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來自 MIT 計算機科學和人工智能實驗室的研究者設計出了一種計算機算法。這種算法叫做 MemNet，它不能測出你的顏值，但卻能檢測一張圖片有多容易被人類記住。

根據 MemNet 的檢測數據，上圖人像非常容易被記住，而下圖山峰的記憶指數則非常之低。

MemNet 會為每一張圖片的記憶指數打分。數值越接近 1 的圖片越容易被記住，越接近 0 則越不容易被記住。據悉，它傾向于給擁有以下特征的圖片打高分：臉部、動物、新奇的事物以及對比強烈的色彩。

我上了 MemNet 對所有人開放的網站，測出了以下 LOGO 的記憶指數。

Android：0.985

Apple：0.913

Adidas：0.802

Nike :0.93

McDonald's：0.876

KFC：0.942

照這些數據來看，Android 的 LOGO 比 Apple 稍微更容易記住，Nike LOGO 的記憶指數高于 Adidas，而肯德基的 LOGO 則比麥當勞更讓人印象深刻。

當然，在 LOGO 大小不一、規格各異的情況下，這樣的測試很難說完全準確，再加上每個人對不同品牌的熟悉程度和情感喜好不同，這也許與你的認知相違背。究竟這個算法有多準確，還需要更加嚴縝的測試和檢驗。

本質上，MemNet 是一種深度學習(Deep Learning)算法，能夠學習吸收新信息，在不受程序員操控的情況下自我改進。一開始，它從一個叫做 LaMem 的圖片數據庫中認識了 6 萬張圖片以及它們各自有多容易被記住。在那之上，MemNet 建立了一個判斷圖片記憶指數的模型。

使用者或許可以通過它篩選出一張獲得更大影響力的圖片，設計出讓人看了一眼就不會忘記的產品外觀，但它更深遠的意義在于，也許能夠在教育領域幫助人類改善記憶。

 「你可能會覺得，人們會習慣于像以前一樣忘掉許多東西，但我們的研究表明不一定是這樣的。」該算法相關論文的主筆 Aditya Khosla 說。 「這意味著如果我們展示讓人印象深刻的圖像，我們可以潛在地改善人的記憶。」