来自 MIT 计算机科学和人工智能实验室的研究者设计出了一种计算机算法。这种算法叫做 MemNet，它不能测出你的颜值，但却能检测一张图片有多容易被人类记住。

根据 MemNet 的检测数据，上图人像非常容易被记住，而下图山峰的记忆指数则非常之低。

MemNet 会为每一张图片的记忆指数打分。数值越接近 1 的图片越容易被记住，越接近 0 则越不容易被记住。据悉，它倾向于给拥有以下特征的图片打高分：脸部、动物、新奇的事物以及对比强烈的色彩。

我上了 MemNet 对所有人开放的网站，测出了以下 LOGO 的记忆指数。

Android：0.985

Apple：0.913

Adidas：0.802

Nike :0.93

McDonald's：0.876

KFC：0.942

照这些数据来看，Android 的 LOGO 比 Apple 稍微更容易记住，Nike LOGO 的记忆指数高于 Adidas，而肯德基的 LOGO 则比麦当劳更让人印象深刻。

当然，在 LOGO 大小不一、规格各异的情况下，这样的测试很难说完全准确，再加上每个人对不同品牌的熟悉程度和情感喜好不同，这也许与你的认知相违背。究竟这个算法有多准确，还需要更加严缜的测试和检验。

本质上，MemNet 是一种深度学习(Deep Learning)算法，能够学习吸收新信息，在不受程序员操控的情况下自我改进。一开始，它从一个叫做 LaMem 的图片数据库中认识了 6 万张图片以及它们各自有多容易被记住。在那之上，MemNet 建立了一个判断图片记忆指数的模型。

使用者或许可以通过它筛选出一张获得更大影响力的图片，设计出让人看了一眼就不会忘记的产品外观，但它更深远的意义在于，也许能够在教育领域帮助人类改善记忆。

 「你可能会觉得，人们会习惯于像以前一样忘掉许多东西，但我们的研究表明不一定是这样的。」该算法相关论文的主笔 Aditya Khosla 说。 「这意味着如果我们展示让人印象深刻的图像，我们可以潜在地改善人的记忆。」