记忆不是回放：Charan Ranganath 谈遗忘、想象与虚假记忆

Lex Fridman 一开场就提到 Daniel Kahneman 对“体验自我”和“记忆自我”的区分：我们从一个决定中获得的满足感，往往来自事后记住的部分，而不是当时亲身经历的过程。UC Davis 的心理学家、神经科学家 Charan Ranganath 本科时在伯克利上过 Kahneman 的课，那还是在对方获得诺贝尔奖之前，至今他仍然觉得那门课很震撼。他说，他们这场对话，事后讲出来大概十分钟就够了，而这段复述会漏掉实际发生的大部分内容。记忆不是对经验的回放。它偏向开头、结尾、峰值，以及最好和最坏的那几段，而我们在做选择时，参考的正是这些片段。

这种偏差看起来像缺陷，但前提是你还没问大脑是为了什么。从生物学上说，过去已经结束了，真正重要的是从中提取出有助于理解现在、预测未来的东西，其中包括因果关系。我们在走进演唱会之前，就已经在做日常的“算命”：乐队大概会晚开场，多半会有安可，台下会有很多人举起手机。我们以为自己知道接下来会发生什么，这种错觉的价值在于：一旦它被打破，我们就得到了信息。Ranganath 提醒 Lex，在信息论里，信息就是你原本没有的东西，所以预测误差正是学习发生的地方。

被问到既然记忆可以是幸福的主要来源，该怎样生活，Ranganath 越来越多地思考如何过一种值得记住的人生。疫情期间，他被困在家里，对着同样的人和同样的屏幕，几乎没留下任何他想要的那种美好记忆。他的父母工作辛苦，很少度假；现在，即使麻烦，他也会带家人去有意思的地方，因为体验自我会受苦，而记忆自我会感到高兴。他常说，受苦如果拿不到一个故事，就没有意义。

他举了一个接近死亡的桨板经历为例。那次和朋友 Randy（一位计算神经科学家）一起出海，他被水流压住，自己又不是很会游泳，眼睁睁看着 Randy 被冲到他前面去，心里想着自己可能会独自死去。几乎所有可能出错的事都出了错，而每次在实验室里讲起这件事，故事都会变得更精彩。水面上方悬着的发电机和金属格栅的照片，成了他们之间的纽带。他真正学到的，是自己在危机中把事情做成的能力，比他原先以为的要强。Lex 补充说，即使是抑郁的时期，如果你把黑暗当作另一边那个故事的素材，它也可能带来动力。

记忆会影响人们选择去哪家酒吧，也会影响人生的选择，但 Ranganath 收回了自己书中的一句话。他在书里写过“记忆决定我们是谁”，现在他觉得这说得太绝对了：自我是一个不断演化的构造，我们低估了它的可塑性。他还认为，青春期远比流行说法里的“前三年”重要。很多精神疾病正是在那时开始显现，精神分裂症现在被看作一种神经发育障碍，就是因为它的发病窗口落在青春期和成年早期。做父母的人总觉得每一个决定都在雕刻孩子，但同龄人的影响同样巨大，学校真正教的很多东西，是如何与人相处、如何认识自己。即使父母再好，这些经历也可能带来创伤。

为什么几乎想不起人生最初几年的事？他刚和同事 Simona Ghetti 聊过这个问题。婴儿期遗忘（infantile amnesia）覆盖前两年，几乎没有情景记忆；童年期遗忘（childhood amnesia）覆盖之后的两年，留下的记忆很碎片。一个原因是，对记住事件至关重要的海马体需要时间发育。另一个原因是，新皮层的可塑性极强，孩子的知识更新极快，想找回最早的那些模式，就像用几个样本训练一个网络，然后用多年的数据对它狂轰滥炸：回去的路已经被彻底改道了。第三个原因是，孩子的自我感需要一段时间才会形成，所以早期的学习更偏向“知道发生过什么”，而不是“我记得，我当时在场”。

Fridman 给出了一个浪漫的猜测：也许婴儿时期的预测误差率高得离谱，大脑于是把那片混乱当作创伤封存起来。Ranganath 不喜欢“创伤”这个词。那段时间里一切都在变化，婴儿头三个月都在发现自己的脚趾，但孩子面对这股信息洪流时，有一种极强的好奇和开放。对他们来说，预测误差带来的正是他们想找的信息，并不让人痛苦。负责把注意力锁定在长期目标上的前额叶皮层，要一直调整到青春期后期和成年早期；之后大约有十年的黄金期，然后开始衰退。

情景记忆那段短暂的“最优”窗口，他以前在讲座上常常为此感到困扰。后来他重新定义了“最优”。在人类历史的大部分时间里，有孩子的年轻成年人需要强大的前额叶去狩猎、采集，并且维持长线的目标；而相对安全的村落里，孩子需要去探索和玩耍，不必受制于他们还没有的目标。到了晚年，他引用 Alison Gopnik 的观点认为，长者的任务不再是形成新的情景记忆，而是把语义记忆，也就是关于世界和文化的知识，传给下一代。这一角色在原住民文化中至今仍受尊重。虎鲸是另一种会经历更年期的物种，鲸群由祖母带领，她们传承狩猎和玩耍的传统。他说，记忆在每个阶段都在做它该做的事。

被问到大脑如何遗忘，Ranganath 先从简单的说起：记忆不像手机里的照片，它是分布在一大片神经元中、彼此重叠的痕迹，所以记忆之间会相互竞争，有些就被挤掉了。有时候，促进长期保存的生物信号根本没有到达。还有很多时候，我们只是找不到那个能把自己带回去的线索。神经网络里没有一个标着“这段记忆”的文件，整个生态都存在于权重之中，你能提取出什么，取决于你怎样输入。Lex 把这个说法翻译成：你需要正确的查询，正确的提示词。这也解释了为什么一股气味或一首歌，能把人突然拽回十几年前。

记忆研究者喜欢把这套系统切成一块块来研究，但在现实中，它们是相互连接的。工作记忆这个术语由 Alan Baddeley 提出，指的是让信息保持在线并控制其流动的能力。Baddeley 把被动的存储与中央执行系统区分开来，后者被认为与前额叶有关。Ranganath 早期的工作提出，这个短时系统并不独立于长时记忆：执行功能本身就需要学习和突触变化。语义记忆是一般性的知识，情景记忆则是对具体事件的记忆。你为一场生日派对加载的内部模型，比如眼睛已经先朝蛋糕将要出现的位置看去，就是由两者共同构建的工作记忆产物，它在很大程度上决定了之后哪些内容会被存进长时记忆。

他以前认为，大脑会不断地编码情景，这样冗余得厉害。在 Jeff Zacks 以及 Ken Norman、Lila Davachi 等合作者的研究基础上，他的实验室现在认为，内部模型会在预测误差高、不确定性强、令人惊讶或具有动机意义的时刻更新，而这些时刻才值得存下来。海马体和相关网络在事件边界处会出现一次相关活动的隆起，比如从一个房间走到另一个房间。如果模型在整个事件中都足够好，你就保持在预测模式；到了边界，你会进行编码、提取，并追问眼下到底发生了什么。

记忆能不能训练？Ranganath 说，这要看你所说的“最优”是什么意思。在《Why We Remember》里，他认为，与其记得更多，不如记得更好：把注意力放在重要的东西上，这正是大脑的设计目标。Hermann Ebbinghaus 在最早的定量研究中，试图背诵毫无意义的音节，即便用一个相当宽松的标准计算，他也在一天之内忘掉了约 60%。这个基本事实至今没有被推翻。如果你的目标是记住一切，那一开始你就设错了目标。这里的设计原则是少即是多：他看过的估算显示，人脑的功耗大约是 12 到 20 瓦。

在这样的预算下，唯一的策略就是复用。去甲肾上腺素、多巴胺和血清素等神经调质，会在惊讶、恐惧、压力和动机等具有生物学意义的时刻释放，促进持久的可塑性，相当于一个化学戳记，告诉大脑：这件事要优先处理。另一个杠杆是注意力。Amishi Jha 用正念训练注意力，受训者包括海豹突击队（Navy SEALs）的队员；Adam Gazzaley 则用电子游戏训练，但游戏之外的迁移效果仍有争议。不过，专业知识显然能训练注意力。在 Ranganath 实验室的一项研究中，随着参与者逐渐成为识别虚构物体的专家，活动增幅最大的区域是前额叶，而不是视觉皮层。这与国际象棋的研究，以及往前看三步的职业运动员的情况相吻合。

记忆运动员并非天生记忆超群，他们通过反复练习策略，直到能够即时调用。Yanjaa Wintersoul 在一段走红的视频里，背下了整本宜家目录。一套记扑克牌的策略不会自动帮你在奥斯汀认路，但只要你在意某件事，就能把它优化，而这正是专业能力的自然副产品。Fridman 用 Anki 做间隔重复，也玩过记忆宫殿。Ranganath 把这两者归为同一类：它们有效，是因为它们能组织信息，而不是因为它们有什么魔力。

Fridman 很不擅长记名字：社交焦虑占满了注意力，一介绍完，名字就消失了。Ranganath 也有同样的空白。他说，原因在于，记名字不只是记一个名字，还要把一个任意的标签和一张脸、一个身份绑在一起，而大脑不擅长处理这种没有意义的配对。几百年前，叫 Miller 的人可能真的在磨面粉，那还有东西可以抓；现在大多数名字都是纯粹的符号，没有任何可以挂靠的东西。解决办法是想办法建立一条联系。他当场就给 Lex 编了一个：Lex Luthor，秃头的超级反派。Fridman 并不秃头，但这个古怪的联想会让网络变得更稠密。

这个技巧的另一半，是事先挂好一个钩子。如果 Ranganath 已经读过某位 John Smith 的论文，那么在会议上遇到一个普通的 John Smith，名字就会变得好记，因为他已经有了可以挂靠的东西。记忆宫殿（即位置记忆法）之所以有效，也是出于同样的道理：你本来就有一套很强的空间结构，通常是童年的家，于是你可以把任意的信息放进不同的位置，再沿着路线走一遍，把它们一一取出。Fridman 指出了它的局限：这些位置有先后顺序，你不能直接跳到楼上。Ranganath 对此不以为意。有些理论家认为，情景记忆是从空间导航能力演化而来的。这种演化解释是否成立暂且不论，这个方法本身并不特殊。如果你无法在脑中形成画面，那故事同样管用。他至今还能唱出《Cheers》某一集里一首冷门的阿尔巴尼亚歌曲。

他用一张贴满便利贴的桌子打比方。如果桌上全是黄色便利贴，而你的银行密码就写在其中一张上，那就只能靠运气了；可如果那张是亮粉色的，一眼就能看见。这就是独特性，对名字和脸的配对尤其有用。另一种办法是分类：财务一摞，待办一摞，这样你就知道该去哪里找。记忆宫殿提供的是第二种的预存结构。相互竞争的记忆会彼此掩埋；独特的加工方式和清晰的组织，才能让你找到需要的那张便利贴。

如果 Ranganath 有一个小时要背西班牙语单词，那么一周里隔开的两个半小时，比同一天里连着的两个半小时，更能保留到以后。但这要看你什么时候需要这些信息：考试前一刻在走廊里临时突击，东西会马上就在脑子里，这也是他上大学时几乎没记住什么的原因。间隔学习有利于日后，集中学习有利于眼下。在他的团队正在修订的一个计算模型里，这场对话被绑定在某种情境里：吉他雕塑、一把很大的柔光伞灯。之后你回到家，手里拿着一瓶啤酒，当前的情境对不上，于是产生误差。模型会擦除或减弱那些与特定地点和时间相关的部分，同时强化内容本身。

在许多不同的时间和地点回忆同一件事，它就能在许多不同的时间和地点被调用，因为它没有被过度拟合到某一种情境上。这也是为什么我们最常调取的那些记忆，读起来越来越像读过的东西：你不再生动地重新体验它们，它们是作为事实直接浮现的。相反，一股气味、一首歌，或者一个多年没去过的地方，会让某段记忆整个砸回来，它仍然牢牢黏在最初的情境里。Fridman 指出了其中的含义：间隔重复的力量，在于你不再依附于某个特定场景，而那一场景的强烈味道也随之消失。Anki 很适合语言和语义类知识，但不适合把一个下午原封不动地保存下来。

他提到发表在《PLOS Computational Biology》上的一个相关模型，讨论的是“测试效应”（testing effect）：拿西班牙语单词来考自己，比反复阅读更有效。传统学习理论对此觉得奇怪：为什么要给自己制造错误，而不直接输入一份完美的复制品？Ranganath 的解释是，错误会产生不匹配，而不匹配会暴露哪些连接是有问题的。这在概念上接近神经网络的反向传播：保留细胞集合里对记忆有用的部分，丢掉其余的。如果你不做压力测试，误差就得不到充分的暴露。所以他给出了一条听起来反直觉的实用规则：如果你感觉自己是在轻松滑行，那你其实没在学习；而那种令人沮丧的“我以为我会的”，正是信号。就像演电影，光坐着读剧本是演不出来的。

Fridman 讲了一件事：他在 Joe Rogan 的节目上说，Diego Maradona 还活着。那时距离他在推特上表达哀悼已经过去了一年。在他的脑海里，他还停留在那些冲向球门的瞬间，那个人还活着。Ranganath 提到了他的导师 Marcia Johnson，他称她是最伟大的记忆研究者之一。Johnson 曾问：既然回忆和想象在很大程度上都是构建出来的，我们怎么区分二者？前额叶可以核对感官细节、地点和时间，而想象出来的事件通常缺少那种鲜明感。但这种核对缓慢、费力，而且并不完美。想象则是反向的操作：从记忆里取出信息，重新组合，然后再抛出去。海马体受损的患者很难想象生动的未来场景，他们被困在当下。

Frederic Bartlett 不赞成把记忆量化，他出身人类学，让人们回忆故事和诗歌。被试的复述并不能反映全部细节，而是经过了既有知识、文化和信念的过滤。他把回忆称为一种想象式的构建：我们是从浮现出来的碎片出发，去想象事情可能是怎样的，而不是在重播过去。当人们在扫描仪里回忆过去的事件时，默认模式网络会被激活，这个网络常被看作白日梦的回路，它与海马体有密切的互动。人们想象可能的未来、甚至不太可能的未来时，脑图肉眼看上去几乎一样。Ranganath 的理论是，这个网络会把经验拆成一块块乐高积木，你可以把它们重新拼成过去的样子，也可以拼成一件还没有发生过的事。

俄罗斯记忆大师 Solomon Shereshevsky 曾被 Luria 记录在案。他有一种联觉，能产生极其生动的联想，用来帮助记忆；但据一些记载，这也困扰着他，他很难分清想象与现实。Ranganath 指出，精神病涉及从本不该学习的预测误差中学到错误的连接，以及把内部信号误认为外部世界。天才和精神病或许是一把双刃剑的两面。而记忆运动员通常是买一本书，然后练习任意的数字和扑克牌串，他们并非天生特殊。Joshua Foer 的《Moonwalking with Einstein》，以及为了对抗化疗脑（chemo brain）而学习这些技能的 Scott Hagwood，都是这种模式的例子。

Ranganath 自己也转向了更接近自然情境的任务，因为真实世界里的记忆，是解释、想象和知觉的混合。你熟悉了一家宜家，到另一家时就能找到酒杯的位置，不需要重新画一张新地图。他推测，认知地图更像是由地标和推断构成的精简图，而不是欧几里得式的照片。海马体的尖波涟漪（sharp-wave ripples）在深度慢波睡眠中也会出现，它看上去像是对先前序列的压缩重放，并为海马体与新皮层之间的通信打开了一扇窗口。按照他的理论，睡眠的一个作用，是把不同的事件连接起来，这样你就能建立一个内部模型，了解一个人在你今天、下周和一个月后看到他时会怎样行事。

Ranganath 进入这个领域，是因为他读研究生时功能性磁共振（fMRI）正在兴起：可以观察整个人脑，不用植入电极，被试可以看电影，也可以背单词。被试躺在一台 3 特斯拉的磁体里，水分子以及含氧血红蛋白与去氧血红蛋白之间的磁性差异，就成了示踪剂。局部活动增强时，血液流入，去氧血红蛋白减少，信号随之增强。这些脑图看上去并不惊人，信号的变化只有大约 1%，但这些微小的变化，却能预测一个人之后能不能记住某件事。最酷的一步是解码：明暗不一的体素模式，用他的话说，就成了一个记忆的 QR 码。于是，你小时候住过的房子，和你十六岁时开过的车，在海马体里各自有一个不同的小条码。

可以把它想成电脑文件夹，你可以按字母顺序排，也可以按日期排；每个脑网络都有自己的排序方式。他最喜欢的一项研究来自前博士后 Zach Raya。实验用的影片里，两个人分别出现在两家咖啡馆和两家超市。其中一个网络，只要 Alex 出现，不管他在哪里，就会复用同一种模式；另一个网络则为某一家超市复用一种模式，而回忆时，同样的模式会再次出现。这些是构件；海马体只需要提供把它们拼装起来的蓝图。fMRI 本身很慢：血液动力学反应要在一阵活动之后约六秒才达到峰值，它对神经元的兴奋性和胶质细胞的代谢比对动作电位更敏感。对于故事和播客，很多的关键信息，都发生在这种缓慢的整合时间尺度上。

被问到记忆科学里有哪些让人印象深刻的发现，他列举了遗忘曲线、图式的力量、专业知识及其扭曲，还有一个事实：回忆这个动作本身，就能改变记忆，还能增强或削弱邻近的记忆，把记忆变成一个生态系统。把连续的经验切分成离散的事件，也是其中之一。厨房的例子终于出现了：你走进厨房，忘了自己为什么来，从冰箱里拿了点吃的，坐下来，这才想起自己是去拿手表的。跨过门框会更新内部模型，所以你需要在心里穿越时间，回到上一个房间。研究发现，人们在扫描仪里只是看电影，海马体在这些事件边界处的活动，之后竟然与他们在扫描仪之外复述故事的能力相关。

用小鼠可以通过激活经历某个事件时活跃的神经元，来重新唤起特定的记忆，一些关于学习的遗传学研究也已经有很久的历史了。但小鼠靠嗅觉探索，它们的视觉更像是为了躲开从上方袭来的危险而设计的；它们没有语言，也没有人类的社会结构。与成年人相比，实验室小鼠的世界非常贫乏。两者的时间尺度也不同：灵长类大脑能把信息保持更长的时间。Ranganath 对此说得很直接：他不同意一些同行的看法，即认为仅通过小鼠就能了解记忆的全部。研究神经元在毫秒尺度上如何交流，你需要小鼠；但其余的部分，你仍然需要人类。

大约 75% 的人说自己有过既视感，Ranganath 在课堂上一问，多数学生都会举手。早年 Hughlings Jackson 就发现，一些癫痫患者在发作前会先出现强烈的既视感。Wilder Penfield 后来用电流刺激颞叶，有时能引出这种感觉，甚至能引出一段完整、像是重新经历过的记忆。Ranganath 偏好用“流畅性”来解释：高级皮层区域会随着熟悉的输入不断调整，所以走进一间熟悉的房间时，眼睛不必到处搜寻，这份轻松会让人觉得“我来过这里”。Anne Cleary 在科罗拉多州立大学做过一个实验：让受试者先在一座虚拟博物馆里逛一圈，再转进一个虚拟游戏厅。两处的地图一模一样，只是贴图、颜色和主题都换了。多数人根本没意识到布局相同，却报告有强烈的既视感。这是一种部分匹配，只唤起了熟悉感，还不足以带出完整的回忆。

谈到虚假记忆，他喜欢说，并不存在真假记忆这回事。他引用 Johnny Rotten 的话：他不相信假记忆，就像不相信假歌一样。记忆里既有发生过的碎片，也有推断和理论，就像科学家用理论去解释数据。小的扭曲会填补空白：有个故事里，医生说“情况和你预料的差不多”，后来很多人却记成了医生告诉病人他得了癌症。事情之所以失控，是因为人们分不清哪些是想象的，哪些是真正发生过的。

Elizabeth Loftus 开创了错误信息这条研究路线：你记住了一件事，别人告诉你关于它的一些额外信息，如果你无法分辨这些信息的来源，它们就会混进原来的故事里。重复这个过程，记忆就会和实际发生的事脱钩。在实验室里，相当一部分人可以被引导着拼凑出一段生动的记忆，而那件事其实从未发生过，因为他们记住的是“努力回忆”这个动作本身。Fridman 指出，宣传机器正是要大规模地做这件事。Ranganath 表示同意：人类记忆的每一个弱点，一旦进入社会互动，都会被放大。

社会传染（social contagion）就是错误信息像病毒一样扩散：两个人一旦共享一段记忆，它就不再只属于你或只属于我。Viet Thanh Nguyen 的家人称那场冲突为“美国战争”，而不是“越南战争”，这是一个站得住脚的视角，也让 Ranganath 大为震动。他认为，当叙述者占据主导，群体记住的东西反而更少；如果人们愿意忍受不适，多元的声音会让群体的记忆更准确。他对 AI 的担忧，与 AI 会做什么无关，而在于人会做什么。他提到邮件自动补全：他观察到，大约三分之一的时候，建议的内容完全不是他想说的，三分之一的时候正是他想说的，还有三分之一的时候是“行吧，够好了，就这样发出去”。这种东西会悄悄收窄人的语言，所以他的箴言是：多样化你的训练数据。他认为，生活或许比 50 年前好了，但人未必因此更幸福。我们主要是在回报偏离预期时才学习，多巴胺更像是驱动人去追求的那份不适，而不是快乐本身。Matthias Gruber 发现，好奇心本身，也就是还没有答案之前的那个问题，会点亮与多巴胺相关的回路。这个缺口，你可以用作燃料，也可以拿来当作回到回音室的借口。

Fridman 转而谈到《1984》：酷刑能让人记住任何事情吗？Ranganath 提到了“the third degree”这个说法，指的是殴打、饥饿和体力折磨等手段；他还提到，关于强化审讯的研究发现，这类手段往往会产出审讯者想听的内容。其中的配方很具体：权威人物说，你做了这件事，我们有证人，于是你开始怀疑自己；饥饿、寒冷或难以忍受的噪音，会压低前额叶的功能；然后审讯者态度突然变好，一步步帮你梳理事情可能是怎样发生的，并把信息喂给你。在这种被削弱的状态下，又被鼓励去想象一个合理的剧本，一些人就会被引导着形成一段从未发生过的记忆。也有一些供述后来被客观证据推翻。他提到过一个警长，最后竟然相信自己有过性侵害的记忆。

我们为什么会记住心碎？依恋在生物学上意义重大，所以记忆会特别擅长捕捉它，尤其是当你对某个人的看法崩塌，或者懊悔变成反复的反刍时。Ranganath 讲了自己的经历：他的第一只猫是一份婚礼礼物，四岁时因 FIP 去世。之后，他在家里到处都能看到它的影子；后来一条因癌症离世的狗，也时常在他的记忆里出现。受临床训练的影响，他认为心理治疗很大一部分是在重新框定，不去改写记忆，也不去强加解释，只是给出一个更偏向学习和感恩的视角。Fridman 提到 Louis C.K. 的一部剧，里面一个年长的人告诉心碎的主角，心碎其实是最美好的部分，因为你会强烈地感受到那份爱有多珍贵；最糟的是忘记它。Ranganath 问：心碎的人，是不是比孤独的人过得更好？Fridman 说是，然后开玩笑说，他得再听几首 Bruce Springsteen 才能确定。

过了 50 岁以后，Ranganath 常常想到死亡：剩下的岁月大概比已经过去的少了，他会想，接下来的日子里，自己想带走哪些记忆。他曾和一位佛教徒交谈，对方说，要放下对亲人的执着，方法是珍惜此刻，同时知道他们终将死去。Fridman 每天都会冥想死亡，但在要不要从世界的情绪中抽离这件事上，他有些犹豫。Ranganath 借《薄伽梵歌》对比了印度教的一种思路：行动本身不必放弃，要放下的是行动的果实；去做这件事，是因为它本身就是世界平衡的一部分。他试着放下这本书卖得好不好、能不能让 Fridman 笑出声这类念头，只是分享信息，认识对方这个人。这很难，因为我们太被结果驱动了。

研究记忆会扭曲时间感：一小时前和两小时前感觉差别很大，而一年前和一年零一小时前几乎没有区别。疫情期间远程教学时，他在班上做过一次调查：几乎所有人都说，日子过得慢；而大多数人说，一周一周却过得很快。从物理上看这说不通，但从记忆的角度看却很自然：每天都是同样的场景、同样的活动，整周成了一个漫长的单一事件，到周末回头，没有任何可以调取的东西。Felipe De Brigard 提醒他，“怀旧”（nostalgia）一词最初是由一位瑞士医生提出的，他研究的是受创伤的士兵，当时把它看作一种疾病。对年长的人来说，怀旧可以提振情绪，但它也可能变成“那些日子多好，而今已经不在了”。Ranganath 经历过 1970 年代，那时候有油荒排队的场面，人们担心苏联，担心核战争。选择性记忆如果能带来当下的快乐，那是有用的；但如果它在你没察觉的情况下收窄了当下，无论对个人还是对集体，都是有害的。

谈到脑机接口和 Neuralink，Ranganath 说他没有细看过这家公司。他看到的是：它在外科手术机器人之类的技术上做了一些有意思的东西；但作为科学家，他没有看到已经发表的科学证据，表明它接近了学术界的前沿水平。整个领域远比一家公司要大。他提到同事 Sergey Stavisky，对方正在做语言假肢，把解码技术和 AI 结合起来，也在做运动假肢，进展速度惊人。Stavisky 提出的更深层问题是伦理上的：语言包含意图和内部模型，读出这些东西，与解码声音和动作是性质不同的事。Fridman 把问题推到了极端：如果神经科学能为政治念头画出 QR 码，麦卡锡主义就多了一件新工具；一旦思想可以被采集，思想自由就变得棘手起来。

能不能把一段不愉快的记忆变得愉快？从行为层面看，可以：在某些条件下，错误信息能把人和地点换掉。更难的工具是再巩固（reconsolidation）：当你回忆一段记忆时，那个细胞集合中的连接会变得更容易修改，一些研究组尝试利用这个窗口，减弱恐惧记忆中的内脏反应部分。作为旁观者看这些数据，Ranganath 觉得结果参差不齐。部分原因在于，你必须先完整地回忆那段创伤记忆，才谈得上修改；而“那段记忆到底是什么”，正是真正的难题。同一部电影，两个人可以用不同的词、不同的时长回忆同一件事；想法比词语更深。在他看来，那种粗糙的行为主义，即给 A、得 B，是一个已经破产的记忆概念。

在一场神经科学家和 AI 研究者的讨论中，话题落到了一个问题上：为什么城市开车比高速难？车本身能完成驾驶，但它无法预测行人的意图。Fridman 曾在路口盯着看了好几个小时，得出的结论是每个路口都有自己的性格：有人常年乱穿马路的历史，有每天从地铁口出来、习惯性横穿的常客，也有跟着别人走的新来者。波士顿、纽约、奥斯汀和旧金山的路口各不相同。他认为，把足够多的数据压缩进一个表征里，就是一种理解；就像大语言模型要能写出“去厨房”这样的一段叙述，就得有一个包含残酷与奇妙的世界模型。Ranganath 有一个生动的观察：开车开得久了，你能在一英里外看出哪辆车要做出激进的动作，它像一个发光的图标，出现在你的周边视野里，而你会忽略其余的车。注意力的预算有限，但它只用很小的资源分配，就能解开这道题。

OpenAI 刚宣布给模型加上记忆功能，Fridman 于是问：把人类的记忆装进 AI，到底有多难？Ranganath 认为，表面上不难，往深处看却很难，因为情景记忆究竟如何运作，我们还没完全弄明白。计算神经科学里有个老问题，Steve Grossberg 称之为稳定性与可塑性的两难：什么时候该覆盖旧知识，什么时候该慢慢修改？英语的例外太多，学得太快，就可能把规则丢掉。David Marr、Jay McClelland、Randy O'Reilly、Neal Cohen 等人提出，大脑可能有两套系统：一套很“笨”的情景存储，只记“这件事发生过一次”；另一套则是慢慢积累起来的语义知识。这样一来，违背预期的经历能被存下来、留待以后使用，又不会抹掉已经学会的东西。还有不少问题没有解决：何时记录、记多少、哪些优先、何时调取某段情景、何时丢弃。他也不确定自己是否想要一个有自我驱动力的大语言模型。Sam Gershman 开玩笑说，如果你训练一个典型的 AI 帮你赚尽可能多的钱，它做的第一件事可能就是把你的房子卖掉。

博士后 Tyler Bonnen 把最先进的计算机视觉模型拿来，做了与记忆相关脑区受损患者相同的物体测试。模型无法攻克的那些图片，不管增加参数还是层数都无济于事，却恰恰也是嗅周皮层（perirhinal cortex）受损的患者会出错的图片；而给这些患者足够的时间，他们是能答对的。人从来不会一次看清所有像素：我们会移动眼睛，抓取高分辨率的点，并指挥探索的过程，所以在时间上每一步整合更少的信息，却能完成模型做不到的事。Fridman 把这一点和 Transformer 联系起来：注意力就是那个机制，而注意力如何分配，几乎可以说是智能的定义。Ranganath 表示，除非模拟器犯的错误和人一模一样，否则他不会相信它复制了人类的心智；他至今没有在 ChatGPT 身上看到这种证据，而且他甚至不喜欢“智能”这个词。

ADHD 对 Ranganath 来说是很私人的事。他小时候在 1970 年代被学校贴上了标签，之后父母给他尝试了无人工色素的饮食。他现在仍然能认出时间盲和冲动这类特点：专注和切换之间的前额叶平衡被打乱了。记忆看起来差，是因为注意力差；有趣的东西会留下来。科研环境很适合这种特质：有新鲜感，也充满好奇，迟到了也不会出人命。但邮件仍然会击倒他，让他对一切都只留下零碎的记忆。于是，他把邮件、写作和闲逛的时间都划出来，当作一种投资。Fridman 引用 Cal Newport 关于任务切换的观点。Ranganath 补充说，会议上的笔记本电脑会制造人为的事件边界，人会比别人慢几秒；Melina Uncapher 和 Anthony Wagner 的研究表明，这种对记忆的损害比人们想象的更严重。

音乐是他学会喜欢预测误差的地方。他先学的是小号，靠乐谱；后来拿起吉他，却一直摸不到门道，直到 Sonic Youth 让他明白，音乐不必按照别人说的那样去写。他故意去弹那些本不该放在一起的音符，也尝试 5/4 和 7/4 拍子。Pink Floyd 的《Money》听起来像 4/4 拍，但那段 riff 其实是 7/4 拍，每一个循环都会有一点点误差。他在一支名为 Pavlov's Dogz 的翻唱乐队里演奏，乐队由记忆研究者组成，MIT 的 Earl Miller 负责贝斯，他喜欢把《I Wanna Be Your Dog》拖进反馈噪音里。有些人会躲开那种不和谐，而他却会被它吸引。

他对心智最热爱的，是内部模型：你看到的、听到的、摸到的、尝到的，全都被一种暗能量连在一起，没有它，经验就只是一堆散乱的东西。我们只采样了世界的一小部分，却提取出大量意义，而且做得不完美，但相当好。他写《Why We Remember》，部分原因是希望公众能听到科学家的声音，包括科学中的不确定性；疫情就是一个例子，科学家的声音没有被听见。Thomas Kuhn 的《科学革命的结构》几乎是他读过的唯一一本哲学著作：假设是科学的核心，而发现一整片你所不知道的区域，恰恰是最激动人心的部分。Fridman 最后引用了村上春树的一段话作为结尾：大多数事情会随着时间被遗忘，但有些记忆我们永远无法抹去，它们留存下来，像一块试金石。