Warum sind manche Träume immer so seltsam? Vielleicht hat es etwas damit zu tun...

Alice jagt ein Kaninchen mit einer Taschenuhr und betritt eine unterirdische Fantasiewelt, in der Tiere sprechen können, Essen Menschen wachsen oder schrumpfen lässt und Flamingos zum Krocketspielen verwendet werden. Im Märchen „Alice im Wunderland“ ist diese unterirdische Fantasiewelt ein Traum des kleinen Mädchens Alice. Hatten Sie schon einmal einen so wilden Traum? Was bedeuten diese seltsamen Träume für das Gehirn? Inspiriert durch das Gebiet des Deep Learning haben Neurowissenschaftler vorgeschlagen, dass seltsame Träume eine Möglichkeit für das Gehirn sein könnten, sich selbst zu trainieren.

Seltsame Träume

Unser Gehirn produziert seltsame Träume, vielleicht um der Monotonie des Alltags mit Abwechslung entgegenzuwirken. Dahinter steckt eine adaptive Logik: Passt sich das Verhalten eines Tieres zu sehr seiner Umgebung an, verliert es seine Fähigkeit, zu verallgemeinern, zu verstehen und Neues zu lernen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz bezeichnen Wissenschaftler das Phänomen, dass ein Modell sehr gut auf einen gegebenen Datensatz passt, als „Überanpassung“.

Wenn beispielsweise ein Gesichtserkennungsalgorithmus zu lange mit einer Reihe von Bildern trainiert wird, kann es passieren, dass der Algorithmus beginnt, Bilder anhand von Bäumen oder anderen Objekten im Hintergrund zu erkennen, was den Zweck der Gesichtserkennung von vornherein zunichte macht. Gesichtserkennungsalgorithmen sollen allgemeine Regeln lernen – Gesichtskonturen erkennen, ohne von Ausdruck oder Kontext beeinflusst zu werden –, aber im Falle einer Überanpassung merken sich die Algorithmen einfach den Trainingssatz. Hilft uns also die Bemühung unseres Gehirns, uns unbekannte Träume auszudenken, dabei, zu vermeiden, dass wir unser Lernen „übermäßig“ in unseren Alltag integrieren?

Erik Hoel, Neurowissenschaftler an der Tufts University, hält die Hypothese für stichhaltig. Er legte seine Ansichten in einem kürzlich veröffentlichten Artikel dar. „Säugetiere lernen ständig, und es gibt keinen Schalter, um das abzuschalten“, sagte Hull. Daher ist es naheliegend anzunehmen, dass auch Säugetiere mit dem Problem des Überlernens konfrontiert sind, das durch kognitive Homöostase angegangen werden muss. Die ‚Hypothese des überangepassten Gehirns‘ besagt, dass der Organismus, wenn sich die Effekte des biologischen Lernens allmählich in eine bestimmte Richtung verschieben, dem entgegenwirken und zu einer optimaleren kognitiven Homöostase zurückkehren muss.“

Auf dem Gebiet der Träume sind Hulls Ansichten einzigartig. Er erklärt nicht nur die Ursachen seltsamer Träume, sondern schlägt auch den Zweck ihrer Existenz vor. Andere Erklärungen zum Träumen beantworten nicht wirklich die Frage, warum Träume seltsam sind, oder erklären sie einfach als Nebenprodukte anderer kognitiver und physiologischer Prozesse. Diese Ansichten vermeiden die Vorstellung seltsamer Träume und legen nahe, dass wirklich seltsame Träume selten sind, was bedeutet, dass wir dazu neigen, die Seltsamkeit unserer Träume zu überschätzen. Während wir uns im Allgemeinen eher an seltsame Träume erinnern, zeigen Untersuchungen, dass etwa 80 Prozent der Träume normale Aktivitäten widerspiegeln und ziemlich langweilig sein können.

Verwandte Hypothesen

Die „Kontinuitätshypothese“ der Träume besagt, dass Träume lediglich eine Reproduktion des Wachlebens einer Person sind. Tatsächlich fallen die meisten unserer Träume (obwohl wir uns an die meisten wahrscheinlich nicht erinnern) in diese Kategorie. Die Kontinuitätshypothese erklärt jedoch nicht, warum bestimmte Dinge in Träumen häufiger vorkommen. Viele von uns verbringen beispielsweise einen Großteil ihrer wachen Zeit vor einem Computerbildschirm, wo sie arbeiten, Spiele spielen, Filme ansehen und Bücher lesen. Aber träumen Sie oft davon, dass Sie selbst vor einem Computer sitzen? Der Kontinuitätshypothese zufolge würde die Häufigkeit mancher Aktivitäten in Träumen deren Häufigkeit im wirklichen Leben widerspiegeln, doch das ist eindeutig nicht der Fall.

Eine andere Theorie, die durch zahlreiche Untersuchungen gestützt wird, besagt, dass Träume dazu dienen, Menschen dabei zu helfen, Ereignisse zu proben, die in der realen Welt passieren würden. Diese Studien ergaben, dass Schlaf und insbesondere Träume für das Lernen und das Gedächtnis wichtig sind. Antti Revonsuo, ein kognitiver Neurowissenschaftler an der Universität Skövde in Schweden, hat zwei Theorien vorgeschlagen, die auf dieser Eigenschaft von Träumen basieren.

Eine davon ist die Bedrohungssimulationstheorie, die davon ausgeht, dass Träume ein Üben für Gefahren in der realen Welt ermöglichen, was erklären könnte, warum 70 % der Träume beunruhigend sind. Später erweiterte Ravensu diese Theorie und argumentierte, dass Träume als Übung für die meisten Situationen im wirklichen Leben dienen könnten. Diese Theorien könnten erklären, warum wir glauben, dass das, was wir in unseren Träumen sehen, real ist: Wenn wir unsere Träume nicht als real wahrnehmen, nehmen wir sie nicht ernst und der Lerneffekt aus ihnen wird geschwächt.

Aus der Perspektive der Gehirnstruktur liegt der Grund dafür, dass wir Träume als Realität betrachten, darin, dass die neuronale Aktivität des dorsolateralen präfrontalen Kortex (DLPFC) abnimmt, wenn wir träumen. Dieser Gehirnbereich kann abnormale Lebenssituationen überwachen. Die Tatsache, dass der DLPFC während luzider Träume (die dadurch gekennzeichnet sind, dass sich der Träumer bewusst ist, dass er träumt) aktiver ist, bestätigt diese Theorie ebenfalls.

Eine andere Theorie besagt, dass seltsame Träume eine Nebenwirkung der Gehirnaktivität sind. Die „Theorie der zufälligen Aktivierung“ geht davon aus, dass Träume entstehen, weil das Vorderhirn versucht, die wirren und bedeutungslosen Nachrichten, die das Hinterhirn während des Schlafs sendet, zu verstehen. Aus dieser Sicht haben die bizarren Träume keine Funktion, die zufällige Aktivität im Hirnstamm hat jedoch eine Bedeutung. Barbara Jones, Neurowissenschaftlerin an der McGill University, stellte fest, dass der Hirnstamm Aktivitäten wie Sex und Laufen reguliert und dass ähnliche Szenen häufig in Träumen vorkommen.

Im Gegensatz zu anderen Hypothesen befasst sich Hulls Hypothese mit der Seltsamkeit von Träumen und gibt ihnen eine Bedeutung. Hull glaubt, dass seltsame Träume dabei helfen könnten, eine Überanpassung des Gehirns zu verhindern, ein Problem, das auch Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Lernens plagt. Überanpassung bezieht sich auf die Konzentration auf irrelevante Details im Trainingssatz, und das Beenden des Lernens ist eine Möglichkeit, mit dieser Situation umzugehen. Ein allgemeinerer Ansatz besteht darin, Rauschen, d. h. verzerrte Informationen, in die Eingabe einzuführen. Durch die Einführung von Rauschen wird es für neuronale Deep-Learning-Netzwerke unmöglich, die Wichtigkeit bestimmter Informationen im Trainingsdatensatz zu bestimmen. Dadurch konzentrieren sie sich eher auf allgemeine Informationen und funktionieren daher in der realen Welt besser. Hull glaubt, dass seltsame Träume eine ähnliche Funktion haben wie das Rauschen, das beim Training neuronaler Netzwerke entsteht: Sie liefern verzerrte Eingaben, um zu verhindern, dass das Gehirn das Wachleben zu sehr an das „Trainingsset“ anpasst.

Was das menschliche Gehirn und Algorithmen gemeinsam haben

Interessanterweise haben einige Experimente bestätigt, dass es beim Menschen zu Überanpassung kommt und dass Schlaf diese beseitigen kann. Kurz gesagt: Träume sind seltsam, weil wir das brauchen. Wenn Träume dem wirklichen Leben zu sehr ähneln, wird die Überanpassung eher verstärkt als beseitigt. Generell sind selbst Träume, die sich sehr real anfühlen, normalerweise nicht genau mit realen Ereignissen identisch.

Ähnlich wie andere Ideen, die darauf schließen lassen, dass Träume den Menschen dabei helfen, mit der realen Welt zurechtzukommen, legt Hulls Hypothese nahe, dass der Schlaf die beste Zeit für „Offline“-Lernen ist. Verzerrte Erfahrungen oder verzerrte Eingaben können ablenkend oder sogar gefährlich sein, wenn sie im Wachzustand auftreten. Der Grund, warum wir viele Träume vergessen, liegt möglicherweise darin, dass wir sie nicht mit realen Ereignissen verwechseln möchten. Schließlich möchte das Gehirn damit nur das neuronale Netzwerk trainieren und nicht durch die Schaffung neuer Erinnerungen die Realität verwirren.

Kann uns maschinelles Lernen also dabei helfen, die „besten“ seltsamen Träume zu erraten? „Vielleicht, aber ich tendiere in die andere Richtung, wo Deep Learning mehr von der neurowissenschaftlichen Forschung lernen sollte“, sagte Hull. „Wir möchten dem Programm Daten zuführen, die unterschiedlich genug sind, aber nicht so unterschiedlich, dass es sie nicht verarbeiten kann.“

All dies deutet darauf hin, dass Träume ein „optimales“ Maß an Seltsamkeit aufweisen sollten. Aber „seltsam“ ist keine leicht zu messende Dimension. „Es ist wie Literatur und Kunst“, sagte Hull. Ein gutes Gedicht sollte beispielsweise weder völlig unverständlich noch zu simpel sein. Es muss den richtigen Platz für Wortvariationen und Metaphern finden. „Genau richtig“ hilft großen und komplexen Gehirnen, mit einer Reihe von Problemen wie Überlernen, Übermemorieren und Überanpassung umzugehen.

Inspiriert von der Struktur des Gehirns entwickelten Wissenschaftler neuronale Netzwerke. Mit der Entwicklung des Deep Learning wurde künstliche Intelligenz jedoch hauptsächlich dazu verwendet, intelligentere Maschinen zu schaffen, anstatt menschliches Denken zu simulieren und zu verstehen. Doch eine wachsende Zahl von Entdeckungen im Bereich des Deep Learning inspiriert weiterhin zu neuen Theorien über die Funktionsweise des Gehirns. Um gut lernen zu können, müssen neuronale Netzwerke einige seltsame, bedeutungslose Daten lernen. Vielleicht brauchen wir Menschen es auch.

Gutachter dieses Artikels: Chen Haixu, stellvertretender Direktor und Hauptleiter des zweiten medizinischen Zentrums des PLA-Allgemeinkrankenhauses

Quelle: Global Science (ID: huanqiukexue)

Von Jim Davies

Übersetzung: Zheng Yuhong

Originallink:

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