睡眠可以让人感觉像按下了暂停键。你的身体放慢速度，眼睛闭上，外界世界在几个小时内渐渐远去。
长期以来，科学家们将睡眠解释为休息时间，或是大脑在忙碌一天后自我清理的机会。
帮助大脑保持灵活性
新数据表明，睡眠的目的不仅仅局限于简单的休息时间。它可能有助于大脑保持足够的灵活性，以从压力中恢复、适应变化，并在一生中持续学习。
作者认为，这种能力可以解释为什么睡眠在数亿年的进化过程中得以保存，尽管它使动物容易受到捕食者的攻击。
"我们希望超越睡眠只是夜间为电池充电的观念，"中国科学院长春应用化学研究所的王小辉(Xiaohui Wang)教授说。
"当你把大脑看作一个复杂的动态网络时，睡眠开始类似于一位细心的工程师会专门设计的东西，是一个系统修复和重组自身的预定窗口。"
超越维持稳定
研究人员表示，许多关于睡眠的讨论混淆了三个不同的概念：稳定性、稳健性和韧性。虽然它们听起来相似，但描述的是不同的能力。
稳定性意味着大脑在面对小干扰时仍能正常工作。稳健性意味着即使面对噪声、渐进变化或部分损伤，它也能继续运作。
韧性更进一步。它描述了大脑吸收挫折、重组自身并在一段时间内恢复健康功能的能力。
作者认为，睡眠在保护由约860亿神经元组成的网络的这种韧性方面发挥着最大作用。
两个阶段，两项任务
论文将睡眠的两个主要阶段描述为具有不同职责的合作伙伴。
在非快速眼动睡眠（NREM睡眠），特别是深度慢波睡眠期间，大脑活动减慢至低于1赫兹的节律。
在此期间，通过学习而增强的神经元之间的连接被调整，以防止大脑过载。
快速眼动（REM睡眠）则采用不同的方法。大脑活动变得更加活跃且不同步。
研究人员建议，REM睡眠有助于大脑探索不同的活动模式，并松动变得过于僵化的连接。
睡眠期间的重要过渡
这两个阶段之间的过渡可能尤为重要。根据作者的说法，大脑在这些时刻达到其最高的亚稳态水平。
这使它更容易在不同的活动模式之间转换。深度NREM睡眠还支持另一个重要过程。
在此阶段，大脑的胶质淋巴系统会扩大细胞之间的空间，并清除包括β-淀粉样蛋白在内的代谢废物，这种蛋白质与阿尔茨海默病相关。
在调整大脑连接的同时，废物产物也被同时清除。
"一个只优化的网络可能会把自己逼入死角。睡眠似乎保护的是摆脱这种困境的能力，"该研究的主要作者杨龙威(Longwei Yang)说。
人工智能的启示
作者相信这些想法可能超越生物学。现代人工智能系统经常在灾难性遗忘、过拟合和网络饱和方面遇到困难。
当在新任务上进行训练时，它们可能会失去从早期获得的知识。该论文指出了几项研究表明，受睡眠启发的技术可以提供帮助。
睡眠重放巩固（Sleep Replay Consolidation）使人工神经网络在学习新技能的同时保持旧技能。
其他研究人员报告称，在引入类似睡眠的离线活动后，尖峰神经网络也获得了类似的改进。
休息以重组
另一项研究发现，持续训练的网络会发展出不健康的活动，直到设计用来模拟慢波睡眠的振荡噪声恢复了稳定行为。
"最引人注目的是这种趋同，"专注于睡眠稳态和神经振荡研究的浙江大学医学院李浩宏(Haohong Li)教授说。
"重放、重新规范化、剪枝和噪声注入在大脑和机器中都作为解决方案出现。"
"我们并不是说服务器场会睡觉。我们说的是，任何在变化世界中运行的学习系统可能都需要结构化的离线阶段来保持韧性。"
作者建议，未来的AI系统可以在加强现有知识的类似NREM的时期和重组信息的类似REM的时期之间交替。
他们认为，研究人员不应仅通过准确性来判断性能，还应衡量系统在受到干扰后恢复得如何。
对人类健康的影响
这一观点还可能有助于解释为什么睡眠障碍经常与阿尔茨海默病、精神分裂症和癫痫等疾病同时出现。
根据综述，这些疾病与脆弱的大脑网络和紊乱的睡眠模式有关。
作者建议，设计用于加强慢波睡眠的治疗方法最终可能会提高大脑的恢复能力，而不仅仅是提供更好的夜间睡眠。
安静时光支持韧性
研究人员还强调，这仍然是一种观点而非证明。
他们的提议将现有发现组合成一个可以通过未来实验测试的框架。
改变类似睡眠的阶段应该能改善干扰后的恢复，以特定方式改变大脑活动的测量，并将重放引导至网络中最脆弱的部分。
这种观点认为，与其将睡眠视为大脑关闭的时期，这些安静的时光可能是大脑做一些最重要工作的时候。
在睡眠期间，大脑正在保持其适应、恢复和持续运作的能力，以应对变化的世界。
完整研究已发表在《大脑医学》(Brain Medicine)期刊上。
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