为什么人类无法真正完全忘记事情？但是机器可以

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本文选自《大西洋月刊》，作者艾德丽安·拉弗兰斯，机器之心翻译，吴潘和赵赛波参加

人类越来越倾向于依靠机器来了解自己。长期以来，机械世界为人体的工作方式提供了一个类比。

卡耐基梅隆大学的机器人专家克里斯·阿特克森说:“在试图解释生物学时，我们总是有一个技术上的类比。”“关于大脑如何工作的一个想法是，大脑是液压的。人们描述液压时钟和心脏泵血。那么我们就有了蒸汽机和我们身体工作方式的相似之处。然后我们有了电。ゥ

1948年，数学家和哲学家诺伯特·维纳出版了他的著作《控制论》，进一步扩展了这一传统；这本书利用计算机大脑的类比为人们思考现在的信息时代奠定了基础。

当然，今天计算机在解释生命系统方面发挥了突出的作用。人们经常把大脑描述成一台电脑，就像我们的记忆储存在由灰质构成的硬盘里一样。仔细观察就会发现，这种类比并不比之前的隐喻比较笨拙。这个比喻的局限性是双向的。机器学习是一种通过显示图像或其他信息的大数据集来训练计算机识别模式的方法，这通常被描述为教育计算机大脑以某种方式“观察”世界。这意味着机器和人类都是在过去所见的基础上积累知识的。

电脑“看到”的一切都是基于它“知道”的东西……并且取决于你的“看到”意味着什么。irobot公司的软件工程师Emily pittore在给我的一封电子邮件中写道:“我使用重音引号是因为我不太愿意把人类的认知语言随便用在计算机上。”ゥ

她说:“如果你说的‘看见’是指‘光学输入’，那么计算机总是能看到同样的东西。”换句话说，机器将忽略轻微的美学亮点和传感器噪音，“人类有一个复杂得多的传感器——眼球和大脑。”ゥ

为什么人类真的不能完全忘记事情？

人类的视觉处理也会受到他们所知道的东西的严重影响——但是他们实际看到或感知到的东西可能会有很大的不同，即使输入是相同的。这个结论是基于上个月发表在《实验心理学杂志》上的一篇题为“人类的感知和表达”的文章，该文章是基于约翰·霍普金斯大学研究人员的发现。这些研究人员已经进行了一系列的实验来找出阿拉伯字母的高级知识如何影响不同的人对阿拉伯字母的理解。

研究人员发现，相同的字母对不同的人来说是不同的，这取决于他们是否能读懂阿拉伯语。尽管他们评估的重点是信件，但研究人员表示，这些发现也可以应用于任何东西——物体、照片、插图等等。总而言之，结论是你已经知道的将极大地影响你看待事物的方式。这听起来很直观，不是吗？但是这些发现比看起来更微妙。

我们不只是说，“哦，你是专家，所以你看待事物的方式不同。”约翰·霍普金斯大学认知科学研究生罗伯特·威利是这项研究的主要作者，他说:“微妙的一点是，不仅你的显性知识会真正改变你的视觉系统。”有些事情超出了意识的范围。ゥ

这就是为什么人类不能完全忘记事情。因为首先，我们不知道如何解开我们所见和所见之间的联系。你可能会忘记一个事实或者失去一项你曾经拥有的技能，但是没有办法去探索——也没有办法去刻意改善——事情发生的方式。在这个过程中，接触特定的输入改变了你的看法。

但是机器可以忘记

事实上，一些计算机科学家说，为此目的设计计算机越来越重要。机器学习系统的部分前景是计算机将能够处理大量的数据流，比如人脸识别中的大量数据。在这些计算能力的影响下，整个行业正在发生变化。随着敏感数据通过巨大网络的扩散，人类需要能够告诉计算机何时以及如何忘记被称为数据谱系(data谱系是指记录每个数据块的包执行和数据转换的历史记录)的海量信息，包括复杂信息、计算记录和从类似大脑的计算网络中获得的信息。

利哈伊大学和哥伦比亚大学的计算机科学教授尹稚·曹和杨俊峰写道:“这种遗忘系统必须仔细跟踪数据谱系，甚至需要交叉统计处理或机器学习，并使谱系对用户可见。”“它们允许用户使用不同的粒度级别来指定要遗忘的数据...然后，这些系统删除数据并恢复其影响，以便所有未来的操作都将像数据从未存在过一样。ゥ

曹和杨在2015年发表在ieee杂志《安全与隐私》上的一篇论文中阐述了他们对该系统的看法。他们说从一个更大的集合中删除一个数据线程有很多潜在的好处。有些人可以从机器上删除他们的敏感个人数据。学者们可以利用忘却来清理或修正分析数据，从而开发出更精确的预测算法。

这种操纵数据的能力可以被认为是其自身的安全威胁——例如，如果数据被恶意篡改——但是曹说会有保护措施。例如:“在欧盟，在删除与某人相关的搜索结果之前，谷歌需要一份带有照片的申请人身份证明的扫描件。他在一封电子邮件中说，“这只是一种身份验证方法，还有其他方法，包括用户名/密码、双因素身份验证、指纹等等。ゥ

这个想法让计算机科学家兴奋不已。曹和杨从美国国家科学基金会获得了120万美元的资助来进一步发展这个概念。如果他们成功了，如果机器遗忘真的能像曹和杨所建议的那样成为一种至关重要且无处不在的计算功能，那么遗忘系统对人们思考人脑处理功能的方式意味着什么？在新技术出现并提供更有说服力的类比之前，它可能没有多大意义。

“我们仍然不太了解大脑，但我们知道它们并不神奇。纽约大学心理学和神经科学教授加里·马库斯去年在《纽约时报》上写道:“它们只是极其复杂的物质排列。”飞机可能不像鸟那样飞行，但是它们都跟随同样的力量上升和下降。同样，没有理由认为大脑可以不受计算法则的约束。ゥ

人机隐喻从来都不是完美的，但是它们可能是有用的，即使计算机能够以人类无法做到的方式学习和遗忘。文化人类学家玛格丽特·米德(margaret mead)在1948年谈到计算机时说:“我们想利用这些巨型计算机提供的概念模型做更多的事情。”根据罗纳德·克莱恩的著作《控制论时刻》，“说人体是一台机器没有任何陷阱，但只有这些方法，特别是数学家在这些机器问题中使用的方法，才可能是更准确地思考人类行为的工具。”ゥ

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