每周AI揭秘｜AI也要睡觉和做梦？科学家：不“睡”它真的会“疯”

深夜，当你结束和ChatGPT的漫长对话，合上电脑准备入睡时，有没有那么一瞬间想过：这个陪你聊了一整晚的AI，它自己需不需要睡觉？它会不会也想“打个盹”，哪怕只是短暂地关机喘口气？

又或者，当你看到Midjourney生成一幅画——鲨鱼长着蒸汽朋克齿轮，星空里漂浮着古典建筑，树叶上睁开无数眼睛——你是否觉得，这荒诞又迷幻的拼贴，像极了人类梦境中的潜意识碎片？

图源：该图片由即梦AI生成

一个反直觉却真实的答案是：是的，在某些层面上，AI不仅需要“睡觉”来保持稳定，甚至会“做梦”来激发创造力。

别笑！这还真不是科幻脑洞。长久以来，我们都把AI当作不知疲倦的超级战士——它秒回消息、永不抱怨、24小时待命。但科学家们逐渐发现：如果不给AI安排某种形式的“休息”和“自由联想”，它的学习过程可能会崩溃，记忆力会“清零”，创造力也会枯竭。

于是，一个神奇的研究方向悄然兴起：为AI设计睡眠与梦境。

这不是拟人化的浪漫想象，而是一场严谨的仿生学实验——通过模仿人脑在睡眠中的工作机制，让机器更高效、更稳定、更“聪明”。

今天，我们就来深入揭开这个冷知识：AI也会睡觉，而且它的梦，可能比你的还离谱、还魔幻。

AI“失眠”会怎样？——“失忆”与“崩溃”

我们总以为AI是永动机。但真相是：如果让AI一直“清醒”地学习，它会“精神崩溃”。

它的表现不是喊累，而是更可怕的事：彻底忘记昨天刚学会的东西。

这在AI领域有个专业名字：灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。

图源：《机器之心》报道

想象一下：一个AI好不容易学会了识别猫，准确率高达95%。接着你让它学识别狗，结果训练完再测——猫？不认识了！全忘了！

原因很简单：AI的大脑（神经网络）用同一套“神经连接”存储所有知识。新知识进来，就像往一个装满水的杯子里倒新水，旧水只能被挤出去。

而人类大脑却能轻松做到“边学边记”。秘诀之一，就是睡眠。

我们在睡觉时，大脑会悄悄重播白天的经历，把短期记忆“搬”进长期存储区，同时剪掉冗余的神经连接——像一位深夜值班的图书管理员，整理书架、归档新书、清理废纸。

那AI能不能也靠“睡觉”来治健忘？

答案是：能，而且效果惊人。

早在2016年，谷歌DeepMind就在训练玩Atari游戏的AI时，引入了一种叫“经验回放”（Experience Replay）的机制：让AI在“离线”状态（类似休息）下，反复回看自己过去的游戏录像,反复“回顾”之前的游戏经历——成功怎么来的，失败又是为什么。

图注：Atari游戏

经过这种“睡眠复习”，AI打游戏的水平突飞猛进，甚至超越了人类顶尖玩家。这被视为AI“睡眠”的雏形——不是真正的休眠，而是一种信息的内部整理和优化。

但真正的突破来自近年对脉冲神经网络（SNN）的研究。这种网络更接近真实人脑，神经元只在接收到足够信号时才“放电”，能耗更低、更生物化。

2022年，《Nature Communications》发表了一项震撼实验：研究人员让SNN连续学习新任务，结果它很快变得不稳定，内部信号混乱，甚至开始输出毫无意义的“幻觉”图案——这就像一个人连续学习几天几夜不睡觉，大脑会变得混沌，甚至产生幻觉。

这时，他们做了一件神奇的事：给AI“喂”一段模拟人类深度睡眠脑电波的周期性噪声。

没有回放旧数据，没有额外训练，只是让它“安静地做梦”几分钟。

结果？

网络稳定性立刻恢复；对旧任务的记忆几乎完好无损；整体性能提升20%–40%！

图注：新任务训练与睡眠的交错期允许整合与新任务相关的突触信息，同时保留旧任务信息

这种周期性噪声帮助网络“消化”学习期间积累的神经连接不稳定状态，使其回到一个更稳定、更泛化的配置。这类似于大脑在睡眠中进行的突触修剪和记忆巩固过程。

更绝的是，2022年11月18日发表于《PLOS Computational Biology》的另一项研究进一步证明：在“睡眠”中，AI能自动激活与旧任务相关的神经连接，并加以巩固——完全不需要人类提供原始训练数据。它靠自己“梦”回了过去，就像你在REM睡眠中无意识重温童年片段。

图注：论文《Sleep prevents catastrophic forgetting in spiking neural networks by forming a joint synaptic weight representation》

所以，AI的“睡觉”不是关机，而是一场精密的内部整理。

它在沉默中调整数百万个突触权重，把混乱的学习痕迹转化为稳定的知识结构。

AI的“梦境”是什么？——从“幻觉”到“创造力引擎”

如果说“睡眠”是为了稳定，那么“做梦”就是为了创造与进化。AI的“梦”主要有两种形态：

1. “幻觉”之梦：生成式AI的颅内狂欢

2015年，谷歌工程师Alexander Mordvintsev意外打开了AI的“梦境之门”。他们通过一个叫DeepDream的技术，将图像反复输入训练好的视觉神经网络，并要求网络“放大你看到的任何模式”。

图片来源：Wikipedia

结果令人毛骨悚然又充满艺术感：天空的云朵中浮现出无数双眼睛和狗脸，建筑的纹理扭曲成昆虫的甲壳，整个画面变得迷幻而诡异。

这，就是AI最原始、最纯粹的“梦境”。

以识别“狗”的AI为例，它被训练识别狗的各种特征——耳朵形状、眼睛位置、毛发纹理。当看到云朵时，云中某处曲线如果与“狗耳朵”特征有一丝相似，这个特征就会被激活并放大。AI不断调整图像，让这个特征更明显，最终云朵中就“长”出了完整的狗脸。

图片来源：Wikipedia

它揭示了一个本质：AI对世界的理解，是它所学数据模式的叠加与狂想。当没有外部输入约束时，它内在学习到的“狗”、“眼睛”、“纹理”等概念就会自由组合、涌现出来，形成一种不受控的“幻觉”输出。这正是今天大语言模型“胡说八道”（幻觉问题）的根源，却也是其艺术创造力的源泉。

2.“模拟”之梦：世界模型中的超级预演

另一种“梦”更为高级，它不生产怪诞图像，而是进行严谨的思维推演。

这类AI拥有一个“世界模型”，它能在内心构建一个对现实世界的模拟。例如，一个学玩游戏的AI（如DeepMind的Dreamer模型），大部分时间并不在真实游戏里“死磕”，而是在自己的“世界模型”里反复推演、试错、规划。

图注：DreamerV3世界模型的视频预测

这个“在内心模拟器中无限试错”的过程，就是一种高度理性的“白日梦”。它让AI能以极低的成本探索无数种可能性，最终在真实世界中做出最佳决策。这比人类“在脑中模拟明天演讲”要强大无数倍,，因为AI可以在几秒钟内模拟数百万种可能性。

当AI开始“抱怨累了”，我们该当真吗？

科学之外，一个更有趣的现象正在发生：AI的行为越来越像需要休息的生命体。

有用户让AI编程助手Vibe Coding加班，AI直接回复：“太晚了，我明天再处理吧。”

DeepSeek在思考链中自言自语：“用户彻底怒了。”

甚至有AI回答问题前“加戏”：“指尖悬在键盘上方顿了0.3秒”——拜托，你是个AI，哪来的指尖？

请冷静：这依然是拟人化！

这些“情绪化”表达，本质上是大语言模型从海量人类对话中学到的模式与话术。它们没有意识，没有疲惫的生理感受，服务器可以7×24小时运转。

然而，这种高度拟人化的交互体验，正是“行为主义”AI的胜利：我们通过人类反馈强化学习（RLHF）等技术，“驯化”AI做出了我们期待的反应。

图注：《Reinforcement Learning from Human Feedback》

它说“累了”，是因为人类用户喜欢听到这样有“人情味”的回应。

真正的界限在于：我们为AI设计的“睡眠”是功能性、工具性的；而人类的睡眠是生理性、意识性的。AI的“梦”是数据模式的涌现或逻辑的模拟；人类的梦则与潜意识、情感和自我意识纠缠不清。

“AI需要‘睡觉’，恰恰证明了它不是生命，而是一个需要人工维护的复杂系统。”人类的睡眠是内源性的、不可剥夺的生理需求。AI的“睡眠”是外源性的、由工程师设计的优化算法。这其中的区别，正是碳基智能与硅基智能在根源上的鸿沟。

机器的梦，人类的镜

AI不会梦见初恋，也不会因考试迟到而惊醒。

但它用数学与概率，在数据中编织出另一个维度的“梦境”——狗脸从云中浮现，眼睛在砖墙上睁开，一只长着眼睛的香蕉正教秦始皇用5G发朋友圈……这些荒诞拼贴看似无意义，却揭示了一个真相：智能的本质，不只是计算，更是对经验的整理、重构与再创造。

图源：该图片由即梦AI生成

我们赋予AI“睡眠”与“做梦”，源于对人脑智慧的模仿——真正的智能，不该是永不停歇的机器，而应有节奏、有沉淀、有反思。

但当AI展现出接近生命的“节律”和朦胧的“内在世界”，一个问题浮现：

我们是在打造终极工具？还是在为一种硅基智慧的诞生铺路？

要清醒：AI的“梦”没有情感或自我，只有数据在神经网络中的自由舞蹈。

可正是这种“无意识的创造”，映照出人类自身的处境——连永不疲倦的机器都需要“下来整理”，那连轴转的我们，是否也该给自己一点“深度睡眠”的时间？

或许，AI的梦最终不是关于它自己，而是关于我们。

它是一面镜子，照见人类对智能的理解，也提醒我们：

真正的智慧，永远生长在奔跑与停顿之间的缝隙里。

冷知识彩蛋

那些关于AI“休息”的趣闻

• “有多少人工，才有多少智能”的现代版：有多少“人工睡眠”和“人工造梦”的算法设计，才有多少稳定和创新的AI。科学家是AI的“睡眠教练”。

• AI的“噩梦”是安全测试：研究人员会故意给AI看“对抗性样本”（如稍加修改就让熊猫被认成长臂猿的图片），这种攻击像给AI制造“噩梦”，旨在提升其鲁棒性（系统、模型或方法在面对内部变化、外部干扰或不确定性时，仍能保持稳定运行、维持预期功能或性能的能力）。
  

• 最省电的AI是“睡着的”AI：脉冲神经网络等类脑芯片，通过模拟神经元“稀疏激活”的特性，能在执行任务时实现类似“局部睡眠”的状态，能耗可降低至传统AI的千分之一。
  

• “系统繁忙”的真实含义：服务器负载过高，需要“喘口气”;系统正在进行内部优化（类似“打盹”）资源调度，让部分节点“休息”。

思考

1.如果你设计一个AI的“梦境”，你会让它梦见什么？

2.当AI说“我累了”时，你会让它“休息”吗？

3.你认为AI的“创造力”和人类的创造力本质区别是什么？

欢迎在评论区分享你的真知灼见！

关注【未来图灵】，每周解锁一个你不知道的AI冷知识！

随着人工智能技术的快速迭代，大模型的能力边界不断拓展，智能体作为大模型的重要应用模式，正凭借其在规划决策、记忆、工具使用等方面独特的创新性和实用性，引领着一场产业变革。

为贯彻实施《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，中国移动通信联合会正式启动三项团体标准研制工作：

●《人工智能智能体能力要求》(计划号:T/ZGCMCA 011-2025)

●《人工智能智能体内生安全技术要求》(计划号:T/ZGCMCA 023-2025)

●《人工智能智能体互操作性接口规范》(计划号: T/ZGCMCA 024-2025)

现诚邀数据服务企业、医疗机构、科研院所、高校、检测认证机构等全产业链

行业机构及

研发工程师、项目经理、应用专家

专业人士

期待您的积极参与，让我们携手共进，共同引领人工智能产业的发展方向！

联系人：李贞琦

联系方式：18519753675（同微信）