我们为什么会做梦?这在科学界是一个有争议的话题。
美国塔夫茨大学神经科学助理教授Erik Hoel受训练深度神经网络技术的启发，描述了一种关于梦的新理论：过度契合大脑假说。在5月14日发表于《模式》的一篇综述中，研究人员描述了这一假说，认为梦的奇异性有助于大脑更好地概括人们的日常经历。
Hoel说：“关于我们为什么做梦有很多理论。但我想让大家注意一个非常严肃的关于梦的理论——梦的经历就是做梦的原因。”
训练人工智能的一个常见问题是，它变得过于熟悉训练数据——开始假设训练集是可能遇到的任何东西的完美代表。科学家通过在数据中引入一些混乱来解决这个问题。在一种名为“信号丢失”的正则方法中，有些数据被随机忽略。想象一下，一辆自动驾驶汽车的内部屏幕上突然出现了黑匣子，它能看到这个黑匣子，并专注于周围环境的总体细节，可能会更好地理解驾驶的一般体验。
“深度神经网络的最初灵感来自大脑。”Hoel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，深度神经网络与过度契合大脑假说有自然联系，“如果你看看正则深度学习中使用的技术，就会发现这些技术与梦境有惊人的相似之处”。
考虑到这一点，新理论认为，梦恰好使我们对世界的理解更全面，因为大脑就像深层神经网络，也会变得过于熟悉日常生活中的“训练集”。Hoel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“信号丢失”的版本。他写道：“梦境与清醒体验的差异是非常奇怪的，这给了它们生物学功能。”
Hoel说，已经有神经科学研究证据支持过度契合大脑假说。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方法，是在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，过度适应的情况就会被触发，大脑会试图通过创造梦境来概括这项任务。
但他认为，也可以通过研究确定这是否是人们做梦的真正原因。他说，精心设计的行为测试可以区分概括和记忆，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”。正是在思考电影、小说等虚构作品的目的时，他提出了过度契合大脑假说。现在，他假设小说或电视节目等外部刺激可以作为梦的“替代品”，甚至可以通过强调梦的本质(例如通过虚拟现实技术)帮助缓解睡眠剥夺的认知影响。
Hoel说，虽然可以在人工神经网络中简单地停止学习，但你不能在大脑中做到这一点。大脑总是在学习新东西——这就是过度契合大脑假说发挥作用的地方。“生活有时很无聊。”他说，“梦的存在是为了防止你变得过于适应这个世界的模式。”
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