遗忘的重要性

编者按：本文来自微信公众号“晨兴资本Morningside”（ID:Morningsidevc），作者：张斐，36氪经授权发布。

                                               作者：晨兴资本合伙人  张斐

与记忆能力相比，遗忘通常被认为是件坏事。

从人类进化的角度来看，这个逻辑确实很容易被理解，记忆帮助我们积累经验，形成生存技能。设想在原始丛林中，一个只有7秒记忆的猿人很容易因为忘记了猎食技巧被饿死或忘记了逃生技能被猛兽吞噬。

但以上这个逻辑成立是因为存在两个基本的背景：

• 原始社会中进化进程非常缓慢（这意味着环境相当稳定）；

• 非常有限的信息输入和输出（这使得记忆很有价值）。

可以想象，在原始部落中，知识最渊博（经验最丰富）的人通常最有影响力。知识是人类进化史上最重要的稀缺资源之一。我们的大脑逐渐形成了不忘记知识和智慧的强大能力。

而如今，我们生活在信息时代，环境与原始部落完全不同，进化速度非常快。在互联网生态系统中，每个人每天都被过载大量的信息，同时各种各种范式变化层出不穷。

科学研究表明，目前一个人的大脑每天处理大约34GB到72GB的数据，这比原始部落中每个大脑处理的信息至少大10个数量级。这么巨大的信息量和丰富的信息种类，使得我们的大脑无法将所有信息存储在我们的神经元中，神经元将主要工作集中在信息处理和建立智慧上。

理论上，面对这样的巨大信息量，我们的大脑应该进化出一个全新的反馈回路来处理新数据输入和生成新智慧。不幸的是大脑的进化速度很慢，它的默认设置是珍惜所有的智慧，不喜欢忘记（或放弃）旧的智慧。当旧智慧和新智慧之间存在较大的冲突时，大脑很难忘记旧智慧，在大多数情况下，它选择（久经验证的）旧智慧而不是（未充分验证的）新智慧。

 

我们通常会在重大范式变化时，在聪明人身上看到这种现象。

 

为什么传奇投资者沃伦•巴菲特没有在互联网媒体业务上赚到钱，而他理论上应该是最懂媒体生意的投资人（基于他拥有庞大的传统媒体资产的事实）？为什么传奇投资者查理·芒格认为伊隆·马斯克高估了他的能力？而且在汽车行业从硬件驱动向软件驱动转变时，查理押注了比亚迪而不是特斯拉。他们都很聪明，而且都有很强的学习能力，但我认为对他们来说，遗忘旧智慧的挑战仍然存在。

 

我开始相信创造死亡的一个目的是为了遗忘。

最近人工智能的发展让我们对遗忘有了更深入的认知。

人工智能一个很有趣的方向是“元学习”。元学习是关于“学习如何学习（learning to learn）”。它被认为有可能是通用人工智能的关键。

在人工智能的一个典型的图像识别应用中，如果提供十万个标记的猫图像，那么机器可以构建一个神经网络，这个网络能够在随机图像中识别猫，并且仅用于识别猫。这个训练有素的神经网络无法识别狗或其他事物。如果要训练神经网络识别狗，则需要用十万个标记的狗图像重复该过程。学习算法没有灵活性，无法很好地跨越不同领域。

在元学习案例中，如果训练神经网络来学习第一个任务然后忘记它，再学习第二项任务然后再忘掉；经过多次从学习到遗忘的过程，神经网络逐渐学习多任务的共同特征，能更快地学会新任务。这种训练方法训练的神经网络不是学习具体的知识，而是学会了如何学习--这个过程被称为“元学习”。

 

遗忘是建立高维度思维能力的关键技能。

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