遗忘机制

遗忘是必要的

遗忘以其糟糕的副作用而出名，特别是当记忆随着时间的推移逐渐消失时。它是大脑整体能量和信息处理效率所必需的（见：托诺尼的 SHY 假说）。然而，遗忘也是泛化和概念化^[1]过程中不可或缺的一部分，帮助大脑从「空白状态」过渡到高智能的知识处理器。如果不遗忘，大脑就会像录音机一样愚蠢。大脑就像一个概念网络^[2]。有效地执行遗忘是对概念网络^[2]的智能使用的保证。理论上，没有网络不能承担的计算任务。理论上，在网络规模有限的情况下，智能的进化可能会无限期地进行下去。唯一真正的限制是死亡。然而，一个更持久的元概念化发生在人类大脑网络的集体努力中。在类似于遗忘的过程中，个体的大脑在网络中丢失了。只要人类存在下去，这些旧术语和不精确甚至潜在的错误都会存在于一些数字档案中。然而，人们基本上会忘记这一点。它的含义将被过滤、概念化，并且仅仅作为进一步工作的灵感。人类的死亡可以看作是人类集体大脑中神经突触的减少。旧的突触被新的突触取代，新的突触在网络中处于更好的战略位置。集体智慧不断增长，而且看不到尽头。

遗忘是一个能思考的大脑必不可少的组成部分

干扰

在大脑的概念网络^[2]中，每次我们学习一些东西，我们就修改网络中的连接。每一个新的记忆都会影响其他的记忆。当新的记忆与其他记忆一致^[3]时，现有的记忆可能会得到稳定性的提升。如果新的记忆与现有的记忆不一致，网络冲突就会通过干扰^[4]导致遗忘。网络战争^[5]的赢家通常是稳定性和连贯性^[3]较高的记忆。如果这是一个旧的记忆(例如一个人的宗教信仰) ，它将引起主动干扰，最终将导致新的记忆丧失。这就是为什么大脑努力保持抽象模型的一致性^[3]时会产生验证性偏见。如果新的记忆表现出更强的稳定性，旧的记忆就可能通过干扰而丢失，这种干扰在这里可以被称为回溯干扰(类似于主动干扰)。

干扰也可能影响看似无关的记忆。学习过程中旧记忆的强化与弱化的整体平衡会产生典型的指数遗忘曲线^[6]，其衰减常数将与记忆稳定性有关。据统计，记忆的丢失速度是恒定的。正如其名称所示，稳定的记忆会以较慢的速度衰减。从理论上讲，新的记忆也可能以一个恒定的速率（在成年时期）被储存起来，以满足托诺尼的体内平衡假设设（参见：人类大脑能容纳多少知识？）。

记忆对一致性和连贯性^[3]的依赖是学校教育不起作用的主要原因之一，而自由学习^[7]提供了非凡的成果。

遗忘主要影响不一致或不相关的的记忆

微量衰减

由于大脑的目标是最大限度地提高处理效率和能量消耗的效率，即使没有干扰和刺激，未使用的记忆也会逐渐丧失。微量衰减和干扰有助于遗忘曲线^[6]所描述的稳定的遗忘率（例如 SuperMemo 所测量的）。这两者的贡献是很难分开和量化的。到目前为止，SuperMemo 对解决这场争论没有任何贡献。答案可能只来自分子和神经研究。

神经形成

在概念化^[1]的过程中，最初的概念在大量变化的时候涌现的速度很慢。这给人一种健忘症的印象。这在无法形成持久的片段性记忆时尤其明显。这个问题在《童年失忆症》^[8]有详细的讨论。

孩子们是伟大的泛化^[1]机器，但他们同样擅长遗忘。

神经机制

在记忆的神经统计学模型^[9]中，我们假设记忆的稳定化和间隔效应^[10]都依赖于树突丝状伪足和树突棘的不间断的生命周期。在快速思维过程中经常使用一个有用的概念记忆，可以抑制其树突丝状伪足的生长，使信号流畅通无阻，干扰的可能性小。当一个概念记忆不被使用时，它的丝状伪足会不断生长，以寻找新的模式来学习。当一个记忆在较长时间的休息后被激活，其中一个新的树突棘可能参与共同激活，建立一个新的模式识别，并有助于概念的输入模式的重新形成。如果以前记住的一些输入继续不活跃，它可能会被抑制和收回（见：树突分支稳定化）。这可能会通过干扰导致旧的记忆被遗忘。然而，如果旧的记忆能够在较长时间的休息后正确恢复，新的丝状伪足就会迅速收回，记忆的稳定性就会增加（例如通过受体的积累）。在这个过程中，新的丝状伪足可能使提取更加困难，但稳定性的增加将更加明显。这可能是间隔效应^[10]的机制（见：间隔效应的结构和分子机制^[11]）。

人们最不了解的是未使用的记忆在没有激活可以稳定记忆或干扰导致遗忘的情况下的痕迹衰减过程。利用未被利用的概念神经元最低成本的方法是寻找新的树突激活模式。未被充分利用的神经元会通过树突向活跃的轴突目标生长来寻求新的经验。

然而，也可以想象，即使这个过程也可能无法导致适用的神经元再利用。这可能会导致轴突收缩。竞争终端乔木修剪是有据可查的。修剪长轴络脉也是发育中的大脑的一个规范。依赖活动的非定型轴突修剪已经在许多情况下研究，可能有一种形式的直接收缩，轴体脱落，或沃勒变性。这些过程包括小胶质细胞、星形胶质细胞和/或雪旺细胞。未使用的概念神经元的最终命运将是细胞死亡。有关相关过程的详细回顾，请参阅：神经突引导和修剪塑造大脑结构

图中以单个概念细胞的单个树突输入模式为例，展示了一个稳定化、遗忘、泛化^[1]和干扰^[4]的假想过程。神经元、树突和树突丝状伪足呈橙色。这张图片没有显示丝状伪足转化为树突棘的过程，树突棘的形态随着时间的推移而稳定地变化。方块表示识别输入模式所涉及的突触。根据长期记忆的双组分模型^[12]，每个方块都显示了突触的状态。红色的强度代表可提取性。蓝色区域的大小表示稳定性。在记忆复杂的记忆模式之后，概念单元能够在接收到来自红色方块的代表高可提取性和非常低稳定性的新记忆的信号总和时识别该模式。每次细胞被重新激活时，有效的输入将经历稳定，这由输入方块中蓝色区域的增加表示。当概念细胞处于活动状态时，每当信号没有到达输入端时，其稳定性就会下降（泛化）。每一次源轴突激活而靶神经元无法激发时，稳定性也会下降（竞争干扰）。由于信号模式对概念细胞的输入不均匀，一些突触会稳定下来，而另一些突触则会丢失。当突触失去稳定性和可提取性，以及相关的树突被收回时，就会发生遗忘。当可以使用更小但更稳定的输入模式重新激活相同的概念单元时，就会发生泛化。当新的输入模式有助于遗忘识别旧的输入模式所需的一些冗余输入时，发生追溯干扰。旧模式的稳定导致丝状足的移动性降低，从而防止新模式接管一个概念（主动干扰）。在过程的每一端，一个稳定且泛化良好的输入模式是激活概念单元的必要条件和充分条件。相同的细胞可以对不同的模式做出反应，只要它们是稳定的。在间隔重复中，知识表征选择不当会导致激活模式重复性差、突触不稳定和遗忘。当输入模式不能激活足够多的突触，从而不能重新激活概念细胞时，就会发生项目遗忘。在重复时，根据上下文和思路，项目可能会被找回或遗忘。重复的结果是不确定的。

扩展记忆

一些工程师梦想扩大人类的记忆。然而，如果不实现功能概念网络^[2]，这样的扩展就没有什么价值。能够快速访问额外记忆的人并不比能够访问谷歌的普通人聪明多少。速度对推理来说是次要的。所谓通往大记忆天堂的障碍是电子记忆和生物记忆之间的接口。实际上，扩展的难点在于概念计算^[13]的实现。一旦智能概念网络投入使用，我们就不再需要人机界面。一个人可以简单地问一个概念网络来得到智能的答案。无论推理是在大脑内部还是在机器内部进行，都没有关系。答案就是我们所关心的。今天，我们不能把我们的记忆委托给谷歌，因为人脑是我们所知道的唯一有效的概念网络。所有的概念计算都必须发生在大脑内部。

其他理论

状态依赖性记忆

在情景依赖性记忆中，由于上下文丢失而导致的遗忘或在状态依赖性记忆中由于状态改变而导致的遗忘都不是真正的遗忘的好例子。改变状态将允许提取。

线索依赖性记忆

上下文依赖性记忆依赖于多重提示。恩德尔 · 图尔文在《美国科学人》（1974）中描述了线索依赖性遗忘。从今天的角度来看，依赖线索的遗忘是无趣的，因为它只涉及复杂的记忆。在复杂记忆的部分遗忘过程中，一些原子记忆可能会丢失，而其他原子记忆在给予足够线索的情况下可能有助于提取。如果我们把注意力集中在原子记忆上，我们仍然只有干涉和痕迹衰变来处理。

依赖于提示的记忆之所以重要，主要有一个原因: 它是我们永远不会忘记的谬误的基础（见：被遗忘的记忆最终永远地消失了）！这就是老师在学校可能永远存在的东西，尤其是。关于那些「通过吸收来学习」的小孩子。这个谬误是用来不断地让孩子接受刺激，这种刺激被认为是将事物铭刻在记忆中。谬误将遗忘归因于提取失败，这意味着事物不是通过一种方式被提取，而是通过其他方式被提取。

如果我们懂得暗示，我们就可以放心地忘记找回失去的记忆的希望（例如童年）。一些记忆仍然存在，但几乎所有的记忆都消失了。堆积如山的情景记忆中只有几粒沙子留下了。

动机性遗忘

我离开的时候没有留下任何评论（详情请看这篇文章） ，这是一种有目的的或者有意的遗忘。作为一个练习，想象一只前额有绿色斑点的北极熊。一旦你想象得很清楚了，试着忘记北极熊头上斑点的颜色。我们都知道，试着不去想北极熊是思考北极熊最好的方式之一。思考帮助回忆。如果你成功地混淆了前额上斑点的颜色，试着忘记你妈妈的名字或者你童年的任何事情。这应该可以说明动机性遗忘的困难。

当人们问我如何遗忘时，我没有比激光般锐利和热情的学习更能提高整体遗忘率的方法了。如果你担心抵押贷款，研究一下没有抵押贷款的生活方式（比如狩猎采集部落和他们的乐趣）。你不会忘记抵押贷款，但你可能会弱化引发焦虑的记忆。通过强化学习来进行随机的有意遗忘是无效的。然而，学习可能是一个很好的预防或恢复治疗抑郁症（见：学习和抑郁症^[14]）。

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