なぜ夢はいつも奇妙なのでしょうか?何か関係があるのか​​もしれません...

アリスは懐中時計を持ったウサギを追いかけて、動物が話したり、食べ物で人が大きくなったり小さくなったり、フラミンゴを使ってクロッケーをしたりできる幻想的な地下世界に入ります。童話「不思議の国のアリス」の中で、この幻想的な地下世界は、小さな女の子アリスの夢です。こんな奇妙な夢を見たことがありますか？これらの奇妙な夢は脳にとって何を意味するのでしょうか?ディープラーニングの分野に触発されて、神経科学者たちは奇妙な夢は脳が自らを訓練する方法である可能性があると提唱している。

奇妙な夢

私たちの脳は奇妙な夢を作り出すが、それはおそらく、日常生活の単調さを目新しいもので克服する手段なのだろう。これには適応論理があります。動物が環境に厳密に従うように行動すると、一般化、理解、新しいことを学ぶ能力が犠牲になります。人工知能の分野では、科学者は、モデルが特定のデータ セットに非常に適合する現象を「過剰適合」と呼びます。

たとえば、顔認識アルゴリズムを画像セットで長時間トレーニングすると、アルゴリズムは背景にある木やその他の物体に基づいて画像を認識し始める可能性があり、そもそも顔認識の目的が達成されなくなります。顔認識アルゴリズムは、表情や状況に影響されずに顔の輪郭を認識するという一般的なルールを学習することになっていますが、過剰適合の場合、アルゴリズムは単にトレーニング セットを記憶するだけです。では、私たちの脳が未知の夢をでっち上げようとする努力は、私たちの学習が日常生活に「過剰適合」するのを避けるのに役立っているのでしょうか?

タフツ大学の神経科学者エリック・ホエル氏は、この仮説は妥当だと考えている。彼は最近発表した論文の中で自らの見解を述べた。 「哺乳類は常に学習しており、それを止めるスイッチはない」とハル氏は言う。 「ですから、哺乳類も過剰学習の問題に直面すると考えるのは自然なことです。これは認知恒常性を通して対処する必要があります。『過剰適合脳仮説』は、生物学的学習の効果が徐々に特定の方向にシフトすると、生物はこれを打ち消して、より最適な認知恒常性に戻る必要があるとしています。」

夢の分野において、ハルの視点は非常にユニークです。彼は奇妙な夢の原因を説明するだけでなく、その夢の存在目的も提案しています。夢に関するその他の説明は、なぜ夢が奇妙なのかという疑問に実際には答えておらず、単に他の認知的および生理学的プロセスの副産物として説明しているだけです。これらの見解は、奇妙な夢という考えを避け、本当に奇妙な夢はまれであると示唆しており、それは私たちが夢の奇妙さを過大評価する傾向があることを意味します。一般的に奇妙な夢の方が記憶に残りやすいですが、研究によると、夢の約 80 パーセントは普通の活動を反映しており、かなり退屈なものになる可能性があるそうです。

関連する仮説

夢の「連続性仮説」によれば、夢は単に人の起きている時の生活を再現したものであるとされています。実際、私たちの夢のほとんどは（おそらくほとんど覚えていないでしょうが）、このカテゴリーに分類されます。しかし、連続性仮説では、なぜ特定の出来事が夢の中でより頻繁に起こるのかは説明できません。たとえば、私たちの多くは、起きている時間の大半をコンピューターの画面の前で過ごし、仕事をしたり、ゲームをしたり、映画を見たり、本を読んだりしていますが、コンピューターの前に座っている自分の夢をよく見るでしょうか?連続性仮説によれば、夢の中のいくつかの活動の割合は現実生活におけるその割合を反映するはずですが、これは明らかに当てはまりません。

多くの研究によって裏付けられているもう一つの理論は、夢は人々が現実世界で起こる出来事を予行練習するために存在するというものです。これらの研究により、睡眠、特に夢は学習と記憶にとって重要であることがわかりました。スウェーデンのシェブデ大学の認知神経科学者アンティ・レボンソ氏は、夢のこの特徴に基づいて2つの理論を提唱している。

一つは脅威シミュレーション理論で、夢は現実世界の危険に対する練習になるという仮説で、これが夢の70%が苦痛を伴う理由を説明できるかもしれない。その後、ラヴェンスーはこの理論をさらに発展させ、夢は現実生活のほとんどの状況の練習になると主張した。これらの理論は、私たちが夢の中で見るものが現実であると信じる理由を説明できるかもしれません。夢を現実として認識しなければ、私たちは夢を真剣に受け止めず、夢から得られる学習効果が弱まるからです。

また、脳の構造の観点から見ると、夢を現実とみなす理由は、夢を見ているときに背外側前頭前野（DLPFC）の神経活動が低下するためです。この脳領域は生活における異常な状況を監視することができます。 DLPFC が明晰夢 (夢を見ている人が夢を見ていることを自覚している状態) 中により活発になるという事実も、この理論を裏付けています。

別の説では、奇妙な夢は脳の活動の副作用であるという。 「ランダム活性化理論」は、睡眠中に後脳から送られたごちゃごちゃした意味のないメッセージを前脳が理解しようとするため夢が起こると提唱している。この見方では、奇妙な夢には機能がないが、脳幹のランダムな活動には意味がある。マギル大学の神経科学者バーバラ・ジョーンズは、脳幹がセックスやランニングなどの活動を制御しており、同じような場面が夢の中によく現れることに気づいた。

他の仮説とは異なり、ハルの仮説は夢の奇妙さに立ち向かい、夢に意味を与えます。ハル氏は、奇妙な夢は脳の過剰適合を防ぐのに役立つ可能性があると考えている。過剰適合は機械学習分野の研究者も悩まされている問題だ。過剰適合とは、トレーニング セット内の無関係な詳細に焦点を当てることを指し、学習を停止することがこの状況に対処する 1 つの方法です。より一般的なアプローチは、ノイズ、つまり歪んだ情報を入力に導入することです。ノイズを導入すると、ディープラーニング ニューラル ネットワークはトレーニング セット内の特定の情報の重要性を判断できなくなり、一般的な情報に重点を置く可能性が高くなり、現実世界でより適切に機能するようになります。ハル氏は、奇妙な夢には、ニューラル ネットワークをトレーニングするときに導入されるノイズと同様の機能があると考えています。つまり、脳が現実の生活を「トレーニング セット」に過剰適合するのを防ぐために、歪んだ入力を提供するのです。

人間の脳とアルゴリズムの共通点

興味深いことに、いくつかの実験では、人間では過剰適合が起こり、睡眠によってそれを排除できることが確認されています。つまり、夢は奇妙なものなのです。なぜなら、夢は奇妙なものである必要があるからです。夢が現実生活にあまりにも似ている場合、過剰適合は解消されるのではなく、むしろ悪化するでしょう。一般的に言えば、非常にリアルに感じられる夢であっても、実際の出来事とまったく同じとは限りません。

夢が人々が現実世界に対処することを学ぶのに役立つという他の考えと同様に、ハルの仮説は、睡眠が「オフライン」学習に最適な時間であることを示唆している。歪んだ経験や歪んだ入力は、私たちが起きている間に起こると、気が散ったり、危険になったりすることがあります。私たちが多くの夢を忘れてしまう理由は、夢を現実の出来事と混同しないようにするためかもしれません。結局のところ、脳はそれをニューラルネットワークのトレーニングに使用したいだけであり、現実を混乱させる新しい記憶を作りたいわけではないのです。

では、機械学習は「最高の」奇妙な夢を推測するのに役立つのでしょうか? 「そうかもしれないが、私は逆に、ディープラーニングは神経科学の研究からもっと学ぶべきだと考えている」とハル氏は語った。 「プログラムに、十分に異なるデータを入力したいのですが、処理できないほど異なるデータは入力したくないのです。」

これらすべては、夢には「最適な」レベルの奇妙さがあるはずだということを示唆している。しかし、「奇妙さ」は簡単に測定できる次元ではありません。 「文学や芸術によく似ています」とハル氏は語った。 「例えば、良い詩は、全く理解できないものでも、単純すぎるものでもいけません。言葉の変化や比喩を適切な場所に配置する必要があります。『ちょうど良い』というのは、大きくて複雑な脳が、過剰学習、過剰記憶、過剰適合などのさまざまな問題に対処するのに役立つものです。」

科学者たちは脳の構造にヒントを得てニューラルネットワークを開発しましたが、ディープラーニングの発展により、人工知能は人間の思考をシミュレートして理解するのではなく、よりスマートな機械を作成するために主に使用されています。しかし、ディープラーニングにおける発見は増え続けており、脳の働きに関する新たな理論を生み出し続けています。ニューラル ネットワークが適切に学習するには、奇妙で意味のないデータを学習する必要があります。おそらく、私たち人間にもそれが必要です。

この記事の査読者：人民解放軍総合病院第二医療センター副院長兼マスタースーパーバイザー、陳海旭

出典: グローバルサイエンス (ID: huanqiukexue)

ジム・デイヴィス

翻訳：鄭宇紅

オリジナルリンク:

https://nautil.us/blog/weird-dreams-train-our-brains-to-be-better-learners