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虛擬現實發生器

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你知道什麼是虛擬現實發生器嗎?下面小編就跟你聊聊關於虛擬現實發生器的那些事吧!

虛擬現實發生器

兩位備受尊敬的神經系統科學家,J.艾倫.霍布森和卡爾.弗里斯頓最近發表了一個關於夢的最新理論。

這個理論形成了這樣一種概念:做夢的大腦就像一個模仿機器或者是一部虛擬現實發生器,它力圖尋找最佳的模型並且預測大腦在清醒狀態下的環境,這需要透過快速眼動睡眠(睡眠的某個階段。一種特別的腦電波。夢發生在這個階段)來做到這點。這一理論的基本觀點是,大腦的形成是由遺傳基因決定的,它有一個神經元系統可以在快速眼動睡眠時期生成清醒世界的虛擬現實,因爲快速眼動睡眠過程是完善這個模型必不可少的。

將大腦視爲一個虛擬現實機或者一個錯誤預警裝置或者一個“亥姆赫茲機器”(這些差不多是相同的東西)普遍貫穿於認知和神經科學,並且沿着這些線索去考慮做夢就能夠講得通了。

夢終究是一個充滿各種經歷的現實世界,它不需要當前的外部感覺輸入就能在內部產生(在快速眼動睡眠時期外部感覺輸入時受阻)。

霍布森和弗里斯頓表示:在清醒狀態下抽取用於建立關於這個世界的複雜的模型的感覺數據,可以指導行爲並且減少預期的錯誤和驚奇。在睡眠時期這個模型不接收外在的資訊,而是在內部透過優化程序來減少冗餘部分、降低複雜性,從而在夢境中改進這個模型對真實環境的適應。

在清醒的生活中這種模型參數(富有經驗的主觀認知)方面的改變是由於要解釋不可預測的視覺輸入。然而,在做夢的過程中並沒有視覺或其他感覺資訊的輸入,所以對夢的認知是由要解釋不可預測的眼球運動輸入所驅動的。因此,夢的內容是大腦爲由眼球運動輸入以及對突觸連接的修剪所造成的虛構的視覺搜尋進行的看似合理的解釋(大概是透過快速眼動和腦電波),這是複雜的減少優化過程的一部分。

爲什麼需要透過離線(用離開網絡來比喻大腦在做夢時不接受外部資訊)來優化這個模擬機器?

在我看來作者沒有適當的回答這個問題。優化程序給我們一個能更好地指導行爲的更完善的模型。這非常好,但是並沒有解釋爲什麼優化要發生在離線模式。畢竟,在清醒的時候對模型進行優化可以爲清醒的大腦帶來更有效的傳感反饋。

作者認爲使用離線選項對於顯示快速眼動睡眠對於哺乳動物的(鳥類的)複雜的大腦是非常重要的。但是快速眼動睡眠與大腦的大小或複雜程度沒有關係。有許多動物(比如有袋目的哺乳動物:如袋鼠)有很多的快速眼動睡眠但是並沒有十分複雜的大腦。

作者還認爲他們的理論闡明瞭喪失調節體溫的條件反射是快速眼動所具有的特性。在快速眼動時期對體溫情況的恢復一直是與許多快速眼動有關的生物學謎題之一。

爲什麼大自然母親使動物在睡眠中處於一種喪失體溫調節功能的危險狀態?

作者提出的理由是在其他的許多功能當中,模仿機器會產生對熱量需要和有機體狀態的預測。但是如果模仿機器處於離線狀態,“大腦將不受溫度波動的影響並且不會抑制對熱量的預測誤差,結果會導致體溫恆定的暫停”。但是這就相當於說熱量管理過程不能進行,因爲熱量管理的條件反射被作爲快速眼動的一部分被抑制了。然而我們想知道的是這些條件反射起初爲什麼被抑制。

也許作者想要證明感覺的反射和輸入通常作爲快速眼動的一部分被抑制,是因爲除非所有的感覺輸入透過了過濾裝置否則優化程序無法工作。作者認爲優化過程可以經過過濾裝置後進行,但是他們不認爲必須要經過過濾裝置才能繼續,也就是說過濾裝置是可以有的。

優化過程可以發生在清醒的.時候這一事實反駁了必須要有過濾裝置這一想法。因此離線優化過程的好處超過了它的風險,包括增加在捕獵中受傷、失去體溫調控等等。

爲了支援離線優化是有必要的這一觀點,作者證明沒有周期性的離線修復,這一模型將會變得過度複雜和不正常,因此返回到弗朗西斯.克里克的舊觀點,快速眼動睡眠時期的夢代表了對認知系統中多餘的連接和過度的複雜性的清除或修剪。“簡而言之,讓大腦處於離線狀態來修剪我們在清醒時建立的複雜的連接,也許是我們爲有一個能從感覺採樣中提煉出複雜而微妙的聯繫的精確的認知系統而必須付出的代價”。

但是話又說回來了,有許多動物並沒有複雜的認知系統,儘管如此卻又豐富的快速眼動睡眠,反之亦然,有許多擁有複雜大腦的物種沒有或者僅有一點快速眼動睡眠(例如一些海洋哺乳動物)。

將大腦看做虛擬現實或者現實世界的模型,能夠幫助我們理解夢的內容嗎?

對這個問題的回答作者認爲要非常小心:“在現實世界中找到秩序與在虛擬世界中找到秩序完全不同。”

虛擬世界在經歷模擬擬合或是優化的過程對我來說就像是產生各種各樣的不可預測的內容。這就是爲什麼我認爲霍布森-弗里斯頓的理論需要大量的修訂才能適合夢的內容。

夢並不都是不可預測的。對數以千計的夢的內容的研究已經對夢的內容建立了清晰的規律。這些規律與夢作爲虛擬現實機的理論是明顯一致的,但是這個理論如果想要與獲得的數據非常吻合就要認真對待有關夢的內容的規律。爲了獲得符合的數據,作者表明不止一種建模過程要在優化的程序中起作用。必須在預演現實世界中已經學到的東西和探索新的猜想,以及能夠經歷的可能的事物之間尋找最佳的平衡。這個建議對我來說是講得通的。