做夢對人類有什么意義？神經科專家探討夢的奧秘

神經科學研究人員近期發(fā)現(xiàn)人們睡眠中做夢遠比以往認為的只是強化學習功能要復雜得多。了解夢的機制還可能幫助我們解釋為什么人們都喜歡閱讀科幻小說。試想一個外星人到訪地球，當他看到地球上這么多人在一天的時間中花很多時間在一些不真實的事情上，他一定理解不了而且會覺得很奇怪。

人類往往對眾多從來沒有發(fā)生過的事情賦予過多的關注，比如看一部連續(xù)劇、玩視頻游戲、閱讀一本科幻小說等，如果硬要他去解釋，他一定會覺得地球上的人太愚蠢了,連真假都不能分辨。如果這些外星人知道人在睡眠中還會做夢，他一定更不能理解。每一個夢都是一個虛構的場景。做夢要消耗時間和能量，所以從生物進化角度上看它一定有意義。

那么，夢中的那些從來沒有發(fā)生過的故事意義到底在哪兒呢?如果外星人像我們地球上的科學家一樣對每一個解釋不了的現(xiàn)象都要先提出一個假說，他可能會說如果我們能夠鑒定出一些人類需要做夢的生物學依據(jù)，那我們就可以進一步把它應用到人工智能(人工夢)上面來。從一個神經生物學科學家的角度上來看，如果我們能夠找到一些睡眠做夢能夠改善人類清醒狀態(tài)下某些特定功能的生物學證據(jù)，那它對于未來設計人工智能一定會有巨大幫助。如果這個假說成立，它可能還會幫助解釋為什么人類對不真實的科幻小說情有獨鐘。

研究、解析夢是一門獨特的學科，在20世紀初就頗為盛行。談起這個領域就不能不提現(xiàn)現(xiàn)代心理學的鼻祖西格蒙德·弗洛伊德。他的理論是夢和一個人的性和心理發(fā)育密切相關,他認為夢的緣由是早年的創(chuàng)傷經歷引起人們對自然欲望的壓抑，這種欲望會在夢中自然流露出來。雖然后期的研究部分否決了這種說法，但是這種關聯(lián)的可能性從此就深植在人們的腦海中。

在過去幾十年，神經影像和行為學研究為夢的生物學機制研究又注入了新的活力?，F(xiàn)在認為夢是由大腦的眾多神經通路中一部分神經元放電所致，夢的生成并不依賴任何外部的刺激和信息輸入。夢使人處于一種特殊的神經生理狀態(tài),做夢時大腦神經元的活動度和人們清醒狀態(tài)時類似，但夢中并無行為動作，這應該是被一種強有力的化學體系所抑制而產生的麻痹現(xiàn)象?，F(xiàn)代科技雖然使人們了解了部分夢的神經生理機制，但做夢到底有什么功能?我們所知甚少。有人認為沒有必要去了解睡眠中做夢到底是為了什么，夢很有可能就是睡眠的一種副產品，比如是清除神經元活動代謝廢物的產物。這個說法并不能為大多數(shù)學者所接受。不管怎么說我們每一個人晚上在數(shù)小時的睡眠中的特定時段都在做夢，說它沒有意義的卻難以服人。那么做夢能不能產生或增強記憶?夢中的場景有幾個鮮明的特點，它是獨特的又是具體的，夢中的場景和我們清醒狀態(tài)下的體驗完全不同。這些難以用僅僅增強記憶來解釋。有時夢的內容又是稀疏的，它并不包含我們在清醒狀態(tài)下那些鮮活的感受和感知。在這個意義上也可以把夢理解為一種幻覺。因為夢中常常有一些不真實的，或者說扭曲的場景。但它又是我們現(xiàn)實生活中一些事件的虛幻版本。

關于夢最流行的一個假說就是記憶存儲學說，它把大腦比喻成一臺復雜的計算機，它不僅可以產生特定的記憶并可以儲存這個記憶，就像我們在計算機硬盤里存儲數(shù)據(jù)一樣。但是在現(xiàn)實生活中，睡眠和記憶的關系遠非如此單純。一個疲倦的人睡一晚上好覺后，第2天身體的多種技能都可以大大提升。但睡好覺后，記憶一系列數(shù)字這個特定功能是否有大幅度明顯改善并不明了。關于睡眠和記憶存儲的假說主要是源于在一些動物實驗中發(fā)現(xiàn)在哺乳類動物清醒狀態(tài)下，一些神經通路的活動在睡眠期間有重放現(xiàn)象。那么夢會不會就是記憶在大腦中的重播?神經生理學研究顯示有學習功能的神經元在睡眠當中有增加放電頻率的趨勢;但也有一些實驗結果并不支持這個假說，比如這種神經網絡中的重播現(xiàn)象多發(fā)生在非快速動眼期睡眠(Non-REM)，而并不是發(fā)生于快速動眼期睡眠(REM)。而事實是做夢通常是發(fā)生在睡眠的快速動眼期。還有一個疑惑就是夢的內容好像并非是記憶的重放，因為夢中的景象往往是在現(xiàn)實生活中從來沒有見到過的場景。行為學研究也證明夢并非是記憶在大腦中的簡單重放，或者說是記憶集成的產物，因為夢中的場景和現(xiàn)實生活中的場景往往有巨大差距。如果夢中的景象非常接近真實場景，醫(yī)生往往認為這是病理性的而非生理性的現(xiàn)象，比如它可能是創(chuàng)傷后應激反應綜合征(PTSD)的一部分。

關于夢有一點是勿容置疑的就是它和記憶、學習有關聯(lián)。我們經?？梢月牭筋愃频墓适?，比如有的學生有一天被要求學習雜耍-雙手拋三球，并要求他第二天在全班面前表演。他整天刻苦練習直到半夜仍掌握不了其技巧，扔不了四、五個球就會掉到地上。最后實在太困了只能先去睡覺，睡前他覺得第二天一定會在全班面前出丑。早晨醒來后再試一下，他可以連續(xù)拋球一分多鐘而不失誤，連他自己都感覺難以置信。類似的經歷說明在睡眠期間一定發(fā)生、強化了學習經歷，而且這些是基于他清醒狀態(tài)下的經歷又有了進一步的提升。這個案例也說明睡眠中的夢并非是簡單的重播記憶，因為他睡覺前的學習經歷是個失敗的經驗，如果僅是反復重播失敗的經歷又于事何補呢?如果再以玩視頻游戲為例，俄羅斯方塊(Tetris)是由阿列克謝-帕基特諾夫于1984年開發(fā)的一款游戲，由多個方塊組成的不同形狀的物體從屏幕上方緩慢下落，你要在短時間內識別，判斷它和下方哪個地方的形狀相吻合，并把它快速挪到那個方向，形狀契合率越高得分越高。因為這款游戲簡單、又極具深度，一時風靡全球，各地還成立了不少俄羅斯方塊發(fā)燒友會。這些發(fā)燒友經常會夢到類似俄羅斯方塊狀的物體在夢中下落，但這些物體又和玩游戲時的真實場景不同。這個案例可以說明如果你想在夢中夢到一種特殊的場景，那你就去學一個困難的、新的技巧，反復練習、實踐。玩俄羅斯方塊的年輕人往往連續(xù)坐在計算機前數(shù)小時，甚至通宵達旦。

仿生學的一些想法和技巧就是從研究生物的大腦所獲得。人工智能深度學習所設計的人工神經網絡也是如此。要使計算機能夠具有部分人類的認知和行為功能，仿生恐怕是必經之路。從深度學習角度來看，學習過程遠不是僅在計算機上存儲記憶那么簡單。深度學習一定是要在復雜的、多層次的信息網絡中不斷地做微調，才能在已知數(shù)據(jù)并不完整的情況下對未知情況做出一個判斷。那么當面對一個全新的場景時，人工智能只能根據(jù)已有的數(shù)據(jù)和模型來判斷它與全新場景的相似性。這就不可避免的形成人工智能依賴已知數(shù)據(jù)、模型的偏見。這就是所謂的“過度擬合”理論，一個人工智能深度學習中普遍存在的問題。要解決這個問題就要讓人工神經網絡多接觸一些完全隨機的場景和案例，這就好比是在人工神經網絡上出示多種幻覺。比如用人工智能指揮機器人在各種不同的情況下轉魔方。動物要生存就必須適應環(huán)境，對于已經經歷過的一些場景，動物會有特定的反應。但對于沒有經歷過的情況，就只能基于已有的經歷在認知、理解、行為反應方面去做一個普適化的判斷。既往的經歷越多，判斷就越趨準確;但經歷越多，判斷依賴已有模型和數(shù)據(jù)的偏見也越大。這就是所謂的“過度擬合”理論的核心所在。

如果用“過度擬合”理論來詮釋夢就可以把夢想像成一個對抗“過度擬合”的機制。因為夢中的場景均系隨機場景。為什么不能在動物清醒的狀態(tài)下嘗試這些隨機的場景?因為在清醒狀態(tài)下，動物生存都有一定之規(guī)，如果偏離常規(guī)，動物經常會受到嚴重傷害。但當它們休息和睡眠時，可以展現(xiàn)多種和清醒狀態(tài)下相關又不同的場景或稱之為幻覺場景。那么夢的各種特性，在“過度擬合”理論中，其功能可能正是如此。夢境可以為人類提供多種以前從未見到過的場景，從而協(xié)助人們做出普世化的判斷。這也可能就是為什么學雜耍的人，雖經反復訓練但睡覺前還不掌握，睡眠后功能大幅提升成為可能。這個假說把夢定義為賦予某種特定功能的必要機制，而決非僅僅是一個睡眠的次要產物。確實做夢這種不尋常的現(xiàn)象很有可能就是修正“過度擬合“的好方法。在一項作業(yè)中，如果你有相關但又和此項作業(yè)完全不同的經驗，都會對完成這項工作有幫助。在夢境中飛翔就有可能提升你在跑步時的平衡功能?？茖W家設計能深度學習的”人工夢“時應該能從這類夢境如何修正“過度擬合”中學到不少東西。下一步如何證實夢境確實是“過度擬合“的一個機制還有很多工作要做，比如在夢中神經通路上的神經元突觸都會發(fā)生哪些變化就值得進一步的研究探討。

如果夢真是為某種特定功能服務，那么研究和設計白日夢(“人工夢”)看起來就并非并那么虛幻了。人們?yōu)槭裁磳λ囆g和虛幻小說那么癡迷?可能它們都是時時在不斷修正與現(xiàn)實的“過度擬合”吧。從此觀點看，那些作家和導演創(chuàng)作的虛幻、脫離現(xiàn)實的作品，它們的意義在于不光是增加大腦內信息數(shù)據(jù)庫的量，還應該增加了分析數(shù)據(jù)庫內容后總結出普適判斷的能力，從而增加認知的視角。如果外星人了解到這些，他們就不會為人類為何如此癡迷于虛幻故事所奇怪。隨著人類文明的不斷進步，日常生活變得越來越趨復雜，“過度擬合”現(xiàn)象也會越來越泛濫。但是如果我們能學會如何做“人工夢”來解決這個問題，就像當年發(fā)明了烹調術徹底改變了人的消化功能，或許未來人們不再需要睡眠中的夢，在清醒狀態(tài)下就能夠通過“人工夢”來修正“過度擬合”這類問題。