Menschen berichten häufig von äußerst absurden Träumen, sodass Hoel (2020) versuchte mit einem Ansatz aus der AI ihr Entstehen zu erklären. Er ging davon aus, dass Gehirne ähnlich funktionieren wie die neuralen Netzwerke einer künstlichen Intelligenz. Wenn ein AI-Netzwerk für eine ausgewählte Aufgabe lernen soll, tritt das Problem des Overfitting (Überanpassung) auf, d. h., dass die AI angesichts der zur Verfügung stehenden Daten zwar die perfekte Lösung findet, diese Lösung aber nur auf die tatsächlich zur Verfügung gestellten Daten anwendbar ist. Auf diese Weise kann die AI zwar diese Daten bearbeiten, aber keine Ergebnisse neuer Daten vorhersagen. Um dieses Problem zu umgehen, fügt man dem AI-System immer eine gewissen Menge an Datenrauschen bei, um zu verhindern, dass sich die AI ausschließlich auch die relevanten Daten konzentriert, also offen bleibt für andere Daten, um auch weitere Inhalte erlernen zu können.
Hoels Hypothese ist, dass dieser Effekt auch bei Menschen auftritt, während sie träumen, da das Gehirn während des Schlafes die Ereignisse, Erlebnisse und Erfahrungen des Tages verarbeitet und so Träume erzeugt, zu denen ebenfalls ein Rauschen hinzugefügt wird, um das Overfitting des Gehirns zu verhindern. Bei den absurden Inhalten der Träume handelt es sich möglicherweise um falsche Informationen, die das Gehirn benötigt, um die realen Erinnerungen zu festigen.
Literatur
Hoel, E. (2020). The Overfitted Brain: Dreams evolved to assist generalization.
WWW: https://arxiv.org/pdf/2007.09560.pdf (20-11-20)
https://www.grenzwissenschaft-aktuell.de/neue-theorie-erklaert-warum-wir-merkwuerdige-dinge-traeumen20201119/ (20-11-20)
