УЧЕНЫЕ ГОВОРЯТ, ЧТО ЗАБЫВЧИВОСТЬ — ПРИЗНАК ВЫСОКОГО ИНТЕЛЛЕКТА

УЧЕНЫЕ ГОВОРЯТ, ЧТО ЗАБЫВЧИВОСТЬ — ПРИЗНАК ВЫСОКОГО ИНТЕЛЛЕКТА

А как часто ты забываешь ключи в другой сумке?



Вы тоже завидовали ребенку в классе, который мог запомнить все, для которого любой тест или экзамен был легче простого из-за хорошей памяти? Вы тоже думали, что этот человек намного умнее вас?

Наука только что доказала это неправильно!

Во-первых, хорошая память не приравнивается к высокому интеллекту. Во-вторых, мозг настроен, на то, чтобы забыть что-то и запомнить важное.

Вывод: забывчивость является частью интеллекта.

Забыть так же важно, как вспоминать
Согласно новой статье от Paul Frankland, старшего научного сотрудника программы CIFAR «Развитие ребенка и разума» и Блэка Ричардса, ассоциированного сотрудника программы Learning in Machines & Brains, наш мозг активно работает, чтобы забыть, сообщает U of T news.

Исследователи из Университета Торонто рассмотрели литературу о запоминании и в новом исследовании по забыванию, называемом скоротечным. Их статья, опубликованная в журнале Neuron, приходит к выводу, что забывание столь же важный компонент нашей системы памяти, как запоминание.

Фактически, исследователи предлагают, чтобы роль памяти заключалась не в сохранении точной информации, а как руководство и оптимизация интеллектуального принятия решений.

Реальная цель памяти — оптимизировать процесс принятия решений,— говорит У. Т. Скарборо, доцент Блейк Ричардс, автор нового исследования, посвященного роли забывания информации в памяти.

Важно, чтобы мозг забывал о несущественных деталях и вместо этого фокусировался на материалах, которые помогут принимать решения в реальном мире.

Когда вы помните только суть беседы или встречи в противоположность каждой детали, это означает, что ваш мозг забывает детали, но создает усеченные воспоминания, которые более полезны для принятия решений и прогнозирования будущего.

Больше внимания процессу забывания
Раньше в нейробиологических исследованиях памяти основное внимание уделялось клеточным механизмам, связанным с хранением информации, известной, как постоянство, но гораздо меньше внимания уделялось тем, кто участвовал в забывании, также известном как скоротечность.

До сих пор часто предполагалось, что невозможность запоминания сводится к отказу механизмов, связанных с хранением или отзывом информации.

Это прорыв: «Мы находим множество доказательств недавних исследований о том, что существуют механизмы, которые способствуют снижению памяти и что они отличаются от тех, которые занимаются хранением информации», — говорит соавтор Пол Франкланд.

Другими словами, наши мозги активно работают, забывая ключи на комоде. И по уважительным причинам.

Но каковы основные механизмы?
Одним из таких механизмов является ослабление или устранение синаптических связей между нейронами, в которых закодированы воспоминания. Другой механизм, подтверждаемый доказательствами собственной лаборатории Франклана — это генерация новых нейронов в гиппокампе. Когда новые нейроны интегрируются в гиппокамп, новые соединения меняют существующие схемы и перезаписывают память, хранящуюся в этих цепях, что затрудняет их доступ. Это может объяснить, почему дети, чьи гиппокампы еще мало заполнены, помнят столько информации, объясняет Science Daily.

Почему мы забываем?
Итак, почему наши мозги тратят столько энергии на забывание, и так мало энергии на запоминание?

По словам Ричардса, есть две очень веские причины, по которым вы можете помнить хотя бы часть информации, с которой вы сталкиваетесь. А ведь в постоянно меняющемся мире старая информация устаревает и не так важна для запоминания.

Если вы пытаетесь перемещаться по миру, ваш мозг постоянно впитывает много противоречивых воспоминаний, это затрудняет принятие вами обоснованного решения.

Второй способ забыть помогает нам принимать более правильные решения, позволяя нам заменять прошлые события на новые. В искусственном интеллекте этот принцип называется регуляризацией и он работает, создавая простые компьютерные модели, которые определяют приоритетность основной информации, но устраняют конкретные детали при анализе огромных наборов данных, позволяя использовать более широкое применение.

Автор — Misty Renee