爱丽丝的奇幻之旅：梦境中的意义与大脑之奥秘

随着一只揣着怀表的兔子，天真烂漫的小女孩爱丽丝踏入了地下世界的奇幻之旅。她的冒险之旅充满奇异和神秘，其中能言善语的动物、变幻莫测的食物以及独特的火烈鸟打门球场景，都成为了她梦境中的精彩瞬间。这奇幻的梦境背后，究竟隐藏着大脑的何种奥秘呢？

受到学习领域的启发，神经科学家们提出了一个引人深思的观点：奇怪的梦境可能是大脑自我训练的一种方式。在童话《爱丽丝梦游仙境》中，这个奇幻世界仿佛是爱丽丝脑海中的投影，体现出了大脑对于新奇事物的追求和对抗单调乏味日常生活的机制。

我们的大脑产生奇怪的梦，或许是为了以新奇的事物对抗日常生活的乏味和单调。如果动物的行为方式过于遵循环境，就可能会丧失归纳、理解和学习新事物的能力。在人工智能领域，科学家将模型与数据集高度拟合的现象称为“过拟合”。对此，我们的大脑通过炮制出奇怪的梦境，努力避免与日常生活的“过拟合”，保持自身认知的灵活性和多样性。

塔夫茨大学的神经科学家埃里克赫尔提出了一个独特的观点，他认为哺乳动物一直在学习，而梦境则是解决过度学习问题的一种机制。赫尔提出了“过拟合大脑假说”，认为当生物学习带来的效果逐渐偏向某一方向时，生物体需要通过梦境来对抗，使认知回到更优的内稳态上。这一观点不仅解释了奇怪梦境产生的原因，更揭示了它们存在的目的。

除此之外，对于梦境的存在，还有许多不同的假说。连续性假说认为梦境只是再现了人清醒时的生活，但这并不能解释为什么某些事情在梦中出现得更频繁。威胁模拟理论则提出梦可以帮助演练现实世界的危险情境，这为梦境的存在提供了更深层的意义。而从大脑结构来看，奇怪的梦可能是大脑活动的副作用，是前脑试图理解由大脑后部在睡眠时发出的混乱信息的表现。

无论是哪种假说，都在试图解开梦境的奥秘。而赫尔的假说则直面了梦的怪异之处，并赋予了它们实际意义。奇怪的梦有助于防止大脑过拟合，这一问题在机器学习领域也同样存在。过拟合往往导致模型过于关注训练集中的细节而忽略了整体规律，因此防止过拟合成为了机器学习领域的重要挑战。而大脑通过奇怪的梦境来避免这一问题，展现了人类大脑的奇妙和复杂之处。

在这场关于梦境与大脑的中，我们不禁对大脑的神秘力量产生敬畏之情。从神经科学家的研究到各种假说的提出，都在逐步揭示梦境背后的奥秘。或许在未来的某一天，我们能够更深入地理解大脑的工作原理，解开梦境的神秘面纱。梦境与学习：引入噪声的智慧

在学习的广阔天地中，一种富有创意的处理方法崭露头角引入噪声。就像给机器输入失真的信息，这种方法让神经网络在训练中无法确定特定信息的重要性，从而更专注于普遍性的知识，为现实世界的实际应用打下坚实基础。赫尔博士认为，这种策略与我们在训练神经网络时做梦的机理有着异曲同工之妙。

梦境的奇异与学习中的噪声引入有着惊人的相似性。想象一下，我们在睡梦中接收到一些失真的输入，这些输入就像训练时的噪声，防止大脑过于精确地匹配“训练集”，即我们清醒时的生活。赫尔博士指出，梦之所以怪异，是因为它们帮助我们消除过度拟合如果梦境与现实过于吻合，反而会加剧问题。即使是最真实的梦境，也往往与真实事件有所差异。

像其他观点所述，做梦有助于我们学习应对现实世界。赫尔的假说进一步认为，睡眠是我们进行“离线”学习的黄金时段。清醒时遇到的扭曲经历或失真输入可能会分散我们的注意力，甚至带来风险。我们之所以忘记大部分的梦境，可能是为了避免与真实经历混淆。毕竟，大脑只是利用梦境来训练其神经网络，而不是创造新的记忆来与现实混淆。

那么，机器学习能否帮助我们创造出“最佳”的奇异梦境呢？赫尔表示，“可能可以，但我更倾向于另一个方向学习应该从神经科学研究中学习。我们希望输入到程序中的数据既足够多样化，又不会过于离谱以至于超出其处理能力。”

这一切显示，梦境应该拥有某种“恰到好处”的奇异程度。“奇怪”不是一个容易量化的维度。赫尔进一步解释：“这就像文学和艺术。一首好的诗既不能让人完全看不懂，又不能过于直白。它需要在词语的变化和隐喻中找到平衡。‘恰到好处’最能解决大脑过度学习、过度记忆和过度拟合等问题。”

受大脑结构的启发，科学家研发出了类神经网络。但随着学习的发展，人工智能更多地被用于创造智能机器，而非模拟和理解人类思维。尽管如此，学习领域的发现仍然激发了我们关于大脑工作机理的新理论。为了更有效地学习，类神经网络需要处理奇怪的、无意义的数据。也许，我们人类也需要这种程度的“奇怪”，来让思维跳出常规，寻找新的可能。

由孙诗佳编辑，资料来源于科普中国。