Neuron：過目不忘的技能，只會讓你變笨

博爾赫斯在他的短篇小說《博聞強記的富內斯》中曾塑造了一個「超憶症」患者富內斯，不論是朝霞的形狀，水池的漣漪，還是書皮的紋理，他都能過目不忘。然而，這並非是一個值得羨慕的技能，富內斯雖然能輕易地學會幾國語言，但最終卻墜入了永無止境的細節之中。

試想一下，如果我們經歷的每一個無關緊要的細節都被深深烙印在腦海中……

這顯然不會讓我們更加聰明。

近日，來自CIFAR兒童和腦發育計劃資深研究員Paul Frankland以及機器和腦學習計劃副研究員Blake Richards發表於Neuron的一篇綜述探討了這個長久以來被我們忽視的問題——大腦正積極地選擇「遺忘」。這兩位來自多倫多大學的研究人員提出，記憶的目標不是隨著時間推移傳遞最準確的信息，而是通過掌握最有價值的信息以指導和優化智能決策。

Richards說：「大腦能夠忘記無關緊要的細節，專註現實世界中能幫助我們做出決策的東西，這是十分重要的。」

這篇綜述考察了與長期記憶和遺忘有關的研究。Frankland表示：「我們從最近的研究中發現，很多證據表明存在促進遺忘的機制，而且與存儲信息的機制不同。」

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如何遺忘？

遺忘的機制之一是削弱或消除編碼記憶的神經元之間的突觸連接。Frankland自己的實驗室還發現另一種機制——幹細胞中產生新的神經元。隨著新神經元整合進海馬，新連接重建海馬環路並覆蓋存儲在這些環路中的記憶，使得它們更難獲取。這或許能夠解釋為何孩子們不記事——因為他們的海馬產生更多新神經元。

短暫記憶的網路模式。圖片來源：Neuron

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為何遺忘？

大腦花費如此多的精力創造出新的神經元損害記憶，似乎是違反直覺的。應用人工智慧（AI）理論來理解大腦的Richards，希望通過AI的學習原理來尋求答案。使用這些原理，Frankland和Richards提出了一個觀點，即人腦中記憶與遺忘之間的相互作用使我們能夠做出更加智能的基於記憶的決策。

這一過程以兩種方式進行。首先，通過遺忘過時和潛在的誤導性信息，能夠讓我們適應新環境。

Richards說：「如果你想要環遊世界，而你的大腦不斷地冒出多個相互衝突的記憶，那麼你將更難做出明智的決定。」

遺忘促進決策的第二種方式是讓我們歸納將過去的事件，以應用於新事件。在人工智慧中，這個原則被稱為正則化（regularization），它通過創建簡單的計算機模型，優先考慮核心信息，消除特定細節，從而進行更廣泛的應用。

正則化能避免過擬合風險：左邊的模型更加複雜，但與右側的簡單模型相比，卻無法更好地預測新數據（綠點）。圖片來源：Neuron

大腦中的記憶以類似的方式工作。當我們只記得重點而非每一個細節時，這種去粗取精的遺忘會創造出簡單的記憶，對於我們預測新的經驗更為有效。

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遺忘機制受環境影響

最終，這些機制是由我們所處的環境所引導的。不斷變化的環境可能會讓我遺忘更多。例如，每天遇到很多新人的收銀員只會在短期內記住客戶的姓名，但是與客戶定期會面的設計師能將這些信息記得更久。

「我們在哪種環境中選擇記憶或遺忘這取決於環境的穩定性以及事物將來再次出現在我們生活中的可能性。」 Richards說。

同樣，研究表明，發生在我們身上的情景記憶比我們日常接觸的常識會更快地被遺忘，這印證了那句俗語：用進廢退。但是為了更好地做出基於記憶的決策，你最好拋棄那無關緊要的記憶。

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參考資料：1）Forgetting can make you smarter

2）The Persistence and Transience of Memory

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