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人类为什么会做梦？这在科学界目前是一个存在分歧的话题：虽然很难具体证明人类为什么会做梦，但在神经科学领域充满了各种假说。受用于训练深度神经网络的技术启发，塔夫茨大学神经科学研究助理教授 Erik Hoel 提出了一种新的梦境理论：过度适应的大脑假说（the overfitted brain hypothesis）。  这个假说已经发表在 2021 年 5 月 14 日出版的《Patterns》期刊上。这个假说认为梦的陌生性是为了帮助我们的大脑更好地概括我们的日常经验。Hoel 表示：“关于我们为何会做梦，存在着大量的理论。但我想让大家注意到一种对做梦本身非常重视的理论--梦的经历就是你做梦的原因”。 当涉及到训练人工智能时，一个常见的问题是，它变得过于熟悉它所训练的数据--它开始假设训练集是它可能遇到的任何事情的完美代表。数据科学家通过在数据中引入一些混乱来解决这个问题；在这样一种被称为 '剔除 '的正则化方法中，一些数据被随机地忽略了。想象一下，如果黑盒子突然出现在自动驾驶汽车的内部屏幕上：看到屏幕上的随机黑盒子的汽车，专注于周围环境的总体细节，而不是那个特定的驾驶体验的具体细节，将可能更好地理解驾驶的一般体验。 Hoel 表示：“深度神经网络的最初灵感是大脑。虽然将大脑与技术相比较并不新鲜，但用深度神经网络来描述过度拟合的大脑假说是一种自然的联系。如果你看看人们在深度学习的正则化中使用的技术，通常情况下，这些技术与梦想有一些惊人的相似之处”。 考虑到这一点，他的新理论表明，梦境的发生使我们对世界的理解不再那么简单，而是更加全面。因为我们的大脑，像深度神经网络一样，也变得过于熟悉我们日常生活中的“训练集”。为了抵消这种熟悉感，他建议，大脑在梦中创造了一个奇怪的世界版本，即心灵的辍学版本。他写道：“正是由于梦境与清醒时的经验不同而产生的陌生感，使它们具有生物学功能”。 Hoel 解释说已经有来自神经科学研究的证据支持过度适应的大脑假说。例如，已经证明促使梦到现实生活中发生的事情的最可靠方法是在你清醒的时候重复执行一项新奇的任务。他认为，当你对一项新奇的任务进行过度训练时，就会触发过度拟合的条件，然后你的大脑试图通过创造梦境来为这项任务进行归纳。 |
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