外刊 | 《新科学家》：做梦，能防止狭窄的认知风险

近几十年，神经影像和行为学研究让我们知道了梦的生物学机制，梦是大脑中许多反馈连接引起神经元局部放电的结果，但做梦的功能仍然是认识大脑的一大谜团。10月31日，塔夫茨大学的神经科学家埃里克·霍尔在《新科学家》刊文指出，我们在睡眠时构想的小说般的情节可能不仅仅是在强化学习，梦想可能是一种“干扰音”，用来防止过于狭窄的认知风险。

原文 ：《新科学家》：做梦有助防止狭窄的认知风险

编译 | 李彦文

图片 | 网络

如果外星人曾经访问过地球，他们可能会注意到一些奇怪的事情，所到之处，遇到的每个人每天都把大部分时间花在虚构的事上，电视节目、游戏、小说、电影，人类关注的都是从未发生过的事。做梦需要时间和精力，因此大概具有进化的目的。外星人缺少这种体验，会很好奇从未发生过的事能有多重要。

关于梦的功能，其中一个主要假设就是梦在某种程度上与内部存储过程有关。神经科学把大脑比喻成计算机，要在硬盘上对数据进行编码并建立存储。但是，睡个好觉后可能会提升做事效果，却不能确定纯记忆行为是否显著改善。研究表明，在清醒时观察到的，有时确实会在哺乳动物的睡眠过程中“重放”。也许梦就是为了回忆重放。但是这种重放大多发生在非快速眼动睡眠阶段，而不是在叙事梦强烈的快速眼动阶段，而且无法确认所谓的“重放”是否是真正的记忆重放。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习研究中的一个新的领域，建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本。从深度学习的角度来看，学习不像计算机记忆存储，而是用“训练”数据集对庞大的分层连接网络进行微调。但是训练数据集通常产生固有偏差，且网络对数据集的细节调整过于精细，因此无法推广应用到新的数据集。

过度拟合是深度学习中普遍存在的问题，解决方法通常是给系统加入干扰音和随机性。大脑同样面临过度拟合的问题，这就是“过度拟合的大脑假设”，从很少的样本中总结规律是极为危险的事，自然界的运行很多时候并没有确定的规律，我们为了发现规律而去挖掘总结出规律，结果是聪明反被聪明误。

在“过度拟合的大脑假设中”，梦想是“干扰音”，其目的不是加强清醒时所学的知识，而是抵消与该学习相关的过度拟合。做梦的行为具有改善人们醒时的狭隘认知和规律总结的作用。深度学习的程序员也许可以从大脑中得到灵感，努力克服建模中过度拟合的现象，使所建模型尽可能“像梦一样”。

如果梦想真的具有此功能性目的，并且“过度拟合的大脑假设”是真实的，那么我们称之为小说的虚假梦想可能会满足某些相同的基本功能。按照这种观点，作家、电影制片人、萨满巫师制造出的虚无缥缈的东西有助于阻止我们思想变得过于程式化，不仅可以扩展人类用来调试认知的“训练数据集”，而且还有助于建立更广泛的认知和规律总结。

如果外星人意识到了这一点，也许就不会对我们痴迷小说感到困惑，也不会震惊于人类会做梦。因为随着人类文明的发展，日常生活变得日益复杂，我们很容易就过度拟合地去找所谓的规律。后来，人类超越生物意义的做梦，开始花更多的时间在人造梦上。就像烹饪的发明实质上使我们的消化能力超出了我们胃原本的功能一样，也许小说的发明能使我们在清醒时也可以获得做梦时的好处。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1732期第7版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

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