用怪异的梦，对抗这单调的日常

本文来自微信公众号：神经现实 （ID：neureality），作者：Jim Davies，翻译：Lu，校对：苏木弯，编辑：山鸡，题图来自：视觉中国

对于我们中的许多人来说，在过去一年多的时间里，我们清醒时的体验变得单调了许多。我们待在家里的时间更久了，和同样的人在一起，无法去太多的地方。换句话说，我们生活中的刺激变得不那么刺激：太多的日常琐事，过于熟悉的日常，生活变得乏味。

然而与此同时，我们的梦境却在变得越来越离奇^[1]。它们变得越来越变幻莫测、越来越不切实际。作为一个研究梦境和想象力的认知科学家，这个现象引起了我的兴趣。这是为什么呢？梦境中的这些“奇异性”对我们有什么作用吗？^[2]

或许我们的大脑提供给我们这些奇怪的梦，其目的是以某种方式来对抗这一单调的日常，用新奇的方式来打破我们平淡无奇的体验。这里有一个关于适应性的理论逻辑：如果动物在学习环境中的模式时过于严格，就会牺牲泛化（generalize）的能力，因此它们将无法理解新的体验，无法进一步学习。

人工智能研究者们称这种现象为“过拟合”，即学习模型对于给定的数据集的拟合过于贴合。例如，如果一个人脸识别算法在某个人脸数据集上训练了太久，它可能会根据图像中的树或其他背景来识别个体。这就是因为算法过度拟合了数据。

换句话说，算法本应该学习到更加一般的规律（例如和表情以及背景无关的人脸的轮廓）来帮助识别个体，然而它却简单地记住了这个数据集中的例子。那么难道我们的大脑努力地工作，为我们制造奇怪的梦境，是为了帮助我们去避免每天对这个世界的学习而导致的过拟合吗？

塔夫茨大学的神经科学家埃里克·赫尔（Erik Hoel），同时也是关于意识的小说《启示录》（The Relations）的作者，认为这个理论很有道理^[3]。他在最近发表的一篇题为“过拟合的大脑：演化出梦境以提升泛化能力”的论文中阐述了他的理由^[4]注1。

赫尔告诉我，“哺乳动物一直在学习，它们没有办法关闭这个开关。因此，哺乳动物当然会面临过度学习，也就是学得太过的问题。它们需要通过某种认知稳态来解决这个问题。这就是过拟合大脑假设：我们的大脑中存在一种平衡稳态，其中生物的学习效果不断朝着一个方向发展，而生物又需要对抗这一趋势以恢复到一个更理想的设定点。”

赫尔在梦境研究领域的思路的独特之处在于，这种理论不仅提供了梦境为何怪异的原因，并且指出了其目的。而其他对于梦境的说明理论要么没有真正解决为什么梦境会变得奇怪，要么将梦境视作大脑其他行为的一种副产品。这些理论通过指出“真正奇怪的梦是罕见的”来逃避其不足之处。

它们指出：我们只是高估了自己梦境的奇怪之处。我们更倾向于记得自己奇怪的梦，然而研究表明我们80%的梦反映了正常的活动^[5]，并且可能非常无聊^[6]。

“连续性假设”理论更加强调了这一点。它认为梦境只是清醒时生活的合理的重演版本。的确，我们大部分的梦（虽然不是我们所记得的大部分）都属于这一类型。但是连续性假设并没有解释为什么我们梦见某些事物的次数会比其他事物多。

例如，我们中的许多人（或者大多数人）都在屏幕前花费了大量的时间，例如工作、玩、看电影、阅读。然而，你有多常梦到自己坐在电脑前呢？连续性假设认为梦中活动在梦中所占的比例反映了这些活动在清醒时的比例，但事实显然并非如此^[7]。

另一些理论认为，梦境可以帮助我们针对现实世界中的事件进行练习^[8]。支持这些理论的证据，通常来自于睡眠，尤其是梦境，它们似乎对学习和记忆十分重要。瑞典斯科夫德大学的认知神经科学家安蒂·瑞文索（Antti Revonsuo）提出了针对这一现象的两个理论。

威胁模拟理论解释了为什么我们70%的梦境都令人痛苦。这个理论认为梦的功能是在为危险情况做练习。后来，他扩展了该理论，并提出梦境是为了一般的社交情况做练习^[9]。这些学习理论也解释了为什么我们会相信我们在梦中的所见是真实发生的：如果我们不这样认为，那么我们就不会认真对待它们，我们从当中学习的能力也会降低^[10]注2。

另外一种理论认为，梦境的怪异来源于大脑活动的副作用。“随机激活理论”认为，梦是我们的前脑在试图理解由后脑在睡眠时传递给它的混乱、无意义的信息时所产生的。在这种观点中，梦境的怪异并没有什么功能。

然而，脑干的随机活动可能并非是毫无意义的。麦吉尔大学神经科学家芭芭拉·琼斯（Barbara Jones）指出，大脑的这个部分通常用于程序化的动作中，例如性交和跑步，而这些活动则常常出现于梦境中。

赫尔的理论则直面梦境的怪异。他的理论并没有间接地去处理它，而是赋予了怪异梦境意义：它们有助于防止大脑产生那些困扰着机器学习研究者的行为，即过拟合。停止学习是一种处理过拟合的方式，它阻止了过多被放在无关紧要的细节上的注意力。

除此之外，还有其他的方式来处理这一问题，比方说，在输入中引入噪声，形成扭曲版本的输入。这种方式在深度神经网络的学习中，使得神经网络对训练集中的特点并不确信，从而更可能关注于更普遍的特征，这在真实世界上有更好的效果。因此，赫尔认为怪异的梦境也为我们提供了同样的功能：它们为我们提供了扭曲的输入，以防止大脑过度适应其清醒体验这一“训练集”。

有趣的是，在实验室环境进行的实验已经证明了过拟合现象也会发生在人类身上，并且是睡眠消除了这种现象^[11]。简而言之，梦境的怪异是因为我们需要它们。如果它们与清醒时的生活太过相似，就会加剧人类的过拟合。即使是十分真实的梦通常也会与发生在我们身上的情节并不完全相符，它们是我们日常生活中活动的不同版本。

与其他关于梦境的学习解释理论一样，赫尔的假设认为睡眠是进行“离线”学习的最佳时间^[12]。在我们清醒的时候如果产生扭曲的输入则会分散我们的注意力并带来危险。也许忘掉大部分的梦境是为了让我们不会将它们误以为是真实发生的事情。大脑的目的是训练神经网络的参数，而不是创造新的情景记忆让我们与现实混淆。

我问赫尔，我们是否可以通过机器学习来得到一些假设，去设想对人类来说哪种怪异的梦境会是最佳的。他回答说：“尽管（列举最佳梦境）这或许是可行的，但我更喜欢另外一种方式。深度学习或许应该关注神经科学中的某些东西——我们希望神经网络的输入数据是如此不同，以至于在传统意义上超出了分布范围。但又不会过于不同或太疯狂，以至于神经网络不会不知道如何处理它。”

这表明了梦应当存在着某种最佳的怪异程度。然而，怪异程度不是一个容易衡量的事物。赫尔说：“它就好像是艺术或者文学。一首好的诗歌并不完全是胡说八道，但也不仅仅是我看到了花，花是蓝色的。它拥有某种关键的空间，在这种空间中事物会随着隐喻的使用而变形和变化，但又没有到完全无法辨认或陌生的程度。当涉及到过度学习、过度记忆、过拟合这一系列问题的时候，也许产生林奇式^注3的距离感才是一个对我们复杂的大脑最有帮助的方法。”

神经网络的发展受到了大脑结构的启发，但自从深度学习以来，这些AI则主要用于简单地创造更聪明的机器，而不是建模和理解人类的思想。然而，越来越多的深度学习的发现则启发了关于我们大脑如何工作的新理论。神经网络需要那些奇怪、毫无逻辑的“梦”才能更好地学习。

或许，我们也是。

译者注

1.Hoel， Erik. "The overfitted brain: Dreams evolved to assist generalization." Patterns 2.5 (2021): 100244.

2.为什么我们会认为梦境是真实的？从大脑层面来解释，是由于我们的背外侧前额叶皮层（dorsolateral preforntal cortex， DLPFC）在做梦时（相对）失活。这个区域的部分功能是检测外部世界的异常情况。背外侧前额叶皮层在清醒梦，即在做意识到自己是在做梦的梦时更为活跃这一现象支持了这一理论。

3.大卫·林奇是当代美国非主流电影的代表人物，他的作品无不透射出诡异、阴郁、迷茫及黑色幽默，极具视觉冲击力的超现实效果往往令人产生心灵的震撼。“我的电影是有关困惑、黑暗的。你可以说它是真实的，也可以说它是虚无的。它不是一个梦，但也不是现实”。

参考文献

1.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389945721000976?via=ihub

2.https://nautil.us/dreaming-is-like-taking-lsd-9530/

3.https://nautil.us/blackout-in-the-brain-lab-9659/

4.https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(21)00064-7

5.https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/article/abs/did-ancestral-humans-dream-for-their-lives/D31EF7CC5A54FF4567C8CFCBE8F1790E

6.https://blogs.scientificamerican.com/observations/why-you-shouldnt-tell-people-about-your-dreams/

7.https://psycnet.apa.org/record/2003-05444-009

8.https://nautil.us/why-your-sleeping-brain-replays-new-rewarding-experiences-9902/

9.https://nautil.us/your-terrifying-dreams-could-be-rehearsal-for-real-life-4957/

10.https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/article/abs/dreaming-and-the-brain-toward-a-cognitive-neuroscience-of-conscious-states/2A5558F2881D53BC4E0AA532F8736BF6

11.https://www.nature.com/articles/nn864

12.https://nautil.us/why-your-sleeping-brain-replays-new-rewarding-experiences-9902/

原文：https://nautil.us/blog/weird-dreams-train-our-brains-to-be-better-learners

本文来自微信公众号：神经现实 （ID：neureality），作者：Jim Davies，翻译：Lu，校对：苏木弯，编辑：山鸡