Badanie opublikowane w lipcu ubiegłego roku wykazało, że zapominanie, często postrzegane w naszym życiu jako coś negatywnego, może znacznie poprawić zdolności uczenia się sztucznej inteligencji. Odkrycie to stanowi wyzwanie dla tradycyjnego poglądu na uczenie się i pamięć, a także oferuje wyjątkową perspektywę na wpływ AI na nasze środowisko fizyczne i poznawcze. Sztuczne sieci neuronowe, które napędzają większość zaawansowanych systemów AI w dzisiejszych czasach, odzwierciedlają skomplikowaną sieć neuronów w ludzkim mózgu. Te systemy rozpoczynają od przetwarzania informacji w sposób pozornie losowy, a następnie uczą się, aby ulepszyć przepływ danych, co skutkuje zwiększeniem wydajności i zrozumienia.

Jednakże, ze względu na swoje wysokie zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe, często wymagają one regulacji w trakcie procesu, co wymaga ponownego uruchomienia całego procesu, co skutkuje nieefektywnością i nieodłącznym związkiem. Jednakże podejście selektywnego zapominania, ujawnione w tym badaniu, pozwala na bardziej efektywne wykorzystanie ogólnej mocy obliczeniowej poprzez usuwanie kluczowych informacji z przeszłości w miarę postępu procesu uczenia się, co ponownie potwierdza, że zapominanie nie jest wadą, ale funkcją zwiększającą wydajność i zdolność adaptacji.

W erze cyfrowej nasze ciała są coraz bardziej połączone z technologią, od urządzeń noszonych do monitorowania naszego zdrowia po smartfony, które rozszerzają nasze zdolności poznawcze. Przez smartfony oglądamy zbyt wiele rzeczy. Możliwość spojrzenia na chwilę czyjegoś życia nazywana jest treścią, a my zyskaliśmy prawo i możliwość rejestrowania wielu rzeczy o sobie w platformach cyfrowych.

Jednak zdajemy sobie sprawę, że tak wiele z tych bez końca rejestrowanych informacji osobistych staje się dla nas ciężarem lub nieusuwalnymi śladami, które zmuszają nas do tworzenia nowego systemu pamięci. Ten nieustanny przepływ informacji zapewnia bezprecedensowy dostęp do wiedzy, ale stanowi również wyzwanie dla naszego psychicznego i fizycznego dobrostanu. Dlatego pojęcie zapominania może stanowić kluczową podstawę do zarządzania tym cyfrowym przeładowaniem i ustalania priorytetów oraz przetwarzania ogromnej ilości danych, z którymi stykamy się każdego dnia.

Z perspektywy neurobiologii, zapominanie jest powszechnym poglądem naukowym na to, że jest to wada naszego systemu pamięci. Dla neurobiologów zapominanie było czymś, z czym musieli walczyć z całych sił. Jednak z perspektywy neurobiologii i informatyki, zapominanie jest nie tylko normalnym procesem, ale także korzystnym dla naszych zdolności poznawczych, kreatywności, szczęścia emocjonalnego i zdrowia społecznego.

Filozof Kang Shin-joo w swojej książce „Zapomnienie i Wolność” argumentuje, że zapominanie nie powinno być postrzegane jako rodzaj głupoty lub prostego spadku pamięci. Twierdzi, że zapominanie jest raczej rodzajem aktywnej siły transcendencji dla ludzi, którzy chcą pozostać w przeszłości, i ma znaczenie intensywnej walki. Z jego punktu widzenia zapominanie nie jest stratą, ale niezbędnym procesem dla szczęścia, nadziei i życia w teraźniejszości. Ludzie są istotami tak uporczywie skoncentrowanymi na sobie, że ​​muszą przejść przez etap opróżniania, aby w końcu mieć możliwość spotkania się z innymi. Dlatego jego twierdzenie, że zapominanie może być raczej formą silnego zdrowia, uświadamia nam więcej, niż moglibyśmy sobie wyobrazić.

Wraz z integracją AI w naszym codziennym życiu, będziemy musieli ponownie rozważyć nasze relacje z ciałem pod różnymi względami. Podobieństwa między efektywnością zapominania systemów AI a korzyściami dla ludzkiego poznania stanowią kolejną część zrozumienia subtelnych sposobów, w jakie technologia przekształca nasze fizyczne i psychiczne środowisko. W dziedzinie nauki tworzenia AI przyjęcie paradoksu zapominania doprowadziło do powstania innowacji, których wcześniej nie widziano. Jak więc teraz możemy zastosować ten paradoks zapominania do naszego ciała, które zapewniło nam zrozumienie pojęcia i roli zapominania? To pytanie wydaje się być konieczne.

References

Improving Language Plasticity via Pretraining with Active Forgetting

Selective Forgetting Can Help AI Learn Better

망각과 자유⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠