A cosa servono i sogni?Aiutano il cervello a capire la realtà, perché permettono di andare fuori gli schemi del quotidiano, basati sulla semplice osservazione. Questa ipotesi è stata avanzata da Erik Hoel e pubblicata sulla rivista Patternsdal gruppo dell’Università Tufts.
I sogni più strani e complessi aiutano il cervello a comprendere meglio la realtà e ad adattarsi. Ed è grazie all’aiuto dell’intelligenza artificiale che il neuroscienziato ha potuto trovare una similitudine fra reti neurali artificiali e il funzionamento del cervello.
“Le reti neurali sono ispirate al funzionamento del cervello, quindi utilizzarle per studiare i sogni ci è sembrata una cosa naturale”, ha detto Hoel. “Una delle differenze – ha proseguito – è che, mentre è possibile disattivare l’apprendimento nelle reti neurali artificiali, lo stesso non si può fare con il cervello, che continua sempre ad imparare cose nuove”.
Proprio come potremmo insegnare a un bambino a leggere, addestrare un programma per identificare schemi in modo simile a quello umano richiede l’esecuzione ripetuta di scenari che hanno certe cose in comune.
“Esiste un incredibile numero di teorie sul perché si sogna. La nostra idea – precisa Hoel – è che l’esperienza dei sogni sia il motivo stesso per cui sogniamo. I nostri sogni, la loro complessità e la loro stranezza – aggiunge Hoel – servono, cioè, ad aiutare il nostro cervello a generalizzare meglio le nostre esperienze quotidiane”. Per contrastare la familiarità delle esperienze di ogni giorno, infatti, conclude il neuroscienziato, “il cervello crea una strana versione del mondo”.
“La vita a volte è noiosa”, dice Hoel, “I sogni sono lì per impedirti di adattarti troppo al modello del mondo.“
Le reti neurali e l’ipotesi dell’overfitted cerebrale
Varie sono le ipotesi sulla funzione dei sogni, ma per le neuroscienze restano ancora un mistero. Molte delle teorie che si basavano sulla funzione evolutiva dei sogni notturni per il cervello, sono state contraddette dalla natura allucinatoria, sparsa e narrativa dei sogni. Tale natura degli eventi onirici sembra mancare la funzione teorizzata.
Mentre recentemente, la ricerca sulle reti neurali artificiali ha dimostrato che durante l’apprendimento, tali reti affrontano un problema onnipresente: quello dell’overfitting a un particolare set di dati, che porta a fallimenti nella generalizzazione e quindi nelle prestazioni su nuovi set di dati.
In particolare, le tecniche che i ricercatori impiegano per salvare reti neurali artificiali sovradimensionate generalmente comportano il campionamento da un set di dati fuori distribuzione o randomizzato.
L’ipotesi cerebrale overfitted è che il cervello degli organismi affronti in modo simile la sfida di adattarsi troppo bene alla loro distribuzione quotidiana di stimoli, causando overfitting e scarsa generalizzazione. Tramite l’allucinazione onirica di una stimolazione sensoriale fuori distribuzione, ogni notte il cervello è in grado di recuperare la generalizzabilità delle sue capacità percettive e cognitive e aumentare le prestazioni del compito.
Che cos’è l’overfitting delle reti neurali artificiali
L’overfitting avviene quando la rete, invece di imparare a generalizzare sui dati di allenamento (e quindi comprendere ciò che sta facendo), si limita ad imparare a memoria tali dati, avendo quindi degli scarsi risultati quando si tratta di vedere i suoi progressi sui dati di test.
