Neurowissenschaftler entwickeln neue Theorie, warum wir träumen: "Hypothese des übergroßen Gehirns"
Warum träumen wir? Diese Frage beschäftigt die Menschen seit jeher, denn sie sind neugierig auf die Traumbilder, die im Schlaf entstehen. Surreale Ereignisse, Ereignisse ohne Chronologie oder offensichtliche Logik, Figuren, die wir kennen oder denen wir nie begegnet sind, bevölkern unser Nachtleben. Manchmal erinnern wir uns an das, was wir geträumt haben, als eine lebhafte und fast realistische Erfahrung, während wir andere vergessen, sobald wir die Augen öffnen.
Die Wissenschaft hat eine neue Theorie entwickelt, die erklärt, warum wir träumen.
via Science Daily
Eine Gruppe von Neurowissenschaftlern unter der Leitung von Dr. Erik Hoel hat herausgefunden, warum wir träumen: um die Erfahrungen, die wir tagsüber machen, zu verarbeiten.
Unsere Träume würden unserem Gehirn nämlich helfen, die Ereignisse des täglichen Lebens besser zu verarbeiten. Frühere Theorien und Hypothesen wurden durch die Flüchtigkeit der Traumerlebnisse widerlegt, während in diesem Fall der objektive Ansatz direkt auf den Punkt kommt.
So formulierte Dr. Hoel, Assistenzprofessor für Neurowissenschaften an der Tufts University in Massachusetts, die Theorie, die er die "Hypothese des übergroßen Gehirns" nannte und der zufolge sich der Verstand in ungeheuerlicher Weise an die täglichen Reize anpasst, denen er ausgesetzt ist. Dies führt zu dem Phänomen der Überanpassung: Träume wären notwendig, um die Generalisierungsfehler unseres Gehirns zu korrigieren und ihm zu helfen, sich zu "verkleinern", um ein schärferes Bild der Ereignisse zu erhalten.
"Es gibt unglaublich viele Theorien darüber, warum wir träumen", sagte Hoel, "aber ich wollte auf eine Traumtheorie aufmerksam machen, die das Träumen selbst sehr ernst nimmt und der zufolge die Erfahrung des Träumens der Grund ist, warum man träumt."
Hoel zieht eine Parallele zwischen dem Gehirn und Maschinen mit künstlicher Intelligenz: Wenn letztere eine große Menge an Daten sammeln, kann man sagen, dass sie darauf trainiert sind, diese Informationen überall zu erkennen. Folglich passen sie sich an einen Datensatz an, aber nicht an andere, was Datenwissenschaftler dazu veranlasst, das Problem zu lösen, indem sie in den Daten selbst Verwirrung stiften. Durch einen Prozess, der als "abandonment" bezeichnet wird, ignorieren die Experten bestimmte Daten, was dazu führt, dass die Maschinen Erfahrungen besser verallgemeinern können.
Ohne sich auf einzelne Details zu konzentrieren, erhält man so ein umfassenderes und vollständigeres Bild des Szenarios als Ganzes.
"Die ursprüngliche Inspiration für tiefe neuronale Netze war das Gehirn", sagt Hoel. "Wenn man sich die Techniken ansieht, die zur Regularisierung von Deep Learning verwendet werden, stellt man oft fest, dass diese Techniken verblüffende Ähnlichkeiten mit Träumen haben."
Träumen hilft uns also, unsere Welt besser und umfassender zu verstehen, denn wie bei der künstlichen Intelligenz neigt das Gehirn dazu, sich mit einem bestimmten Satz von Daten aus unseren Routinen vertraut zu machen. So erzeugt sie durch Träume eine alternative Version unseres Lebens, um ein wenig Chaos zu schaffen, wie es in KI-Maschinen der Fall ist.
Es ist gerade die Fremdheit der Träume in ihrer Abweichung vom Wacherleben, die ihnen ihre biologische Funktion verleiht", schloss Hell.
Zweifelsohne eine sehr interessante Theorie.
