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据《连线》杂志网站近日消息称，作为计算机科学中的新兴领域，机器学习研究者们已经开始探索在AI中诱发“选择性失忆”的方法，其目标是在不影响模型性能的前提下，从机器学习中删除特定人员或点的敏感数据。如果未来能够实现，那么这一概念将帮助人们更好地控制数据。 机器学习宗旨是使用计算机作为工具并致力于真实、实时的模拟人类学习方式，其可以将现有内容进行知识结构划分，再广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。现在，机器学习被视作最具智能特征的研究领域，但科学家已经提出了新的问题：机器会学习，但它会遗忘吗？实际上，它们的学习方式虽然在效仿人类，但“遗忘”方式却与我们大不一样。 机器学习的“遗忘”，对于有需求的用户，也就是那些对他们在网上分享的内容感到后悔的人来说，其实很直观。但从技术层面来讲，消除特定数据点影响的传统方法，是“从零开始”重建系统，这是一项代价可能相当高昂的工作，令企业几乎难以承受。 具体来说，某些地区的用户如果他们对披露的内容改变了主意，其实是有权要求公司删除他们的数据的。但彻底抹除这件事很难实现，因为一旦经过训练，机器学习系统就不会轻易改变，甚至就连训练者们自己，也不清楚系统是如何掌握这些能力的，因为他们并不能完全理解自己调试或训练出的算法。
