人工智能也需要睡眠

　　动物为什么要睡觉生物学家至今仍没有定论，但是人工智能领域的专家却从另一个方面提出了为什么动物会需要睡觉。最近上映的《未来机器城》中有一个情节，机器人7723的存储器被损坏，导致存储空间不足，所以每到夜晚，主人去睡觉了，它就在车库删除不重要的记忆，来腾出更多的存储空间。人工智能领域的专家在处理数据时发现了类似睡觉行为可以极大的提高人工智能利用存储器的效率。 

　　持续在线的人工神经网络存储利用率仅为14% 

　　目前，人工神经网络的经典模型是 Hopfield 模型，由 JohnHopfield 于 1982 年提出，它描述了人工网络如何通过模仿真实的大脑机制（如模式识别）来学习和检索信息。Hopfield 模型运用了一个十分出名的学习法则，叫做赫布型学习（Hebbian Learning）。赫布型学习解释了神经元之间的突触强度在学习过程中是如何增加的。 

　　然而这个模型是有缺憾的。Hopfield 模型是二十多年前提出来的老模型了，并且它只能储存有限量的数据。用数学来表示的话，这个对称网络的最大存储容量仅为14%。但是理论上，容量最大可以达到100%。专家表示，正是因为神经网络一直在接受信息的状态，所以无论信息是否正确，都会被储存下来。这种充斥着大量无关和错误信息的存储方式最终只能达到14%的有效存储率。 

　　但如果强制神经系统离线并稳固重要信息、清除无关信息，存储效率就会得到很大提高。甚至能达到100% 

　　哺乳动物会通过睡觉强化删减记忆 

　　这和哺乳动物的睡眠非常相似，在清醒的时候大脑会接受大量信息，很多信息都是无关紧要甚至是错误的，而解决这一问题的方式就是睡觉。 

　　做梦一般发生在快速眼动睡眠阶段（Rapid Eye Movement, REM），在这个阶段我们的大脑正忙于抹除无关的记忆，为存储新信息腾地方。在慢波睡眠阶段（Slow-wave, SW），重要记忆会被巩固强化。 

　　虽然大多数时候做梦都是发生在 REM 阶段，但是在慢波睡眠阶段我们也可能会做梦，只是这些梦往往很模糊，也更难回想起来。两者也有不同的地方，对于人类的大脑来说，清除信息和加固信息分别发生在两个独立的睡眠阶段（REM和SW）；然而神经网络是在睡眠状态同时进行这两项任务的。