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随着大语言模型在公众应用中的场景爆发，情感计算（affective computing）也受到关注。情感是人类自豪的智能表现，但为了更广泛的人机交互，需要把主观抽象的情感以计算手段表达出来，这与主张情感可量化不同，是为了更广泛的人机交互的需求，以计算模拟表达情感。情感计算作为人工智能研究的重要前沿领域，自 1997 年罗莎琳德·皮卡德（Rosalind Picard）出版《情感计算》（Affective Computing）一书并首次提出“情感计算”这一概念以来，始终致力于使计算机能够识别、理解、表达和调节人类情感。在人工智能盛行的当下，由于对技术细节的不完全把握，一些讨论往往建立在一个未经严格反思的、过于理想化的技术假设之上，即认为人工智能在技术上已经或即将完全 实现对人类情感的准确模拟和复制。这一假设一方面将技术的无限可实现性作为毫不动摇的前提，认为技术无论怎样都“终将”实现，并基于此探讨伦理与哲学议题，过早把遥远的不确定性的未来难题当作当下真实的难题，忽略了未来的变化；另一方面还表现为将情感简单地视为一系列可编码、可识别的信号，例如面部表情识别、语音情感识别等，忽视了人类真实情感体验的复杂性、具身性和情境记忆性，使得对于情感计算这一技术想象得过于乐观。更为重要的是，现在的讨论往往忽视了情感计算的目标，即“始终致力于使计算机能够识别、理解、表达和调节人类情感”，对这一目标的忽视直接导致了借现象学套用概念而对情感计算这一技术本质产生误解。基于技术理想化的假设，哲学界和伦理学界提出了一系列看似前瞻、却与现实技术进步明显脱节的问题，如“人工智能是否应享有情感权利”“人工智能的情感奴役问题”等。这种讨论在理论上虽然具有一定的启发性，但由于忽视了情感计算在当前技术现实中的诸多障碍，往往造成了“ 超前”甚至 “脱离实际”的伦理空转。这种空转不仅使得哲学与伦理讨论失去了对当前技术发展的现实指导意义，也容易误导实际的技术研究方向。

情感计算领域当前依旧面临诸多现实的技术挑战。首先，情感识别与生成技术严重依赖于数据集的规模与质量，基于情感的私密性和主观性，当前情感计算的数据集获取难度极大，高质量的数据集更是少之又少，这也导致了目前仍然普遍存在的数据偏差、情感泛化困难和上下文理解不足等问题。其次，情感表达在人工智能系统中常常显得肤浅或机械化，难以真正模拟人类情感体验的丰富性和深刻性。现有情感计算系统往往基于静态的情感数据且以此判定情感状态“长期有效”，忽略了人类情感本身具备动态重构和发展的特征。当然，这一问题与实时情感计算所面临的技术难点息息相关。可见，目前情感计算所面临的真实的技术发展路径并非简单的线性进步，其道路上充满了各种现实中难以预料的技术、资源与伦理挑战。因此，必须首先认识到当前部分哲学与伦理讨论的“空中楼阁”，明确指出无限技术可行性下的完美情感AI 这一前提假设事实上是脱离实际的虚假假设，这种假设对于技术与哲学研究本身都将可能产生严重的误导。

（二）情感人工智能的关键而被忽视的维度——遗忘机制

陶建华等于2005 年发表的综述文章《情感计算：综述》对情感计算的发展进行了全面的回顾，重点关注情感语音处理、面部表情分析与合成、肢体动作分析、多通道信息处理以及情感理解与生成，讨论语音和面部表情中的时间动态特征，例如语音的韵律特征（音高、语速等）和面部表情的变化。这篇综述主要关注如何识别这些时间模式以判断情感状态，而没有探讨情感信息在更长时间范围内的衰减或遗忘机制。Koelstra 等在 2011 年提出的DEAP 数据集（情感分析生理信号数据库）是一个广泛使用的多模态情感分析资源库，包含了参与者观看音乐视频时的脑电图（EEG）和外周生理信号。该数据集记录了参与者在观看视频过程中情感随时间变化的生理反应，为研究情感的动态特性提供了宝贵的数据。利用 DEAP 数据集构建的情感计算模型通常侧重基于生理信号实时分类情感状态，而很少关注模型内部如何处理或遗忘过去的情感信息。Calvo等回顾了情感计算领域的情感理论和检测方法，涵盖了生理信号、面部表情、语音、文本和肢体语言等多种模态。该综述讨论了不同情感检测方法的优势和局限性，但并未涉及模型中遗忘机制的相关内容。Soley- mani 等在 2012 年提出MAHNOB-HCI 数据集（情感识别和隐式标注多模态数据库），同样是一个重要的多模态情感数据库，包含了面部视频、音频、眼动追踪和生理信号等数据。研究人员可以利用该数据集进行情感识别和隐式标注的研究，如基于面部表情预测用户对标签正确性的反应。虽然该数据集记录了情感表达的时间序列数据，但利用这些数据构建的模型通常着重于识别特定时间点或时间段的情感状态，而缺乏对情感信息长期记忆和遗忘的建模。Alarcão 等对2009 年至2016 年间基于脑电信号的情感识别研究进行了全面的总结，探讨了不同研究中使用的被试、特征提取方法和分类器。虽然脑电信号本身具有时间序列的特性，并且一些研究也采用了时频分析等方法提取特征，但该综述并未提及模型中是否存在遗忘机制。 Eyben 等在 2009 年开发的 Ope- nEAR（慕尼黑开源情感和情感识别工具包）是一个用于语音情感识别的重要工具，它能够实时提取语音特征并进行情感分类。 OpenEAR 的设计侧重于高效的实时处理，而没有涉及情感信息的长期管理或遗忘机制。Sano 等在 2013 年的研究展示了情感计算在压力检测方面的应用，利用可穿戴传感器和手机数据监测个体的生理和行为信号，以识别压力水平。虽然该研究涉及时间序列数据的分析，但其重点在于识别当前的压力状态，而非模型如何处理或遗忘过去的压力事件。总的来看，当前情感计算领域的主流研究工作主要关注如何准确地识别、表达和交互情感，对于情感信息的时间维度处理，更多的是着眼于如何利用时间序列数据进行情感状态的判断和预测，而鲜有研究关注模型内部是否以及如何实现情感信息的遗忘。

另一方面，如果将视野放到与情感计算相关的人工智能领域，近年来，随着深度学习的发展 ，记 忆增强神经网 络（memory- augmented neural networks）被广泛研究，用以突破传统神经网络在长期依赖和外部知识利用方面的局限。Khosla 等系统梳理了该领域的核心方案，包括 LSTM 类循环网络、Transformer 及其注意力机制、联想记忆网 络（ 如 Hopfield  网 络）、神经图灵机（NTM），以及基于外部知识检索的架构（如 REALM，RETRO 等）。这些方案通过不同方式扩展神经网络的记忆容量，实现了信息的主动保存与高效检索，在自然语言处理等任务上表现出色。上述模型也各自面临着诸多不足，循环神经网络虽在短期依赖上有所突破，但难以维持高度复杂或长期的信息；Transformer 等自注意力结构虽然能建模长距离关系，但在面对超长序列时计算与存储开销巨大；而外部记忆机制则极度依赖检索器性能，且“ 查找”与“ 使用”往往存在割裂，外部知识库的维护与有效利用亦是难点。这些方法多重视如何提升信息的获取与保存，却鲜有关注遗忘机制的引入与调控。正如书写可以加强人类外部信息保存能力，却可能削弱内在记忆力，现有的记忆增强神经网络方案更多提升了模型的“外部记忆”能力，而对于“自身记忆”能力的平衡与遗忘机制的合理引入仍显不足。未来在增强神经网络记忆能力的同时，如何合理建模自动遗忘与选择性保留，是值得进一步探索的重要方向。在情感计算模型中忽略遗忘机制可能会导致一系列技术问题。

首先，一方面，忽略遗忘机制可能导致系统对过去的情感事件持续敏感，难以适应新的情感状态或情境，即使这些事件已经过去很久，并且当前情境已经发生变化。这种持续的敏感性会导致系统在处理当前情感信息时产生偏差，当用户的情感状态发生转变时，系统可能仍然会基于过去的经验做出反应，而无法及时调整到新的情感状态，使得最终无法准确地反映用户当前的真实情感状态。例如，一个曾经检测到用户悲伤情绪的系统，可能会在用户情绪已经好转后仍然倾向于将其解读为带有负面色彩；一个习惯于在用户愤怒时提供安慰的系统，可能在用户转为兴奋时仍然提供安慰，从而显得不合时宜。

另一方面，在长期交互中，忽略遗忘机制又可能反过来导致系统产生不一致性。随着时间的推移，系统积累了大量的历史情感数据。如果这些数据没有被适当地筛选、遗忘或赋予不同的权重，那么系统在不同时间点对同一类型的情感刺激可能会产生不一致的反应。例如，在交互初期对用户的沮丧情绪表示理解的系统，在长期交互后可能会因为积累了过多的类似事件而降低敏感性。

需要认识到，情感并非静态的数据表现，而是随着时间和情境不断变化重构的动态过程。遗忘机制的存在能够允许人工智能适时地舍弃不再相关或过时的情感数据，从而实现更真实化地动态情感计算与发展，避免陷入情感认知的僵化和过拟合。

其次，从系统运行的角度考虑，长期存储和处理所有过去的情感数据可能会导致内存过载和计算效率低下，在计算资源有限的现实情境中，情感数据的无限累积会造成存储与计算的负担，引发“维度灾难”。对于需要实时响应的情感计算应用来说，这是一个不可忽视的问题。情感的“衰减”是人类情感体验的一个自然特征，当前的情感计算模型往往缺乏对这种衰减过程的显式建模。

最后，从应用落地的角度来看，在用户互动方面，如果忽略遗忘机制，僵化和过拟合的情感机器将会降低用户的体验和信任感。一个在用户表达过悲伤后一直对其过度关心的虚拟助手，可能会让用户感到不适。

这些局限性表明，为了使情感计算应用更加智能、自然和有效，引入遗忘机制是至关重要的。目前相关的论题对遗忘机制缺乏系统性的研究与论述，这一空白将严重影响技术的推进与人文的讨论。本研究旨在填补这一理论与技术空缺，从哲学反思和数学建模等维度出发，深入研究人工智能情感计算中的遗忘机制，开辟情感计算研究新的视域，推动人工智能技术朝向更贴合人性、更真实有效的方向发展。

二、人工智能情感计算中遗忘机制的哲学基础与理论建构

（一）遗忘机制的哲学基础

从哲学上看，人类情感记忆系统本身就体现了记忆与遗忘之间的辩证关系，个体的记忆从未被完整地保存，总是伴随着主动与被动的遗忘过程。个体遗忘不仅是生物学的必然过程，更是心理与社会适应的必要条件。事实上，如果个体无法遗忘过去的痛苦经历，其心理健康与人格发展必然会受到严重损害。因而，遗忘并非一种缺陷或消极的现象，而是人类个体得以持续健康发展和自我重塑的基础性能力。柏拉图在他的“ 回忆说”中，将学习视为对灵魂在出生前已知的知识的回忆。在《美诺篇》中，苏格拉底通过引导一个奴隶男孩回忆几何知识，来论证知识是回忆而非学习。柏拉图认为，灵魂是不朽的，虽然它曾经见识过“ 理式”的世界，但在降生时遗忘了这些知识。学习的过程就是通过感官经验和理性思考，重新唤醒这些沉睡的记忆。尽管柏拉图强调回忆，但他并非支持为了避免遗忘而不择手段。在《斐德若篇》中，他借苏格拉底之口批评文字的发明，认为文字会使人们依赖外部符号而疏于练习记忆力，从而导致遗忘。“他们就信任书文，只凭外在的符号再认，并非凭内在的脑力回忆。所以你所发明的这剂药，只能医再认，不能医记忆。”柏拉图在此暗示，过度依赖外部记忆存储可能会削弱我们自身记忆的能力，同时也传递了一个想法，为了避免遗忘而采取的一些强硬的辅助手段可能错误地偏离了记忆的本质，最终可能导致“ 记忆”能力的丧失而非增强。尼采认为，遗忘是生命和健康的必要条件。在《道德的谱系》中，他将遗忘描述为一种“主动的、最严格意义上的积极的阻力”，是体魄强健的表现形式。尼采指出，动物活在当下，不为昨日或明日忧虑，这正是它们幸福的原因。人类却 因记忆的重负而难以获得这种纯粹的快乐。 “他无法学会忘记，总是留恋过去；不管他跑得多远，跑得多快，那锁链总跟着他。”尼采 强调，为了行动和创造，我们需要有选择地遗忘过去，摆脱不必要的记忆束缚。“但不管是最微小的幸福还是最强烈的幸福，其中总有一样东西是让它得以成为幸福的：那就是遗忘力，或者用更学术的话来说，在整个过程中感觉到“非历史”的能力。”他认为，无法遗忘的人将被过去所吞噬，失去前进的动力，甚至无法相信自己的存在。因此，“主动遗忘”并非简单的被动遗忘，而是一种有意识地清除那些阻碍我们前进的记忆，从而拥抱当下和未来的能力。哲学思想为在情感计算中引入遗忘机制提供了深刻的启示。尼采的 “主动遗忘”提醒我们，情感计算系统不应成为过去情感的简单记录器，而应具备选择性遗忘的能力，以适应用户不断变化的情感状态。柏拉图关于过度依赖外部记忆可能导致自身记忆力衰退的观点，也警示我们在设计情感计算系统时，一方面应认识到不应为了防止人工智能灾难性遗忘而讳疾忌医，通过施加错误的辅助手段导致可能更加严重的记忆能力的下降，忽略遗忘机制的重要性和记忆的本质；另一方面从用户角度来说，设计系统还应努力避免让用户过度依赖系统的情感记忆功能，从而削弱用户自身的情感感知和调节能力。

为了更深入地理解个体遗忘机制，我们需要借助现象学传统的哲学分析框架。胡塞尔在其《内时间意识现象学》中，详细论述了人类意识体验的时间结构。他提出，意识体验具有“原印象”“滞留”“前摄”的三重结构。其中“，滞留”概念尤其体现了意识体验随时间推移而逐渐淡化的特征。在他看来，体验的淡化并非意识或记忆能力的缺陷，而是意识体验存在方式的本质属性。如果意识体验没有随时间消退的机制，那么意识便无法形成稳定、有序而连贯的时间序列。事实上“滞留”提供了一种解释人类个体情感遗忘机制的哲学模型。人类的情感体验并非永久地被完整保留在意识中，而是持续地、逐渐地褪去强烈的色彩，变得模糊、淡化并最终被其他新的情感体验所取代。这种渐进的遗忘过程赋予情感体验连续性和真实性，避免了情感体验之间的混乱和记忆的过载。现象学的视角帮助我们纠正当前人工智能情感计算中过于静态和持久存储情感记忆的理论偏差，为建构更加类人的情感计算模型提供了充分的哲学依据和指导方向，这意味着我们必须在计算模型中真实地体现出情感记忆的自然淡化与连续性特征。

此外，遗忘机制并不仅限于个体层面的自然、被动过程。尼采的“主动遗忘”概念揭示了遗忘并非只是意识能力上的弱点或消极现象，更是一种主动而积极的生命策略。通过主动地遗忘，个体与社会将摆脱沉重的历史负担，获得重新塑造未来的自由与力量。从个体伦理角度看，主动遗忘帮助个体抛弃负面的、自我毁灭的情感记忆，创造心理与精神的自由空间，体现了一种超越历史记忆负担的生命力量，显著地促进了个体自我的持续更新与人格发展。而当我们将这一思想扩展到集体遗忘时，我们可以看到，社会群体常常通过主动遗忘历史中负面的或不再适用的观念、记忆、情感，以促进社会的进步、认同和文化的稳定性。例如，民族或国家通过选择性地淡化或遗忘过去的负面历史，以构建新的社会认同与伦理共识。人工智能情感计算同样需要模拟这种主动选择性的遗忘机制，使其不仅能够被动地处理情感记忆衰减，更能在伦理需求与社会情感互动过程中，主动选择和决定遗忘哪些情感数据。这种积极的遗忘能力，赋予了情感计算模型以更高层次的伦理敏感性与社会互动适应性，使其在实际的人机交互或多智能体互动场景中更具真实性和适应性。在个体层面，遗忘机制保障了情感体验的真实性与连续性，在群体层面，遗忘机制保障了社会互动的适应性与伦理稳定性。

保罗·利科（Paul Ricœu）在其《记忆，历史，遗忘》中认为，社会凝聚力并非建立在对过去事件的完全一致的记忆之上，遗忘在其中也扮演着重要的角色。在面对社会创伤和冲突之后，适度的遗忘可以帮助社会成员放下过去的仇恨和对立，从而实现和解与重建。他关注历史与创伤之间的关系，特别是被遗忘的历史，在他看来，遗忘不是记忆的否定，他超越了这种简单的二元对立，将遗忘呈现为一个多方面且积极的过程，具有自身的动态和模式。作为与记忆、历史同等地位的角色，利科将遗忘放置于书本的标题中。他举了博尔赫斯（Luis Borges）的寓言为例，表达了这一观点：“遗忘因此并不是在所有情况下都是记忆的敌人，并且为了摸索 着寻找公正尺度以保持记忆和遗忘的平衡，它们应该进行协商？……一个没有任何遗忘的记忆，是这种我们在整个历史条件的诠释学范围内与之作斗争的彻底反思的终极 幻想、终极形态？”事实上，遗忘是记忆可能性的条件，因为它允许选择和优先化记忆。如果没有遗忘，我们是不可能同时记住所有事物的，也正是因为遗忘的存在，使得某些记忆能够浮出水面。利科对“记忆过剩”和 “遗忘过剩”之间动态张力的关注也凸显了两者关系的复杂性。他认为，记忆和遗忘之间的平衡对于个人和集体的健康至关重要。此外，利科也强调了记忆的伦理责任，特别是在涉及历史正义和受害者纪念方面，这表明社会遗忘并非没有界限。社会遗忘在社会身份的构建和维护中也发挥着作用。集体记忆是社会群体身份认同的重要组成部分，但并非所有过去都被同等程度地记住。社会往往会选择性地强调某些历史事件和叙事，而忽略或淡化其他一些，这有助于形成共同的价值观和文化认同感。这种选择性的“遗忘”并非总是负面的，它可以帮助社会在不断变化的环境中保持其核心特征和凝聚力。例如，一个社会可能选择记住其团结抵抗外来侵略的光辉历史，而淡化内部冲突和分裂的时期，以增强民族自豪感和认同感。在经历了严重的社会冲突或政治动荡之后，遗忘往往成为社会和解的关键因素。尽管正义和真相是重要的，但过度强调过去的伤痛和仇恨可能会阻碍社会成员之间的信任重建和未来合作。适度的社会遗忘，即不强迫遗忘，但允许时间抚平伤痕，并鼓励社会成员将注意力转向共同的未来，可以为社会和解创造更有利的环境。在某些情况下，“选择性遗忘”可以被视为社会疗愈的一种策略。这也是为什么利科在书中还提到了“愉快的记忆/遗忘”，历史写作不可避免地存在空白、遗漏和选择，选择某些叙事意味着遮蔽另一些叙事。社会有时需要从痛苦的过去中解放出来，以便构建更加积极的未来。最后还需要注意的是，利科在书中还论述了一个极具启发的内容，也就是“深度遗忘中的痕迹问题”，通过对遗忘与痕迹的消失与持存的讨论，暗示了被遗忘的记忆不一定会被抹除，而是以潜在的形式存在。这一概念挑战了完全抹除的观念，表明遗忘可能只是记忆的一种未被感知的持续存在。

从尼采对社会群体健康的强调，到利科关于遗忘与社会凝聚力的辩证思考，再到社会遗忘在社会身份构建和社会和解中的作用，哲学为我们提供了丰富的视角来理解遗忘在社会层面的积极意义。当然，社会遗忘并非没有风险，它可能导致对历史教训的忽视或对不公正的遗忘。因此，社会需要在记忆与遗忘之间取得微妙的平衡，既要铭记重要的历史经验，也要适时地放下过去的包袱，以便更好地应对当下的挑战和开创未来。在人工智能情感计算领域，理解社会遗忘的哲学基础，或许能为我们设计更具社会意识和伦理责任感的智能系统提供新的启示。这些哲学基础为我们构建统一的遗忘机制计算模型提供了深入的理论支撑与清晰的建模方向。

（二）类人遗忘神经计算模型（PHFNM）的结构与理论定义

在前文分析中，我们深入讨论了个体遗忘与社会集体遗忘在人工智能情感计算中的重要性，指出了情感计算中遗忘机制的本质不仅在于情感数据的自然衰减，更在于通过主动的遗忘过程使个体和集体情感体验保持灵活性和适应性。胡塞尔的现象学理论强调了个体体验随时间必然发生的动态衰退过程（滞留），而尼采和利科的理论则启发了一种群体主动遗忘作为塑造未来的积极力量。因此，一个真正具有人类情感体验真实性的人工智能情感计算系统，应当同时体现个体层面的自然遗忘与群体层面的主动选择遗忘。基于上述理论基础，本研究提出了一种由现象学启发的类人遗忘神经计算模型（phenomenology-inspired  human-like forgetting neural model, PHFNM），旨在为情感计算中的遗忘机制提供一个逻辑严密、理论自洽的框架。

在构建PHFNM 之前，我们参考了近期 Nature 的研究成果 ，即 Chandra 等提出的 “vector hippocampal scaffolded heteroassocia- tive memory”（Vector-HaSH）模型。该模型 通过模拟海马体在空间记忆和情节记忆中 的双重角色，提出了一种统一的神经计算框架，强调了网格细胞（grid cells）作为内部支架（scaffold）在记忆存储和序列回忆中的关键作用。Vector-HaSH 模型的创新在于将内容存储与动态纠错过程分离，利用网格细胞的低维向量更新机制实现高容量记忆存储，并通过空间支架支持情节记忆的序列化组织。其优点在于逻辑严密性和理论自洽性：模型不仅重现了海马体和内嗅皮层的多种实验现象，还为记忆宫殿技术提供了神经电路解释，展现了空间结构如何支持非空间记忆的深刻洞察。此外，该模型通过避免传统Hopfield 网络的“记忆悬崖”问题，实现了存储容量与回忆精度的平滑权衡，为记忆动态的建模提供了重要的理论基础。

Vector-HaSH 模型在一定程度上与我们研究的目标相契合，尤其是在强调记忆的动态演化和结构化支架对记忆管理的重要性方面。我们的研究同样关注记忆的动态变化（自然衰减与主动遗忘）以及如何通过结构化机制实现情感记忆的适应性管理。 Vector-HaSH 模型主要聚焦于空间记忆和情节记忆的神经机制，缺乏对情感记忆特异性及其伦理、社会维度的考量，也未涉及遗忘机制在情感计算中的主动性和适应性作用。其模型设计虽强调网格细胞的支架作用，但未充分探讨记忆的衰减与选择性遗忘如何在个体和集体层面协同运作。因此，在吸收 Vector-HaSH 模型优点的基础上，结合现象学、尼采和利科的哲学理论，构建了PHFNM模型，旨在填补情感计算中遗忘机制研究的空白，并通过三层架构实现个体与集体、被动与主动遗忘的统一建模。

PHFNM 在结构上由以下三个互为支撑的层次组成，这一设计受到了 Vector-HaSH模型中网格细胞支架、记忆存储与动态调节机制的启发，同时融入了哲学理论对遗忘的多重维度的深刻洞察。三个层次在逻辑上相互关联，共同构成一个严密自洽的体系，旨在模拟情感记忆的自然演化与社会适应性。

1. 低维情感索引与自然衰退层（Grid Cell Layer, GCL）

这一层的设计灵感来源于 Vector-HaSH模型中网格细胞作为低维支架的作用。 Chandra 等提出，网格细胞通过低维向量更新机制，将复杂的序列记忆问题转化为低维过渡学习，从而显著提升记忆容量和稳定性。在PHFNM 中，我们将这一机制扩展到情感计算领域，将情感数据编码为低维向量形式，并通过自然衰退过程模拟胡塞尔现象学所强调的意识体验随时间逐渐淡化的“滞留”特性。GCL 层通过低维索引为情感记忆提供结构化支架，确保情感数据的动态衰减符合个体体验的连续性和真实性，同时避免了高维数据直接存储带来的计算过载问题。GCL 层的存在不仅是模型的基础层，也为后续层次的记忆存储和调节提供了结构化支持。

2. 情感记忆存储与集体动态重构层（Memory Encoding and Reconstruction Layer,MERL）

这一层参考了Vector-HaSH 模型中内容存储与动态重构的功能。Chandra 等通过分离内容存储与吸引子动态，实现了高容量内容寻址记忆，并通过多模态输入支持情节记忆的序列化重构。在PHFNM 中，MERL 层负责具体情感内容的存储，并通过多智能体互动和多模态数据融合方法，动态实现记忆重构与情感协商。这一设计不仅反映了个体情感记忆的存储与回忆过程，还体现了利科哲学中集体记忆形成的社会互动与协商特征。MERL 层通过与GCL 层的低维支架交互，确保情感记忆在存储与重构过程中保持结构化特性，同时通过集体动态重构机制，反映群体记忆的现实复杂性与社会真实性。MERL 层作为中间层，连接了低维索引与高阶调节功能，构成了模型的核心内容管理模块。

3. 主动遗忘与干扰控制层（Active For- getting and Interference Regulation Layer, AFIRL）

这一层的设计灵感参考了 Vector-HaSH模型中动态纠错与稳定状态调节的机制，但进一步扩展到情感计算中的主动遗忘与伦理导向需求。Chandra 等通过网格细胞支架生成稳定固定点，避免了记忆悬崖问题 ，实 现了记忆系统的动态平衡 。 在 PHFNM 中，AFIRL 层模拟尼采哲学所揭示 的“主动遗忘”过程，通过伦理导向与情绪需求主动决定遗忘哪些情感数据，并合理处理新旧情感之间的干扰现象。这一层不仅在个体层面支持情感体验的主动调节，还在集体层面协调群体的情感互动，体现了利科关于社会遗忘在和解与认同构建中的积极作用。AFIRL 层作为顶层调节机制，与GCL 层的结构化支架和MERL 层的内容存储形成闭环，确保遗忘过程既符合个体情感的动态需求，又具备社会认知与伦理责任。

上述三层架构的逻辑严密性与自洽性体现在其理论来源与功能互补性上。首先，三层设计在一定程度上映射了 Vector-HaSH模型中网格细胞支 架（GCL）、内容存储（MERL）与动态调节（AFIRL）的核心思想，确保了模型在计算框架上的科学性与可操作性。其次，三层划分也大致分别对应了哲学理论中的个体自然遗忘（胡塞尔）、集体记忆重构（利科）与主动遗忘（尼采），实现了跨学科知识的深度融合。GCL 层为情感记忆提供低维结构化基础，MERL 层负责内容存储与社会协商，AFIRL 层则通过主动遗忘与干扰控制实现动态适应，三者共同构成一个从基础索引到内容管理再到高阶调节的完整体系，缺一不可。这种分层设计不仅模拟了情感记忆随时间变化的自然衰减、基于访问和情绪强度的稳固、受伦理和情绪影响的主动遗忘，以及新信息带来的干扰，还通过层次间的紧密耦合，确保了模型在个体与集体、被动与主动遗忘之间的平衡。

模型的核心状态包括情感记忆矩阵和稳固因子矩阵。情感记忆矩阵存储情感内容或强度，其动态变化受自然衰减、稳固因子、主动遗忘和干扰等多重因素影响；稳固因子矩阵则表示记忆的重要性和抗遗忘能力，通过访问频率与情绪强度动态更新。这一设计与Vector-HaSH 模型中存储容量与回忆精度平滑权衡的理念相似，旨在通过量化记忆的稳固性与衰减过程，模拟情感记忆的真实演化轨迹。

通过上述设计，PHFNM 不仅继承了 Vector-HaSH 模型在记忆动态建模上的逻辑严密性，还通过融入哲学理论，扩展了模型对情感遗忘机制的适用性与解释力。本模型并非面向完全实证的计算工具，而是旨在为情感计算中的遗忘机制研究提供一个理论框架，为后续实证工作指明方向。接下来的部分将对这一理论框架转化为相应数学模型的过程、定义和核心状态变量与动态更新规则进行阐述。

模型模拟个体的情感记忆随时间的变化，整合了自然衰减、基于访问和情绪强度的稳固、受伦理和情绪影响的主动遗忘。

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