为什么总被“鬼压床”？不是鬼魂在作怪，是你脑子醒太快？

醒着，做梦

楼主 醒着，做梦说：
拼命挣扎却不能动弹，想要呼喊却像被捂住了嘴，一次次醒来又一次次发现自己还在梦中——经历过“鬼压床”的人一定能够理解这种体验。看《盗梦空间》时就想，诺兰是不是和我一样是资深鬼压床受害者，才能这么深刻地理解什么是多重梦境。.
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图 | 电影《盗梦空间》片段.
鬼压床？萨满法术？.
被误读的“睡眠瘫痪”.
“鬼压床”是指在睡觉的时候，突然有了清醒的意识，但是身体却无法动弹的现象，在医学中被称为睡眠瘫痪（Sleep Paralysis）。.
睡眠瘫痪发生时，人们往往因为无法控制自己的身体或无法立即醒来而感到深深的恐惧，因此在科技还不发达的年代，这种现象有了各种迷信的误读。.
在中国，睡眠瘫痪被称作“鬼压床”，因为在中国的传统意识中认为人在睡觉时灵魂更容易受到外界的干扰，而全身不能动弹就是因为被“鬼怪”压住了身体。记得我还是小朋友的时候就常常经历睡眠瘫痪，在梦里拼命呼喊却像被捂住了嘴巴，醒来后吓得嚎啕大哭。奶奶告诉我，这是“鬼压床”，是被“不干净”的东西缠住了！心疼孙女的奶奶用红布缝了一个装满铁屑的小包让我放在枕边“辟邪”，可想而知，除了掉了一枕头的铁屑，这种迷信的做法起不到任何作用。.
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睡眠瘫痪的体验很容易让人寻求封建迷信的解释 | airkhruang.com.
除了中国，其他各地也有各种关于睡眠瘫痪的民间传说。加拿大爱斯基摩人认为，睡眠麻痹的发生是因为被萨满法术限制了身体，并引发了幻觉。和中国的“鬼压床”类似，在日本民间，睡眠瘫痪被称作“金縛り(kanashibari)”，一种由鬼魂或法术导致的身体不受控制的现象。在巴西，这种现象被认为是一位长着长指尖，名叫“Pisadeira”老妪搞的鬼。她半夜潜伏在房顶，专挑那些吃饱了饭，肚子朝上睡觉的人下手，然后从他们胸口踩过去。.
在15世纪到17世纪的欧洲，睡眠瘫痪通常被认为是巫婆在通过巫术恐吓报复那些对她们不敬的人。1749年，一名女性发现她的丈夫躺在床上一动不动，呼吸微弱，而她的丈夫醒来后声称女巫们把他带走，并且在他身上放了六百斤重的盐。这名无辜的女性因此被送上了女巫审判席。而现在看来，他丈夫应该是经历了睡眠瘫痪且出现了幻觉（看到女巫：幻视；带到别处：飘浮或者飞翔的本体幻觉;；六百斤重的盐：感到压力的触觉幻觉）。.
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图 | Giphy.
到了现代，欧美又出现了“外星人绑架说”。许多所谓的UFO专家声称被绑架的那段记忆可能被抹去了，但记忆中事件前后的瘫痪感和幻觉的仍然存在。.
不同的文化对睡眠瘫痪有不同的解读，但是不难看出，这些解读大都将其归为超自然的力量，而且往往与邪恶有关。这是源于人类对未知的敬畏与恐惧。.
随着科技的发展，睡眠瘫痪发生的机理逐渐得到了科学解释。.
听起来超吓人的“睡眠瘫痪”，.
到底是怎么回事？.
睡眠瘫痪，又称睡眠麻痹，是一段发生在入睡或者苏醒过程中的，短暂的有意识的“瘫痪”现象。在这个过程中，虽然人是完全清醒的，甚至能睁开眼睛，但却无法控制自己的头部、四肢和躯干，也没法发出声音。有时还会伴随着呼吸困难和极度紧张的症状。.
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睡眠瘫痪的时候，会无法控制自己的身体，也无法发出声音。图虫创意.
此外，调查显示，75%的睡眠瘫痪经历者还会产生幻觉。包括有类似灵魂出窍的漂浮感，在电梯中的升降感或者感觉到被提起、转动的本体幻觉；感受到压迫、摇晃、疼痛甚至窒息的触觉幻觉；听到脚步声、开门声、谈话声，机械声（如耳鸣）的幻听；以及看到其他人、动物和非现实的场景幻视。而有的经历者甚至还会出现味觉和嗅觉的幻觉。.
这些幻觉袭来时，总是伴随着强烈的紧张、恐惧、幸福、快乐或者愤怒的情绪，会感到自己正在经历死亡或走向死亡。此外，“假醒”也是睡眠瘫痪中的常见现象，人们往往误以为终于逃离梦魇醒来了，却发现陀螺并没有停下——自己还困于梦中，不知还要突破多少重梦境才能回到现实，惊恐又无助。.
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一次接一次的醒来，但每一次都没有真正醒来 | 动画《早上好》.
大学时，我上铺妹子就经历过一次曲折的“假醒”。某天她在寝室午睡，迷迷糊糊中听到开门声，睁开眼竟然是她妈妈拎着水果来看她。她立马意识到眼前的一切并不是真的，亲爱的母上大人人在一千多公里以外的老家呢——她还在梦里。她想要醒过来，可是身体完全无法动弹。她拼尽全力挣扎、咬舌尖、动指尖……终于醒了过来，并看到下铺正在玩手机的我，长舒了一口气，向我讲述了刚刚的恐怖经历。“没事儿了，赶紧去上课吧，不要迟到了！”我说。于是她匆忙地背上书包往教学楼走去，诡异的事情发生了：通往教学楼的林荫路，像是没有尽头似的，怎么走也走不完！莫非自己还在梦里？于是她又拼命挣扎，动指尖，咬舌头……再一次醒了过来，看到还在原位玩手机的我，惊魂未定地向我描述了事情的经过。.
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图 | Giphy.
“没事儿了，赶紧去上课吧，不要迟到了哦！”我说，嘴角露出不怀好意的微笑。.
好好地睡个觉，.
怎么就发生“睡眠瘫痪”了呢？.
简而言之，我们之所以会出现睡眠麻痹，是因为大脑醒了，身体却还在“睡”。.
我们睡觉时，会进入一个叫做快速眼动睡眠（rapid eye movement , REM）的阶段。如同字面的意思，这时我们的眼球会快速移动，同时大脑的活动也非常活跃——也就是通常所说的“做梦“，多数醒来后还能回忆起的梦都是在这个阶段发生的。.
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睡眠图（睡眠时的脑电图）显示了睡眠周期中逐渐增加的REM睡眠 | Wikipedia（作者汉化）.
做梦的时候，如果身体随着梦境手舞足蹈，很有可能伤害到自己和别人。所以，我们的肌肉在这个睡眠阶段会完全放松，让身体处于几乎完全不受控制的状态，而这种机制被称为快速眼动阶段的肌肉麻痹。.
具体而言，这种肌肉麻痹是由运动神经元的抑制引起的。当我们的身体进入快速眼动睡眠时，全身的运动神经元都进入超极化状态，相当于直接提高了激发阈值。这代表着，只有当受到更强的刺激时才能激发这些运动神经元，让我们重新获得身体的控制权。.
在正常情况下，这种肌肉麻痹导致的“瘫痪”是与快速眼动睡眠同步的。然而，有的时候却会出现快速眼动睡眠结束、大脑已经逐渐清醒，但身体还处于肌肉麻痹状态的情况——即“睡眠瘫痪”：大脑能够清楚地意识到自己是在做梦并且试图醒来，而身体却不受控住地僵直在床上。.
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如图所示，蓝色代表肌肉的状态，绿色和红色表示大脑的活动。可以看出，当大脑已经结束快速眼动睡眠进入清醒状态时，肌肉依旧处于放松瘫痪的状态，这时就会发生睡眠瘫痪 | Antolin （作者汉化）.
目前看来，虽然没有能够完全解释这种现象发生的结论，但与其有关的因素有很多。其中一个重要因素就是睡姿，研究发现面朝上平躺着睡觉比侧身睡觉更容易出现睡眠瘫痪。虽然暂时无法解释为什么，50%以上睡眠瘫痪都是在平躺时发生。另外，不规律的作息以及睡眠不足也会增加睡眠瘫痪发生的概率。而高压、过度焦虑的状态下出现的睡眠问题也会引起睡眠瘫痪。.
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睡眠瘫痪也被报道与疾病密切相关，包括睡眠障碍（如嗜睡症）和心理或精神疾病，如创伤后应激障碍（PTSD）、焦虑症、抑郁症、双向情感障碍及精神分裂症。这类人群更容易出现睡眠瘫痪，因为他们更易发生睡眠中断而且常常服用精神类药物，而精神药物的滥用也会增加睡眠瘫痪出现的可能。此外，神经系统疾病也被证实与睡眠瘫痪有关，如偏头痛患者更容易发生睡眠瘫痪，而且睡眠瘫痪可能伴随着偏头痛的发作。.
另外，英国谢菲尔德大学的一个团队，通过对862位双胞胎和兄弟姐妹研究后发现，睡眠瘫痪可能与一些控制睡眠节律的基因有联系，不过这些基因层面的研究还处于非常初级的阶段。.
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如何应对睡眠瘫痪？.
如果除了经常性的睡眠瘫痪，还出现白天睡眠过多、毫无征兆或无法控制地突然睡着等症状，那么应当去医院接受专业治疗，因为这些症状可能是由嗜睡症引起的。.
如果没有相关疾病却经常发生睡眠瘫痪，则需要养成良好的作息习惯，保证充足的睡眠时间，避免熬夜和不规律的作息。养成良好的生活习惯，不滥用药物，减少酒精的摄入。在学习、工作中学会释放压力，减少焦虑情绪。.
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入睡前不要吃得太胀，入睡时避免平躺的姿势。如果在睡觉时进入了睡眠瘫痪，虽然难以避免地会惊恐，但要告诉自己这不是什么危险状况，也不会对身体有害，更不会和死亡有联系，调整呼吸，调节情绪让自己平静下来。然后集中注意力，尝试着控制肢体末端，比如手指、脚趾，或者转动眼球都可以有效地唤醒肢体。一旦醒了过来，最好不要继续躺在床上，而是坐起来或下床走一走让自己完全清醒，避免再次坠入睡眠瘫痪状态。.
参考文献.
[1] Julia S, Christopher C. F. (2009) Terror in the night. The British Psychological Society 22(8): 672-675.
[2] https://www.livescience.com/50876-sleep-paralysis.html.
[3] https://www.tuck.com/sleep-paralysis/.
[4] Olunu E. (2018) Sleep Paralysis, a Medical Condition with a Diverse Cultural.
[5] Interpretation. International Journal of Applied & Basic Medical Research, 8(3):137-142.
[6] D Denis, Alice M. G. (2015) A twin and molecular genetics study of sleep paralysis and associated factors. Journal of sleep research, 24(4): 438–446。

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醒着，做梦

沙发 醒着，做梦说：
睡觉做梦正在防止你“沉迷现实，走火入魔”，果壳06/11，果壳网官方账号，地砖纷纷脱离路面，在空中像烟花一样爆开；地面连同楼宇一起折叠，翻转180度，遮蔽了天空；打开不同楼层的门，有的出去是房间，有的出去却是沙滩……这是电影《盗梦空间》中的荒谬场景，而真正的梦境可能比这些更诡异。
奇怪的梦境丨Pixabay，这些离奇的梦从何而来？，科学家们一直在尝试使用不同的假说进行“解梦”。
最近，科学家再次“脑洞大开”，提出了一个新假说：大脑做这些荒诞的梦，是为了让我们跳出日常经验，避免“过拟合”——简单点说，就是，防止我们“沉迷现实，走火入魔”，。
而这个解释，正是源于机器学习遇到的困境。
无法被解释的梦，这个新假说来自塔夫大学的神经科学家埃里克·赫尔（Erik Hoel），他近期在《模式》（Patterns）杂志上发表了一篇论文。文中指出，既然机器学习受到了人类大脑的启发，那，机器学习遇到的问题是否也可以反过来解释人的大脑呢？，赫尔在论文中提到了梦的体验有三种特性：，稀疏性（sparseness），——梦通常没有现实那么鲜活，缺乏细节。举个例子，我们在梦里往往很难看清书上的字，危险关头要报警也永远按不对110三个数字。
迷幻性（hallucinatory quality），——梦通常光怪陆离，会出现从未发生过的场景，包含不合常理的细节。
叙事性（narrative property），——成年人的梦通常是一系列的事件，能够编织成一个故事。
关于梦的理论有很多，其中比较主流的有记忆巩固假说（memory consolidation hypothesis）：我们在梦里会访问过往的记忆，加强它们，或者把新的记忆整合到旧的记忆里。但赫尔认为，，对于某些不符合记忆的梦，这个假说并不能给出解释，。
大多数的梦完全不会复现我们的经历，而是和我们重复训练的任务有关系，比如玩了一天的俄罗斯方块之后，你很可能也会做关于这个游戏的梦。
“神经”网络丨Pixabay，赫尔想到了机器学习中，同样需要经历重复训练的神经网络模型——为了避免模型在重复训练里跑偏，研究者往往需要设立防止它过拟合的方案。赫尔认为，梦境或许并不只是大脑在巩固记忆、调节情绪等过程中溢出的副产品；，它们的光怪陆离本身就具有意义，，能让我们的大脑，跳出单一重复的日常经验，避免出现过拟合。
过拟合：举一不反三的“刻板学习”，1980年，美国某团队开展了一个机器学习的项目：，用神经网络模型来识别坦克，。他们收集了200张树丛照片，其中100张图里隐藏了坦克；而被训练的模型，则需要从这200张照片的样本中得出规律，从而学会判断其它的照片里有没有坦克。
经过训练，这个模型的识别，准确率高达100%，。然而他们最终发现，训练的效果这么好，仅仅是因为：那100张有坦克的照片都是在阴天拍摄的，而另100张没有坦克的照片是在晴天拍摄的。
模型并没有学会如何识别坦克，只是学会了根据光线来判断天气。
它把偶然的因素当成了普遍的规律，因此缺乏所谓的泛化能力（generalization）——一旦坦克出现在晴天，它就无法正确辨别了。
机器学习也并没有那么“聪明”，虽然这个故事可能只是虚构的，但它却是过拟合的一个生动例证。现在常见的机器学习模型也很容易遇到过拟合的问题——毕竟，神经网络太过强大，能看到许多人看不到的规律，，或是将，偶然的因素，当成规律；从而，只会“死记硬背”，，只能处理和样本一致的内容，而无法触类旁通。避免过拟合的关键在于，要想办法让模型知道，哪些因素是偶然的、可以忽略的，而哪些规律是重要的、要认真学习。
一种常见的方法是，数据增强，（data augmentation），即对同一张图片进行各种不同的处理（如翻转、随机遮挡或调节对比度），然后再一起作为样本，输入模型，进行学习。这样，人为增加随机的干扰，，就能防止模型把某一种偶然的现象，当成了普遍的规律。
例如，随机改变亮度、对比度、饱和度的方法，如果用到上述的项目中，就能让模型知道，光线不是重点，，从而在一定程度上缓解过拟合的问题。
随机改变花的图片的亮度、对比度、饱和度。丨tensorflow，再举个例子，我们想训练一个能分辨猫狗的模型，不过收集的照片中猫猫碰巧都窝在左上方，而狗狗都窝在的右下方。模型可能会把“左上方有东西”当做“猫”，而把“右下方有东西”当做“狗“。要缓解这一窘境，就要让模型知道，，位置只是偶然的因素，不是重点。
对猫猫图进行翻转、旋转、缩放、裁剪，可以解决位置因素带来的“过拟合”。丨kdnuggets.com，随机遮盖，也是一种数据增强的方法。
随机覆盖丨参考文献[6]，为了避免模型过拟合，研究者将，来自日常生活的素材篡改得乱七八糟，……这是不是有点梦的意思了？，人脑也会“过拟合”，机器学习中的神经网络模型，原本就是受到大脑的启发才提出来的。而2020年最近的研究表明，这类神经网络模型中重要的学习机制——，“反向传播”，在大脑中似乎也能找到对应的神经活动。
因此，赫尔认为，或许可以用机器学习的研究反哺神经科学的研究。
人在实际生活中的经验，和机器学习处理任务，有一定相似性，。我们的日常经验，常常是，重复的、相似的，不能对所有可能的环境都有所体验，。这就出现了和机器学习一样的问题——，有效样本过少，。赫尔认为，对于我们复杂而强大的大脑来说，样本过少也有可能导致过拟合——我们只会简单地记住这些经验，而不是从中学到可扩展、可泛化的规律。例如，有研究表明，在一个名为“纹理辨别”（texture discrimination）的任务中，被试如果过度训练，在测试的时候反而会表现得更差。
大脑是否也能“过拟合”？丨Pixabay，如果大脑也出现了“过拟合”的问题，那是否可以和机器学习一样，通过“人为增加干扰”的方式解决呢？赫尔认为，，梦就是一种干扰，。该假说认为，做梦是从生物学上对日常经验进行“加噪”（“Noise injection”）。离奇的梦境产生了一些与现实不符的可感知的信息，远远地偏离了我们的日常经验，从而避免了我们在练习某种任务时过拟合。
赫尔提出了一系列的神经科学方面的证据。他认为，面对这些事实，他的理论比用已有的其它的理论都更有解释力。
首先，白天针对某个任务过量地、重复性地进行训练，是最容易触发梦的。比如，玩了一整天俄罗斯方块和滑雪模拟器，做梦时就会梦相关场景，但这些梦又不是简单的回放。
这种偏离能减少过拟合，提高我们在该任务上的表现。
其次，小孩子的梦几乎都是静止的、感知性的（比如“有只小鸟在叫”或“有只小狗站在那里”），而大人的梦常常是叙事性的。赫尔认为，小孩子的感知系统尚未固化，因此可以，借助感知性的梦来重组，；而成年人可以通过叙事性的梦，来，提升他们在认知任务上的表现，，这也解释了梦的叙事性。相反，成年人的感知系统经过了充分的训练，已经不存在过拟合的问题了，因此成年人的感知能力无法像小孩子一样通过睡眠提升。
最后，以往研究表明，睡眠能提高在复杂问题中进行抽象和推理的能力。这是因为，做梦增强了泛化能力，，能让我们对复杂问题产生新的洞见，在认知任务中展现出更多的创造力。在这件事上，梦的过拟合假说也要比记忆巩固假说要更有解释性。
除了神经科学，赫尔还给出了一些机器学习方面的证据。有一种名为“生成对抗网络”的模型，能根据已有样本生成新的样本，来拓展学习的材料，提高在不同任务上的表现。
它们生成的样本，有时候会具有一种梦幻般的效果，。这种梦与生成模型之间的有趣联系，也能间接印证梦的过拟合假说。
对抗神经网络生成的图片。丨 arXiv:1903.05696，不过，当前的证据，都来自于以往的实证研究。人脑是否真的会像神经网络模型一样，面临过拟合的问题，，还有待进一步的验证，。为此，赫尔提出了一系列预测。比如，根据该假说，做梦时间的减少，对于死记硬背的能力的削弱，是比对泛化能力的削弱要少的。如果这些预测能被实验验证，该假说的可靠度就更多了一些。
赫尔还提出了一个观点：各种虚构作品，包括小说与电影，都，可以看做是某种人造的梦，，发挥着相似的功能。以往就有研究表明，阅读或者观看虚构作品，能提高我们理解他人心理状态的能力，这也是一种“从理解自己的心理到理解他人心理”的推广与泛化。赫尔认为，这种广义上的“对日常经验的偏离”，对我们认知功能的深入发展似乎非常重要，可以一并研究。

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风平浪静

板凳 风平浪静说：
鬼压床现象，我基本上一个月都有好几次。
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相遇是缘

地板 相遇是缘说：
哈哈，
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蓝精灵

5楼 蓝精灵说：
精灵我可不可以说你们，就如同我一样。大多数都被过去的冤亲债主给纠缠上了。一定要记住今生所受的。和你过去所造的业因都脱离不了关系。能理解的人就知道其中的奥妙。不懂的人我也不说了，说了你也不会明白。总而言之我说的都是实话。
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一路向上001

6楼 一路向上001说：
不错
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小娜

7楼 小娜说：
总是被鬼压床，说明自己的睡眠质量不好。这种情况自己要到医院检查睡眠原因，医生才能对症治疗。这样睡眠情况才能有所改善。不过被鬼压床的时候醒不过来还是很难受的可以试试。以下几个方法。（1）
尝试移动自己的手指或脚趾，（2），尝试转动眼球，（3），收缩嘴周围的肌肉，（4），移动你的下颚和舌头，（5），保持积极的想法，（6），试着放松并观察呼吸，（7），当肌肉张力开始出现时，移动你的脖子、肩、腿、脚踝。 说实话，鬼压床一点也不可怕。其实这是自己的大脑部分区域醒了，而另外的没有醒来，而这一部分就是控制自己身体活动的。你才会发现控制不了自己的身体的鬼压床。你平时多运动一下应该不会出现这情况了
所以各位朋友们不要怕的啦。
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黑煤面子

8楼 黑煤面子说：回7楼小娜
反正那鬼压床不怕，如果用好了也是一种享受。
鬼压床的时候，你可以想像着去什么地方，或飞着去或享受走着去的快乐，甚至能和你心上的人约会，但那啥的话，千万不能激动，否则就醒了。
当然，那肯定是假的，你梦见跟谁那啥只是你的梦，其他人不会受影响。