根据最近发表在《神经元》（Neuron）杂志上的一篇论文所言，人们的大脑充当着信息过滤器的角色。它能输入一大堆乱七八糟的数据，再过滤出有用的数据，然后清除所有无关的细节，从而使人们能够成功讲述一个故事或者是做出决定。
但是电脑又能如何呢？
人工智能有时就是模拟人类的智能，但并不总是，或者说，往往不是。一方面，我们可以通过观察人类在解决问题时的方式来对智能有所了解；另一方面，人工智能中的大量成果不是通过研究人或动物的活动，而是通过直接研究需要智能解决的各种问题得到的。人工智能研究者可以自由地采用人类所没有使用的方法和超出人类的计算能力。
人类的处理速度慢是有很多因素的存在，无论眼睛看见光还是听到了什么。都会经大脑的分析及计算，大脑做出指令再通过神经系统向肢体发送指令，而人类却有着很快的折射反映。如果你热水撒到手上 手会立刻在空中甩掉这些高于自己体表温度的液体、而这些则是肢体先反应大脑后接收到灼烧的痛感、而智能则就不能做到这些 ，它接收到数据开始核心及运算方式就已经计算到结果。智能不会分析掉什么是有用的数据来遗忘，或许更高方式的云计算可以解决这个问题。
对于人工智能来说，到底什么是应该遗忘、删除的记忆，至今还没有定论。两一方面，聊天机器人可以做出医学诊断、智能家居设备能够监控用户运动、安全机器人可以执行巡逻并完成疑犯跟踪，这些过程中涉及大众的大量个人信息，到底谁对人工智能驱动的系统记忆具备操控权还有待商榷。
人工智能学会战略性遗忘：三种方法
1. 长短期记忆网络（LSTM，Long Short Term Memory Networks）
长短期记忆网络是一种递归式神经网络，它通过特定的学习机制决定在什么时候记住哪些信息，更新哪些信息，注意哪些信息。
2. 弹性权重固化（EWC，Elastic Weight Consolidation）
弹性权重固化是谷歌旗下DeepMind的研究人员于2017年3月创建的一种算法，该算法模拟了一种叫做“突触整合”的神经科学过程。
3. 瓶颈理论（Bottleneck Theory）
2017年秋天，在人工智能社区的一次演讲中，来自耶路撒冷希伯来大学的计算机科学家与神经学家纳夫塔利·提斯比讲述了其称之为“瓶颈理论”的观点。“其思想是，一个网络会排除掉那些无关重要的嘈杂的输入数据，这就如同通过瓶颈向其中压缩信息，只保留与一般概念最相关的特性。”
人类的大脑可能蕴藏着创造强大人工智能的图解，而如今科学家们仍然停留在如何解读这些可能的层面。
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