檢舉內容

什麼是「記憶」？如何「記憶」？「記憶」的本質？─學習的本質（3）

者：陳華夫

本文探討記憶（作名詞或動詞用）的本質，牽涉許多術語，解釋起來不僅囉唆煩人，也打斷行文邏輯，所以使用「超連結文體」─即普遍提供術語的超連結之網上查詢、論證邏輯力求容易理解、及翔實的註腳（參考文獻）─來增加文章的可讀性，幫助知識分子追求知識。（見拙文提高文章「可讀性」及「點閱率」之秘訣─文學與藝術（22））

通常，人的長期記憶分成兩種：（1）內隱記憶是指關於技術、過程、或「如何做」的記憶。例如：當人學習過某些知識，意識卻無法回憶，這些記憶依舊存在，只是以一種潛意識的方式表現出來，並且可以被啟動(priming）。；（2）顯性記憶是一種有意識的，對先前經驗的記憶。也會被稱為語義記憶（陳述性記憶）。（《隱身─大腦的秘密生活》大衛伊格曼（2011），第63頁）

對於內隱記憶，知名畫家拉斐爾曾說，為了畫一個美麗的女人，他必須看到許多美麗的女人，是為了再次將她們儲存在他的視覺記憶中，並在他完成的作品中結合每個人最好的部分。（《內在視覺：對藝術和大腦的探索》森馬．澤基（2000），第48頁）

於是腦神經記憶網絡是由「語義記憶網絡」與「內隱記憶網絡」組成（如下圖所示）：

人腦的基本功能是接收們在看書，聽課、騎車所產生的信息（資訊），信息必須經過編碼才能整合到現存的腦神經記憶網絡。
所謂編碼，就是斯坦福大學神經科學教授大衛伊格曼所說的，把人感知的信息翻譯成傳導在網絡間的電脈衝信號，而儲存在某些神經元細胞，成為記憶，它們最初是沒有意義的；隨著時間的推移，就產生意義了。他並引用神經科學家保羅·巴赫-麗塔的話：「只要給大腦提供信息，它就會弄清楚。」（《隱身─大腦的秘密生活》大衛伊格曼（2011），第49頁）

在人腦腦神經記憶網絡中， 神經元的樹突（dendrites）與其他神經元的突觸(synapse)相連結。典型的神經元通過稱為軸突的大量神經元結構從其他神經元收集信號。典型的神經元通過稱為軸突（axon）的大量神經元結構從其他神經元收集信號。 神經元通過稱為軸突的細長鏈發出「電活動尖峰（spike）」─即動作電位(action potential)，軸突分裂成數千個分支。 在每個分支的末端的結構是突觸(synapse)，它的功能是將來自軸突的電信號(如腦波)轉化為「抑製」或「激發」的電信號。當一個神經元接收到與其「抑制性」輸入相比足夠大的「興奮性」輸入的電信號時，它會沿著軸突發送「電活動尖峰（spike）」。學習即是改變軸突末端的突觸之腦波傳導的效能，於是一個神經元就會影響另一個神經元。（見人工神經網絡如何從經驗中學習）

於是我們來到關鍵點了，在神經元細胞裡的記憶是如何儲存、索引、回憶、及遺忘？
任何信息進入大腦，都得經過大腦的編碼過程─即檢索腦神經記憶網絡中之相關記憶，與之比較，而產生此信息與現存的記憶之關係。而就是此編碼得出的關係經過調幅腦波傳導致腦神經記憶網絡某些部位，最終被儲存的在一個或多個神經元細胞。而什麼是關係呢？哲學家休謨認為存在有七種哲學關係：同一、空間、時間、數量、性質、對立、因果等。而我認為亦記憶課題中，還要加上第八種關係：價值（如上圖所示）。
舉個例子來解釋：當你的大腦看到一隻「漂亮的柴犬」，你的大腦首先檢索你記憶中的「狗」之概念，（若是找不到，表示你以前沒有看見過「狗」，大腦就會建立個新的「狗」之概念。若是已經有了「狗」之概念），然後比較、判斷是否類似以前看過的「柴犬」（同一關係）？一隻還是兩隻（數量關係）？會咬人是溫順（性質關係）？能否看門（價值的關係）？最後再加上時（時間）、地（空間）的關係，將之儲存為新的記憶。於是人的記憶就是一個相互聯繫、並相關係的複雜、龐大的腦神經記憶網絡：
（1）學習是增加新的記憶：
學習開車、打桌球、修理汽車、畫畫、拉小提琴、騎自行車等，大腦會接收到很多身體肌肉控制與回饋的信息，經編碼處理後，會擴增「內隱記憶網絡」，而學會很多技能與運動；而學習知識會擴增「語義記憶網絡」，有助於思想家優化其創造力與思想。
（2）人是如何回憶？如何增強記憶力？
當我們遇到某個認識的人，卻想不起他的名字，就努力回憶。就如同到圖書館此本書，並需要索引。回憶的索引就是當初儲存此記憶的某些關係（同一、空間、時間、數量、性質、對立、因果）。所以索引一定是存在的，只是遺忘了。（3）如何避免遺忘，增強記憶力？
記憶儲存在神經元細胞（如下圖所示）：

在腦神經記憶網絡中，各神經元之間的聯繫之生理實體就是突觸，著名的赫布理論解釋了在學習的過程中的突觸可塑性─即「突觸前神經元」向「突觸後神經元」的持續重複的刺激，可以導致突觸傳導腦波的效能增加。

從認知層面看，人在回憶某特定記憶時，會向腦神經記憶網絡發出某種索引的電脈衝信號，若成功找到，則會增強此特定記憶。並且成功找到的次數越多，此記憶越鮮活，越不會被遺忘。

人類心靈（大腦）的結構是由進化心理學利用進化生物學的知識和理論所研究（見進化心理學：入門），其結果可整合為「結構語義記憶理論」，它可以解釋人類如何思考，並可提升人類學習的效率。它是科學的理論，具有可證偽性。（見從電路和系統的角度看大腦理論─電學如何解釋神經電路、神經系統和量子比特）約翰·伯格(2013)））

「結構語義記憶理論」釐清了學習的真相，它告訴我們，學習的第一步是即是理解新基模（故事）的結構（形式或關係或聯繫），第二步，再適當的將此結構（形式或關係或聯繫）當作記憶的索引，整合到自己的腦神經網絡，而成功的記憶了新的學習。（詳細，請看拙文學習的真相與反思─學習的本質（1））

底下詳細解釋：

廣義的說，任何過去發生的事件，都可說是一個基模（故事）。故事有大，有小。例如，最小的故事─即「從前，有位國王的王后中毒死了」。雖然只有一句話，但具有成為故事的兩個關鍵元素：(1) 內容：即事件的敘事；及（2）結構（形式或關係或聯繫）：即情節中各事件與角色之間的相互關係。（見結構可以看作為關係）

人類腦神經記憶網絡的功能是人類的記憶，但此功能卻是建立在其之結構之上，正如房屋的居住功能是建立在房屋的鋼筋水泥結構之上。又如：「音樂的結構可看做故事中的情節。如果沒有結構，音樂會讓聽眾摸不著頭腦，而認為這首曲子只是一組即興隨機的作品。若有良好音樂的結構，有開頭、中間和結尾，則會帶領聽眾踏上了一段美妙的音樂之旅。」（見古典音樂的結構）

腦神經記憶網絡之結構為何？
它是一個數量龐大、相互之間有某種連接的神經元之鏈接的網絡（network），彼此之間若存在某種關係（記憶的索引）的神經元，就有某種神經元之聯繫，而有聯繫的神經元，可以共激發（見學習、回憶和思考），正如斯坦福大學神經科學教授大衛伊格曼所說：「每一個都包含整個人類基因組，並在錯綜複雜的經濟中運輸數十億個分子。每個細胞以每秒數百次的速度向其他細胞發送電脈衝。如果你用一個光子來代表你大腦中這些數万億和數万億個電脈衝中的每一個，那麼組合輸出將是令人眼花繚亂的。這些細胞在一個複雜得驚人的網絡中相互連接，以至於它破壞了人類語言並需要新的數學方法。一個典型的神經元建立大約一萬個連接到相鄰的神經元。考慮到數十億個神經元，這意味著一立方厘米的腦組織中的連接數與銀河系中的恆星數一樣多。」（《隱身─大腦的秘密生活》（2011），第8頁）

這種腦神經記憶網絡的的生理結構無法承載基模（故事）的內容細節，也就是說，語義記憶的腦神經網絡是由無數抽象的概念互相關係連結的概念所形成的巨大網絡，它無法記憶過往發生事件的細節，會造成錯誤的記憶（false memory）及錯誤的知識，後詳。

故事是一種人類構建經驗和理解世界之天生的工具，人類也以故事本身結構（形式或關係或聯繫）上的前後次序，講故事給旁人或自己聽。哈佛大學杰羅姆．布魯納教授認為：人類主要以敘事之的形式—故事、藉口、神話、做和不做的理由等─來組織生活經驗和彼此互動的記憶。（見現實的敘事建構）

通常可讀性較高的文章使我們較易理解文章裡的基模（故事）所內含的結構，有利於記憶（語義記憶）。換句話說，可記憶、易理解、及可讀性是三者相通的。（見更深層次的可讀性）如下圖所示：

這就與下面的「詞彙量」的內容之說法衝突：「理解力的強大是透過累積更多的詞彙、知識、概念和規律發展出來的。你的詞彙量、知識量越大，懂得的概念越多，你能夠輕鬆理解的知識就越多，因為你可以理解的相鄰可能（筆者按：即個人、社區、機構、有機體、生產過程等在其進化過程中的特定時間點可用的一組可能性。）得到擴展了。」（見「速讀術」的底層原理 | 《深度學習的技術》 書摘）

記憶如此的敘事(故事)結構令人意外的造成確認偏誤（即人們通常無視相左的證據，卻盲目擁護自己既有的道德價值觀），這是因為，故事的情節與主題裡面充滿的好人、壞人、善、惡、正義、報復等，是整套的道德價值觀的意識形態或世界觀。通常，人們早期有意義的故事之記憶所形成的世界觀會排斥後期道德價值觀相左的故事的基模，只容許意識形態相合的，這就確認偏誤及一廂情願（wishful thinking）的合理化之底層的記憶機制。而惱人的確認偏誤，甚難克服，造成人們的偏執。（深度分析確認偏誤，請看拙文思考、記憶、人腦解決之「強化學習式」思考架構─學習的本質（1））

輸入任何資訊進人腦的方法有兩種，閱讀是將資訊以文字，視覺的方式輸入人腦，而「上課」、「聽演講」、「看視頻（youtube,抖音）」則是以語言，「聽覺」的方式輸入人腦。
哪一種輸入的學習方式比較有效呢？答案是因人而異；有人天生喜歡看書，也有人就是愛聽演講，所以我們必須瞭解自己有效的學習方式是「看」？還是「聽」？但不管哪種人都必須瞭解，外界的資訊要成為腦神經網絡中的記憶或知識，必須得經過編碼(產生適當的概念之結構（關係）)，而編碼是需要時間，若「閱讀」、「聽講」的太快，則來不及編碼，則無法把編碼後的新概念適當的關係到腦神經網絡中。（見記憶假體：是時候採用深度神經模擬計算方法了嗎？）
例如，一般非英文母語的人聽美國CNN的新聞報導，只能聽到頭尾的字彙，完整的句子不可得，這是因為個人英文編碼的速度比CNN播新聞的速度慢。所以，要改善自己英文編碼的速度，其方法調慢視頻的速度，切忌聽時貪快、或閱讀時速讀，對記憶的編碼益處不大。（見閱讀的認知模型，開發海馬神經假體以促進人類記憶編碼和回憶）

通常，人腦的編碼產生適當的概念之結構（關係）過程就是所謂的理解過程，是因個人的知識而異。而當新概念交互關係到腦神經網時，普遍會被腦神經網中相似的概念所干擾，而無法適當的關係到腦神經網絡中。最佳抗干擾之道，是適時的學習之中斷─即切換到不同的學科（如國文到數學），其結果是，當再重覆先前的學習時，因為腦神經網的結構（關係）已改變，先前的干擾就大概率的消失了。（見如何優化大腦中的知識構建）

洞識的反面就是確認偏見(confirmation bias)─即不自覺的捍衛自己過去的思想，長久以來，學術界都認為確認偏見是本能，沒法解釋，所以也無法克服。若洞識是有意識或潛意識重組與更新記憶裡的故事基模之連接，則反面的確認偏見就是無法更新記憶的故事基模之堅持己見，而牢牢被自己過去所綑綁，這就是佛洛伊德為何說：「人是『過去』的動物」。思想家的思考深具洞識，而常人的思考卻充滿確認偏見，關鍵就在能否重新認知自己，能否「以今日的我，挑戰過去的我」。所以，「現代開悟」並非儒、道、釋三家所說的天人合一，也並非佛教的明心見性、即身成佛，更不是吉爾·博爾特·泰勒的涅槃（見開悟與右腦的關係），而是思想家掙脫確認偏見的束縛後的洞識，一如孔子所說：「七十而從心所欲不逾矩」的思考自由自在。「現代開悟」之後，即一舉躍升為深具洞識的思想家。（詳見拙文什麼是「思考」？如何「洞識」？何謂「思想家」？─開悟的本質（2））

通常，可讀性較高的文章讓人較易理解文章中基模（故事）之結構，有利於記憶。例如，近來全球暢銷之赫拉利的《人類簡史》和《未來簡史》兩本書，英國《金融時報》報導，他是一位博學多思的歷史學家。他預測美國民主制度的消亡幾乎已成為常態。（見美國下屆總統大選可能是最後一次）

赫拉利寫作成功之處就在赫拉利解釋「智人」（Homo sapiens，即通常所謂的人類」）這個物種的演化時，並不訴諸拉馬克的「獲得性遺傳」及「用進廢退」，也不訴諸 達爾文的《物種起源》之「物競天擇」進化論。他訴諸的是各種故事基模，例如，「大約7萬年前，「認知革命（Cognitive Revolution）讓歷史正式啟動」（12頁）、「在認知革命之後，傳說、神話、神以及宗教也應運而生．．．． “討論虛構的事物”正是智人語言最獨特的功能．．．． “虛構”這件事的重點不只在於讓人類能夠擁有想像，更重要的是可以“一起”想像，編織出種種共同的虛構故事，不管是《聖經》的《創世記》．．．．．」（33頁），而更令人驚訝的是，全書432頁中，「虛構故事」這一詞彙，貫穿全書，出現了55次，最後一次出現在351頁。

很顯然，赫拉利用「虛構故事」這個觀念來解釋人類歷史，而成功的令讀者理解人類歷史，全球暢銷。《人類簡史》裡大大小小的故事的結構，都可說是腦神經網絡中，大大小小的基模（故事）的結構。 假若赫拉利解釋人類為何要戰爭時，是訴諸「物競天擇」的進化論，就太抽象難懂。所以他說人們要「消滅敵人，稱霸天下」，這些「消滅」故事，「敵人」故事、「稱霸」故事的概念之結構都已存在於腦神經網絡中，人們的思考可以輕易整合出「消滅敵人，稱霸天下」的上層故事，而理解了這個解釋。 然而，以故事來解釋歷史事件，是「兩面刃」，雖然利於理解，但也會造成錯誤的記憶某些事件的細節，或錯誤的知識。

例如，赫拉利在《人類簡史》中說：「像是生物科技、納米科技的新發現，就可能創造出全新的產業，帶來龐大的利潤，於是就能拿來打平那些銀行和政府從2008年以來虛擬創造出的幾萬億數字。而如果實驗室的腳步不敵泡沫破滅的速度，可以想見經濟前景就會令人十分擔憂。」（307頁）但赫拉利錯誤的認為美政府2008年以來大量印鈔的債務，可能以企業的利潤來償還。因為美國政府唯一只有在1836年，傑克遜總統以財政盈餘還清了所有國債 （見美國國債200年：一出生就沒打算還，卻能越借越多）。其他時間（包括2008年）美國政府根本不想、也有沒有還美債（見拙文美國債的本質危及美元霸權的真相─美中經濟（34））。因此，赫拉利用「借債」故事、「償還」、及「利潤」等故事論證美國「經濟前景就會令人十分擔憂」，這是錯誤的知識，是一種認知偏誤（Cognitive Bias）。而人們經常形成錯誤的記憶就是腦神經網絡的結構不利於精確的記憶歷史事件的細節，因此產生認知偏見。（見敘述（故事）Narrative─維基百科、及How to optimize knowledge construction in the brain）

赫拉利在《人類簡史》中說：「在全球70億人口中，有多少人真的瞭解量子力學、細胞生物學或總體經濟學？」（251頁）學習量子力學的難處是要理解「數學」．我在大學研究所及半導體廠教授電磁學的馬克士威方程組，就採用腦神經網絡中的關係來教難懂的微積分，把位置微分 (d/dx) 叫做「找兒子」、時間微分(d/dt)叫做「找養子」、位置積分 (∫dx) 叫做「找父親」、時間積分 (∫dt) 叫做「找養父」、兩次微分 (d2/dx2) 叫做找「孫子」、及兩次積 (∫∫dx2) 叫做「找祖父」。於是複雜難懂得馬克士威方程組就可以理解成不同的輩份及親疏的關係，大大的降低記憶與學習的難度．在我youtube上的此種教學，反應熱烈。（見我的視頻科學方法學物理與人工智慧（15/40）─學習電磁學的第一天塹（超級瓶頸）curl（即▽ x）的克服）

此外，赫拉利在《人類簡史》認為學習總體經濟學正如學習量子力學及細胞生物學都很困難。但我認為彼此的困難不一樣，學習量子力學及細胞生物學的困難是要記憶很多日常沒有的艱澀術語。而相反的，總體經濟學裡卻充滿了日常碰到的「貸款」、「收入」、「儲蓄」、「消費」．．．．等概念，而它們正是記憶中已存在的概念，不利於適當的編碼進入現存的腦神經網絡，因此會干擾總體經濟學的學習，而產生錯誤的記憶或錯誤的知識。如上所述，即使博學如赫拉利也不能倖免。
所以要評論總體經濟學中的利率、通貨膨脹、美國債等的走勢，要非常謹慎的求證，否則很容易被認知偏誤所誤。我日前（2021/2/18）在「方格子」發表了文章「美國債的本質危及美元霸權的真相─美中經濟（2）」，是來解釋深奧難懂的美國債，採用的是「某甲貸款買車」的故事來解釋，而美國人J.D. ALT用難懂得貨幣理論，結果是我的解釋較能令讀者理解，這就佐證了故事有利於解釋複雜的事件，這是寫文章的的寶貴技巧。（見拙文美元霸權、無限QE印鈔、與美國高通脹的是與不是？─現代開悟之洞識（2））

學習新知識的角度來看，人腦把輸入的資訊中的基模（故事），進行編碼─即摒棄基模（故事）的內容，只抽取其敘事之結構（關係），而成為抽象的概念，再把概念互相關係到腦神經記憶網絡中已有的概念，於是成功的擴充它。

（按請看本文的「視頻版」：「陳華夫專欄」視頻版之 9 ─ 什麼是「記憶」？如何「記憶」？「記憶」的本質？─開悟的本質（3））

(請看拙文，本文的姊妹篇：什麼是「思考」？如何「洞識」？何謂「思想家」？─開悟的本質（2），及《思想與思維方式——源理論及其應用》）

請看「陳華夫專欄」─學習的本質─系列文章：
（
思考、記憶、人腦解決之「強化學習式」思考架構─學習的本質（1）
什麼是「思考」？如何「洞識」？何謂「思想家」？─學習的本質（2）
什麼是「記憶」？如何「記憶」？「記憶」的本質？─學習的本質（3）
學習的真相與反思─學習的本質（4）
「施捨」就是人生的「現代開悟」─學習的本質（5）
談「恐懼」─學習的本質（6）
探究華人的「罪惡感」？─學習的本質（7）
你孤獨了嗎？─學習的本質（8）
人腦如何創新思考？─學習的本質（9）
「現代開悟」的本質及釋義─學習的本質（10）
你「現代開悟」了嗎？─學習的本質（11）
人工智慧的「強化學習」與人類學習的優劣─學習的本質（12）
伽馬波（40赫茲）、記憶、失智症、及音樂治療─學習的本質（13）
省思物理科學教育的真相─學習的本質（14）
人類智慧真正優於AI人工智慧之處為何？─學習的本質（15）
細述我親歷40年的學習之旅─學習的本質（16）
AI幫助人們改善記憶、思考能力─適用於年輕與銀髮人─學習的本質（17）
AI徹底改變大學理工教育的面貌─學習的本質（18）
AI模擬人類學習真能比人類更創新嗎？─學習的本質（19）
AI深度學習與《易經》的學習真有差異嗎？─學習的本質（20）
AI之ChatGPT的繪畫審美能力賞析─學習的本質（21）
請看懂智慧的本質：GTP4的「人工通用智能」（AGI）落後人類有多遠？─學習的本質（22）
）

《我中風的洞識：一位腦科學家的個人旅程》（My Stroke of Insight: A Brain Scientist’s Personal Journey），吉爾·博爾特·泰勒，2006。

請看我的視頻科學方法學物理與人工智慧（15/40）─學習電、磁學的第一天塹curl（即▽x）的克服

請看拙文從打「高爾夫球」看「人工智慧」與人類學習之差異─科技智慧（3）

請看拙文畫評│印象派名畫─喬治·修拉的《大傑特島的星期天下午》─之繪畫訣竅─文學與藝術（11）

《Reading in the Brain: The New Science of How We Read》（腦中閱讀：我們如何閱讀的新科學）Stanistas Dehaene（斯坦尼斯.德阿納）2010，中譯版《腦與閱讀:破解人類閱讀之謎》。

《快思、慢想》（Thinking, Fast and Slow）