记错上周五吃的啥，这正常吗？

你还记得一周前的今天，你中午吃了什么吗？如果是单位食堂或者叫外卖，还能准确说出每一道菜吗？对于吃食堂的人来说，可能更难，因为你很可能会把一盘五花八门的菜错记为酸辣土豆丝，把炒菜花记成炒扁豆，或者把饺子记成面条。
 
当然，有些人可能真的什么都记不起来了，这属于明显的记忆衰退。但我们今天要讨论的是错误地把A菜记成B菜的情形。
考虑到日常生活中有很多细节，有限的人的大脑很难处理这么多的工作量，记忆错误（非记忆空白）是不可避免的。曾发表于《Experimental Psychology》杂志上的一项研究表明，40%的美国人会错过911事件的经历。
这种情况不是一件坏事吗？
 
发表在美国心理学会《APA PsycArticles》的一项研究告诉我们，错误地将A记录为B可能是一件好事，因为这是有限能力认知系统高效工作的有益副作用，记忆错误实际上可能表明人类认知系统以最佳或理性的方式运行。这项研究观察和讨论了视觉工作记忆。
视觉工作记忆（VWM）它被定义为以快速可访问和易于操作的形式存储视觉信息的能力，是几乎所有人类活动的核心组成部分。它在在线运动控制、跨眼球运动视觉信息集成、视觉搜索和扫描错误后的凝视纠正中发挥着关键作用。鉴于其生物学的重要性，该系统的能力可能会受到超过我们预期的严重限制——许多关于人类表现的研究表明，我们只能在工作记忆中准确地存储有限的视觉信息。
 
几十年来，认知科学家们一直在思考人类的认知是否是严格且理性的。从上世纪60年代开始，心理学家Daniel Kahneman和Amos Tversky对这一主题进行了开创性的研究。他们得出的结论是，人类通常使用速战速决的心理策略，即可用性启发法。
例如，当被问及英语中的字母时k开头有很多单词，或者k作为第三个字母，有很多单词。经过快速思考，大多数人发现他们可以想到更多。k开头有更多的单词，所以我得出了字母k开头的单词多这个结论。
Kahneman和Tversky将这一策略称为可用性启发法，是指人们在判断时通常首先想到的是自己的经验信息，并将其作为判断的依据。因此，它也被称为经验法则。
 
大多数时候，经验法则会产生准确的结果，但有时不一定。Kahneman和Tversky认为人类的认知系统不是最好的。事实上，英语是k作为第三个字母的单词比作k开头有很多单词。
20世纪80年代的研究表明，人类的感知和认知系统往往是最好的。例如，几项研究发现，尽管感觉信号中有噪音，但人们仍然可以将视觉和听觉、视觉和触觉等各种感官信息结合起来。
但至少有一些看似次优的行为。例如，研究表明，人类通常低估运动物体的速度。因此，科学家推测人类视觉运动感知系统是次优的。此外，人们在记忆、推理、决策、计划或行动中经常犯错误，特别是当信息模棱两可或不确定时。就像视觉感知估计对象的速度一样，在执行认知任务时，统计的最佳策略是将数据中的信息（观察或经历）与一般常识相结合。
越来越多的证据表明，在使用模糊的输入和不确定的信息进行感知和推理时，错误是不可避免的。如果是这样，错误并不一定意味着心理问题。事实上，我们的感知和认知系统可能正在稳定运行。
 
有些制约人类的因素是内在的，比如注意力有限，因为你不能同时关注一切；记忆能力有限，因为你不能完全记住所有的细节，就像你周一中午吃什么一样。其他限制是外部的，比如及时做出决定和采取行动。考虑到这些限制，人类可能无法总是实现最佳感知或认知。但正是这些客观的限制因素使大脑发挥了最佳能力。
例如，当解决方案时，你需要同时考虑许多因素。如果没有限制，你会考虑的问题和你同时注意的问题将是无穷无尽的；正是由于注意力的限制，你才能在有限的时间内得到最好的解决方案。
为此，研究人员开发了一种合理的人类记忆资源方法。他们的框架认为记忆是一种交流渠道。
当你把某个事物放在记忆中时，就好像你在向未来的自己发送一条信息。但是，这条通道的容量有限，因此无法传输信息的所有细节。
因此，未来从记忆中检索到的信息可能与早期存储在记忆中的信息不同。这就是为什么记忆错误。
如果你的记忆由于容量有限而无法忠实地保存所有事物的细节，那么明智的方法是确保它能保留重要的细节。换句话说，当容量有限时，你应该记住你最需要记住的。
事实上，研究人员发现，人类倾向于记住事物的整体要点(重点)，而忘记细节。当这种情况发生时，人们往往在心理上用最常见或最常见的属性来填补缺失的细节。从某种意义上说，在缺乏细节的情况下，使用流行的属性是一种启发性的做法，这是一种快速决策的策略，往往效果很好，尽管有时会失败。
那么，你这周一吃了什么呢？只要你能记住这是关键（米饭、面条或饺子），你的记忆系统就的约束下稳定地工作，所以这是一件好事！
 
参考文献：
1. https://doi.org/10.1037/a0029856
2. https : //doi.org/10.1017/S0140525X1900061X
3. https://doi.org/10.1037/xge0000055
4. https://doi.org/10.1177/0963721414529144
5. https://www.nature.com/articles/nn858
6. https://thedecisionlab.com/biases/availability-heuristic/