詭異的夢境訓練我們的大腦學習

「或許大腦提供詭異的夢境,某方面是為了應對一成不變的環境,以新奇的夢境打破枯躁乏味的日常經歷。」 

 

  專門研究夢與想像的加拿大卡爾頓大學認知科學系教授吉姆・戴維斯(Jim Davies)好奇,為什麼我們的夢經常不合邏輯,而且大部分還很沈悶呢?不真實的夢帶來的陌生感又有什麼作用?他寫道:「或許大腦提供詭異的夢境,某方面是為了應對一成不變的環境,以新奇的夢境打破枯躁乏味的日常經歷。」換句話說,夢很可能是在睡覺時訓練大腦,以面對未來各種無法預期的狀況。

 

  夢還包括一種自我適應的邏輯:動物在環境中太過嚴格地模擬情境,而犧牲了歸納、理解新經歷與學習的能力。人工智慧科學家稱其為「擬合過度」(overfitting),對於給定的數據集擬合得太好。例如,在圖片數據庫訓練太久的人臉辨識演算法,就可能開始尋找樹木與背景等其他物體試圖辨識人臉,這就是所謂的擬合過度。有沒有可能是因為大腦不斷地在努力運作,因此它才會打造陌生詭異的夢境,來避免生物產生擬合過度的情況,否則我們每天都在面對這個世界,或許真有可能導致擬合過度?

 

  神經科學家、《啟示錄》(The Revelations,一部關於大腦意識的小說)作者艾瑞克・霍爾(Erik Hoel)認為,這種說法很合理。他最近發表一篇題為《擬合過度的大腦:夢的演化有助於泛化》(The overfitted brain: Dreams evolved to assist generalization)的論文,內容闡述了他的推測,霍爾說:「哺乳動物的大腦不斷在學習,而且開關不會關閉。因此,我們有理由相信哺乳動物會面臨過度學習的問題,或者學得太好以致於需要用某種認知平衡機制來抗衡。這就是所謂的大腦擬合過度假說:生物的學習能力不斷趨於同一個方向,而身體必須與之抗衡維持穩定,把狀態帶回更理想的設定。」

 

  霍爾的理論獨特之處在於,它不僅為詭異的夢境提供原因,而且還解釋了目的。其他關於夢的解釋並沒有真正說明為何夢境經常不合邏輯,或只是把夢當成大腦活動的副產品。真正詭異的夢其實很少:我們很容易高估夢境的詭異程度。雖然我們通常更容易記住奇怪的夢,但深入研究表明,大約有80%夢是正常的活動,而且可能非常無聊沈悶。

 

霍爾的理論正視了夢境的詭異,為詭異賦予了意義。他認為詭異的夢境有助於預防大腦發生機器學習科學家擔心的事情:擬合過度。

 

  「連續性假說」支持了這個觀點,它認為夢只是清醒生活的真實再現,而我們大部分所做的夢(而非我們有記憶的夢)都屬於這一類。但連續性假說無法解釋為什麼我們夢到某些事物的次數比其他還多。舉例來說,現代人幾乎每天長時間使用電腦或手機——無論是工作、娛樂、看電影、閱讀。然而,你又有多少次夢見自己坐在電腦前呢?連續性假說認為,夢境裡的活動反映了現實生活的活動比例,但很顯然並非如此。

 

  另一套理論認為,夢的存在是為了幫助我們模擬演練現實世界的事件。這個理論得到了相關研究的普遍支持,研究發現,睡眠(尤其是做夢)似乎對學習和記憶很重要。瑞典舍夫德大學的認知神經科學家安蒂・雷文索(Antti Revonsuo)以此提出了兩個理論:「危機模擬理論」(threat simulation theory)解釋了為什麼70%的夢都很痛苦,它認為夢的功能是應對危機的模擬演練;後來,他將這個理論擴展到夢是為了演練普遍的社交場合。這些學習理論也解釋了為什麼我們在夢裡所看到的東西如此真實:因為如果我們不這麼想,就不會認真看待夢裡的事物與狀況,也就比較不會從中學到東西。

 

  還有一種理論認為詭異的夢是大腦活動的副產品。「隨機啟動理論」(random activation theory)認為,夢境是前腦嘗試釐清後腦在睡眠時發出混亂且無意義的資訊,而發送給它的隨機活動。這套理論認為,產生詭異的夢境沒有原因。然而,腦幹的隨機活動或許並不是毫無意義,麥基爾大學的神經科學家芭芭拉・瓊斯(Barbara Jones)指出,大腦的這部分被用來處理計劃性的活動,例如做愛和慢跑,因此這些活動經常出現在夢裡。

 

  霍爾的理論正視了夢境的詭異,他的假設不是間接地處理問題,而是為詭異賦予了意義。他認為詭異的夢境有助於預防大腦發生機器學習科學家擔心的事情:擬合過度。停止學習是處理擬合過度的一種方法,使機器不再過度注意數據集裡無關緊要的細節。但還有其他的方法,常見的抗衡方法包括輸入雜訊,通常是一些失真的訊息。事實上,這讓深度學習的神經網路不太能確定數據集特色的重要性,而去注意在現實世界更為重要的廣泛性。因此,霍爾認為夢之所以詭異,是因為它們發揮了相同的功能:輸入扭曲失真的訊息,防止大腦在清醒時發生擬合過度的狀況。

 

我們會忘記大多數夢的原因,或許是為了避免我們把夢誤認成真實發生過的事情。

 

  耐人尋味的是在實驗室裡,擬合過度確實可以在人類身上發生,但睡眠能夠消除它。簡而言之,夢之所以詭異,是因為它必須如此。如果夢跟現實生活太相似,就會加劇擬合過度的狀況,而不是消除它。即使是關於現實的夢,通常也不會完全符合在我們身上所發生的真實情節。

 

  霍爾的假設(與其他學習理論的描述一樣)也認為睡眠是進行「離線」學習的最佳時間。扭曲失真的輸入可以分散注意力,但如果發生在清醒時就會變得危險。因此,我們會忘記大多數夢的原因,或許是為了避免我們把夢誤認成真實發生過的事情。大腦需要訓練神經網路,但不是創造新的情景和記憶讓夢與現實混淆。

 

  這些理論都表明,夢應該具備某種最理想的詭異程度。不幸的是,詭異並不是一件容易衡量的事情,霍爾說:「就像藝術或文學作品,一首好詩不會完全沒有意義,也不只是『我看見花是藍色』這樣簡單。它佔據了一些關鍵的空間,在那裡事物會隨隱喻的使用而產生變化,但又不會太多而導致完全無法辨認或陌生。在解決過度學習、過度記憶與擬合過度等一系列問題時,適度的詭異或許最能幫助龐大且複雜的大腦。」

 

  神經網路受到了大腦結構啟發,但自從深度學習興起以來,這些人工智慧大多被用來創造更智慧的機器,而不是建構與理解人類的思維。越來越多有關深度學習的發現,啟發了大腦如何運作的新理論。而為了學得更好,神經網路可能需要「夢見」一些詭異且看似無意義的事情,就像人類那樣。

 

 

原文出處:Nautil

 

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