Neuron：遺忘也會使你獲益

對於大部分人來說，記憶力好意味著能夠長期地清楚地記住更多信息。對於神經科學家也是如此，他們一直認為無法長期記住東西代表了大腦存儲和獲取信息機制的缺陷。

Paul Frankland是加拿大高等研究院（CIFAR）兒童與大腦發育項目的高級研究員，Blake Richards是機器和大腦學習項目的助理研究員.根據他們的一篇綜述論文，我們的大腦會主動地進行遺忘。事實上，這兩位多倫多大學的研究人員認為，記憶的目的並不是隨著時間的推移來傳遞精確的信息，而是通過抓住有價值的信息對智能決策進行指導和優化。

Richards說：「大腦忘記不相關的細節，而只關注於對在真實世界中做決策有用的信息，這非常重要。」

這篇綜述論文已發表在近日的《Neuron》上，這篇文章對關於記憶（持久）和遺忘（短暫）的研究進行了分析。最近關於促進遺忘的大腦機制的研究數量有所增長，這些研究表明，遺忘和記憶一樣，也是記憶系統重要的組成部分。

Frankland說：「我們從最近的研究中發現很多證據表明，存在促進記憶損失的機制，這些機制與參與記憶存儲的機制不同。」

其中之一是弱化或者切斷編碼記憶的神經元之間的突觸連接。另一種機制是通過幹細胞生成新的神經元，這一理論得到了Frankland自己的研究支持。隨著新的神經元集成到海馬體中，新的連接會對海馬體迴路進行重塑，並改寫存在於這些迴路中的記憶，使這些記憶更加難以獲取。這或許可以解釋為什麼孩子總是忘記很多的信息，因為他們的海馬體生成的神經元更多。

大腦會花費如此大的力氣形成神經元來使記憶受損，這看起來很不可思議。Richards的研究方向是利用人工智慧來理解大腦，他通過人工智慧的學習原則來尋找答案。通過這些原則，Frankland 和Richards提出一種論點，人類大腦中的記憶和遺忘使我們能夠做出更好的基於記憶的決策。

它體現在兩個方面：首先，遺忘通過清除過時和誤導的信息使我們能夠適應新的形式，而這些信息恰恰是在幫助我們應付變化的環境方面沒有任何幫助的。

Richards說：「如果你在現實世界中解決問題時大腦不斷地出現多種互相衝突的記憶，那麼會使你很難做出精確的決策。」

遺忘幫助決策的第二種方式是使我們能夠將過去的經驗歸納到新的事物上。在人工智慧領域，這個原則被稱為「規則化」，人工智慧通過建立簡單的計算機模型，優化核心信息，並清理特定的細節，使其適用於更廣泛的應用。

大腦中的記憶也以類似的方式工作。當我們只記憶要點而不是所有細節時，這種對不重要的細節受控的遺忘能夠創建簡單的記憶，它們在預測新鮮事物時更加有效。

最終，我們所處的環境會為這些機制提供線索，持續變化的環境要求我們少記住一些東西。比如，每天見到大量新面孔的收銀員只會短暫地記住顧客的名字，而與客戶見面的設計人員通常會把這些信息記得更久一些。

Richards說：「幫助我們區分自己是處在應該記憶還是應該遺忘的環境的因素之一是：這個環境的一致性如何，這些事物再次出現在生活中的機率是多大。」

類似的，有研究表明，對於事物的情景記憶相比於我們每天都接觸到的常識更容易被忘記，這也驗證了一句古老的諺語，「用它朝前，不用它朝後」（你不用它，就會忘記它）。但是為了更好地進行基於記憶的決策，那麼遺忘也會使你獲益。

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