我们大多数人认为“完美”的记忆意味着永远不会忘记，但也许忘记真的能帮助我们在一个随机和不断变化的世界中航行。

两位神经科学家在今天发表在《神经元》杂志上的一篇评论中如是说。多伦多大学教授、研究人工智能和神经科学之间理论联系的研究报告合著者布莱克·理查兹说，他们的论点是，记忆不应该像录像机那样工作，而是像一系列有用的规则，帮助我们做出更好的决定。因此，我们的大脑会让我们忘记过时的、不相关的信息，这些信息可能会让我们困惑，或者是让我们误入歧途的信息，这是有道理的。

我们还没有找到人脑所能储存的东西的极限，可以说，有足够的空间让我们记住一切。尽管如此，大脑还是通过产生新的神经元来“覆盖”旧的神经元，或者通过削弱神经元之间的联系，来消耗能量让我们忘记。但如果我们的大脑没有耗尽空间，为什么会这样呢？

首先，忘记旧信息可以使我们更有效率。在这篇新论文中，理查兹引用了2016年的一项研究，在该研究中，科学家训练老鼠寻找水迷宫。移动迷宫的位置，然后给一些老鼠一种药物，帮助他们忘记原来的位置。忘记第一轮训练的老鼠发现新迷宫的速度更快。想想那些你背错名字的时候，然后希望你能去掉那些记忆，不再把它和正确的名字混淆。

忘记旧信息也可以防止我们从一条信息中概括太多。理查兹认为，在这里，人工智能和这些系统的学习方式有许多相似之处。如果你教计算机通过记忆成千上万张面孔来识别面孔，它所能做的就是学习所有特定面孔的细节。然后，当你把它暴露在一张新的脸上时，模型实际上不会知道它是一张脸，因为它从来没有学习过一般的规则。研究人员并没有了解到脸部通常是椭圆形的，有两只眼睛、一个鼻子和一张嘴，而是了解到这些照片中有些是蓝色的眼睛，有些是棕色的眼睛，有些是较厚的嘴唇等等。

人类的大脑也会遇到这个问题。理查兹把这比作豪尔赫·路易斯·博尔赫斯的小说《记忆的富内斯》，在这部小说中，一个人被诅咒拥有完美的记忆。富内斯记得非常详细，但“不明白，因为他经历的每件事都是他自己的快照时刻。”为了修复这个程序，人工智能研究人员使用了一种称为“正则化”的技术，“他们强迫系统忘记一些细节，直到留下他们感兴趣的核心信息：什么是脸，什么是狗对猫，等等。

系统应该忘记哪些信息和多少信息的过程可能是反复试验的，无论是在人还是在计算机中。我们的大脑往往比一般知识（语义记忆）更快地忘记所发生事情的记忆（情节记忆）。事实上，不管怎样，偶发性记忆往往会很快消失——知道你六周前穿的是哪件衬衫并没有什么帮助。很多不同的因素都会影响到这一点：情况有多新颖，人们关注的程度有多高，系统中肾上腺素的分泌量有多大。”大脑的原理是忘记一切，除了那些非常突出的例子，”理查兹说。例如，像攻击这样的创伤事件，会一直伴随着我们，因为大脑希望我们记住并避免那些有助于我们生存的事情。

理查兹说，归根结底，我们常常认为记忆是一件好事，但“归根结底，从进化的角度来看，我们的大脑只有在对我们的生存有利的情况下才会做事情。”他补充说，就记忆而言，我们的大脑可能已经被进化塑造成只记住那些与我们的生存相关的东西。所以也许不记得你是怎么认识某人的是我们大脑的一个特征，而不是一个虫子。