“节拍器”测试的巨大成功，让“未来智能项目组”的所有成员都沉浸在一种强烈的兴奋之中。他们不仅在理论上，更在实践中，证明了“非确定性”与“可塑性”相结合的全新范式，是完全可行的。
这种兴奋，在徐涛的推动下，迅速转化为了向更高目标发起冲击的强大动力。
“一次成功的实验，说明不了全部问题。”在当天下午的项目复盘会上，士气大振的徐涛站在屏幕前，目光扫过在场的每一个人，“‘记忆’一个简单的节律，只是第一步。我们必须立刻验证，我们的‘SNN-plasticity V1.0’模型，是否具备处理更复杂任务的学习能力。”
他的目光，最终落在了屏幕上那个熟悉的、由黑白像素构成的数字图像上。
“所以，我决定，立刻重启我们上次惨败的任务——识别mNISt手-写数字数据集。”
这个决定，立刻得到了所有人的响应。上一次，他们的“混沌神经元网络”在这个最基础的测试面前，表现得如同一堆无用的代码，那条混乱的损失函数曲线，是整个项目组心头的一根刺。
现在，是时候拔掉它了。
测试环境被迅速搭建起来。还是那个由十万个神经元构成的三层网络，还是那个包含了六万张训练图像和一万张测试图像的数据集。
唯一的不同，是这一次，网络的每一个“突触”，都拥有了“赫布理论”赋予的、动态学习的能力。
“为了更好地观察学习过程，我们这次采用‘增量学习’的模式。”高翔在一旁补充了测试方案的细节，“我们先只用数字‘0’到‘4’的训练数据，对网络进行第一阶段的训练。等它学会识别这五个数字后，我们再用‘5’到‘9’的数据，进行第二阶段的训练。”
这种模式，更接近人类循序渐进的学习方式。
“好，就这么办！”徐涛搓了搓手，脸上是抑制不住的期待，“我倒要看看，我们这个能‘记忆’的新大脑，到底有多聪明！”
他深吸一口气，在控制台上，敲下了执行训练的命令。
所有人的目光，再次聚焦到了主屏幕上。代表着网络损失函数和识别准确率的两条曲线，开始缓缓地从屏幕左侧延伸出来。
这一次，奇迹发生了。
那条代表着损失函数的蓝色曲线，不再像上次那样剧烈震荡，而是在短暂的波动后，开始稳步地、持续地下降！
而另一条代表着识别准确率的红色曲线，则昂着头，一路攀升！
10%……30%……70%……90%……
控制中心里，所有人都屏住了呼吸，紧张地看着那条不断向上攀爬的曲线。
时间过去了半个小时。
最终，损失函数曲线收敛到了一个极低的值，而识别准确率曲线，则稳稳地停在了99.7%的位置！
成功了！
网络，完美地学会了识别数字“0”到“4”！
“太棒了！”索菲亚兴奋地挥了一下拳头。
“准确率非常高，远远超过了同等规模的传统SNN网络。”李哲也在一旁赞叹道。
这个结果，无可辩驳地证明了，“突触可塑性”机制，确实赋予了这个混沌的网络，以极其强大的、高效的学习能力。
“别急，还有第二阶段。”徐涛强压住内心的激动，保持着科学家的冷静。
他立刻下达了第二条指令：保持网络现有权重不变，开始载入数字“5”到“9”的训练数据集，进行第二阶段的增量学习。
所有人都期待着，网络能够像一个聪明的学生一样，在已经掌握的知识基础上，继续学习新的内容，最终成为一个能识别所有十个数字的“全科优等生”。
训练再次开始。
屏幕上的曲线，也如大家预期的那样，损失函数开始新一轮的下降，而网络对新数字（5-9）的识别准确率，也开始稳步攀升。
一切看起来都非常顺利。
然而，就在这时，负责监控全局性能的周嘉豪，突然发现了一个异常。
“徐老师，高老师，你们看这个！”他指着屏幕一个不起眼的角落，那里显示着网络对旧知识（0-4）的实时测试准确率。
屏幕上，那个原本高达98.7%的数值，正在断崖式下跌！
99.7%……85%……60%……40%……
就像一块被迅速融化的冰块，网络对它刚刚才完美掌握的知识，正在以肉眼可见的速度，迅速地“遗忘”！
最终，当网络对新数字（5-9）的识别准确率，也攀升到99%以上，成功完成第二阶段学习时，它对旧数字（0-4）的识别准确-率，已经惨不忍睹地掉到了30%以下！
控制中心里，刚刚还洋溢着喜悦的气氛，瞬间凝固了。
所有人都呆呆地看着屏幕上那个残酷的对比，仿佛被浇了一盆冷水，从头凉到脚。
“怎么……怎么会这样？”索菲亚喃喃自语，脸上的笑容早已消失不见。
徐涛的脸色，也变得无比凝重。他立刻暂停了所有测试，下达了一条新的指令。
“立刻对网络训练前、第一阶段训练后、以及第二阶段训练后的三份突触权重矩阵，进行可视化对比分析！”
“神威之心”迅速响应。三张代表着整个网络连接状态的“大脑地图”，被并列显示在了屏幕上。
看着这三张图，问题的根源，被赤裸裸地揭示了出来。
第一张图（训练前），是一片均匀的、代表着随机连接的“灰色地带”。
第二张图（学会0-4），在这片灰色地带上，出现了一些清晰的、被强化了的“高亮”通路。这正是网络储存着关于数字“0”到“4”知识的“记忆回路”。
而第三张图（学会5-9），则让所有人都倒吸了一口凉气。屏幕上，为了学习新的知识，网络中又涌现出了一大片全新的、“更高亮”的通路。然而，这些新建立的、过于强大的连接，像野蛮生长的藤蔓，粗暴地干扰、覆盖、甚至直接“改写”了之前那些储存着旧知识的通路！原本清晰的旧“记忆回路”，变得支离破碎，面目全非。
“我明白了……”高翔的声音有些低沉，“这就是人工智能领域最着名的难题之一——‘灾难性遗忘’。”
“为了学习新的知识，”他指着那张被“污染”了的权重地图，“网络中的神经元，‘不顾一切’地将有限的突触资源，投入到了对新模式的学习中。这种毫无节制的‘强化’，最终导致了对旧有记忆结构的灾难性破坏。”
这个发现，让所有人都从刚才的狂喜中，彻底冷静了下来。
他们满怀希望地创造出了一个学习能力极强、反应迅速的“天才”。
却没想到，这个“天才”，是一个记忆力极差、喜新厌旧、学了后面忘了前面的“偏科生”。
“我们该怎么办？”周嘉豪有些茫然地问道，“难道我们每教它一样新东西，都要把所有旧东西都带着一起复习一遍吗？那样的训练成本，将是无法接受的。”
徐涛没有说话，他只是死死地盯着屏幕上那张被新知识“冲刷”得面目全非的旧记忆地图，眉头紧锁。
如何让网络在拥抱新知识的同时，还能温柔地保护好那些珍贵的旧记忆？
这个更接近真实大脑学习与记忆机制的、无比棘手的难题，如同一片巨大的阴影，笼罩在了“未来智能项目组”所有成员的心头。
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