想引起人们对这一理论的重视，该理论很认真地分析了梦境并指出梦里的经历就是人们做梦的原因。”

 

在训练AI时，有一个常见问题，就是AI对训练数据会过于熟悉并开始假设训练集可以完美地表示它可能遇到的任何事物。数据科学家通过在数据中引入混乱来解决此问题。在一种称为“dropout”的正则化方法中，某些数据被随机忽略。想象一下，如果自动驾驶汽车的内部屏幕上突然出现黑匣子：看到屏幕上随机黑匣子并侧重于总体环境的细节,而非特定驾驶体验细节的汽车，可能会更好地理解一般的驾驶经验。

 

“深度神经网络的最初灵感来自大脑，” 霍尔说。虽然将大脑与技术进行比较并不是什么新鲜事，但他解释说，使用深度神经网络来描述过度适配的大脑假说是一种自然的联系。他说:“如果你看看人们在正则化深度学习中使用的技术，往往会发现这些技术与梦境有着惊人的相似之处。”

 

考虑到这一点，他的新理论表明，梦境恰巧使我们对世界的理解不那么简单，更加全面—因为我们的大脑像深层的神经网络一样，也变得过于熟悉我们日常生活中的“训练集”。他认为，为了抵消这种熟悉感，大脑在梦中创造了一个世界的怪异版本，即大脑中“dropout”的版本。他写道:“梦与清醒体验的差异是非常奇怪的，而正是这种怪异性赋予了它们生物学功能。

 

霍尔说，神经科学研究已经有证据支持“过度适配的大脑假说”。例如，有研究表明，促使人们梦见现实生活中发生的事情的最可靠的方法是在你醒着的时候重复执行一项新任务。他认为，当你在一项新任务上过度训练时，过度适配的情况就会被触发，你的大脑会试图通过创造梦境来概括这项任务。

 

但他认为，也可以通过研究来确定这是否是我们做梦的真正原因。他说，精心设计的行为测试可以区分一般化和记忆，以及睡眠剥夺对两者的影响。

他感兴趣的另一个领域是“人造梦”。在思考电影、小说等虚构作品的目的时，他提出了“过度适配的大脑假说”。现在，他假设像小说或电视节目这样的外部刺激可以作为梦的“替代品”，而且它们甚至可以通过强调梦的本质(例如，通过虚拟现实技术)来帮助延迟因睡眠剥夺导致的的认知影响。

 

霍尔说，虽然停止人工神经网络的学习轻而易举，但你不能在大脑中做到这一点。大脑总是在学习新东西——这就是“过度适配大脑假说”起作用的地方。“生活有时很无聊，”他说。“梦境的存在是为了防止你变得过于适配这个世界的运转模式。

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