05- 增量学习的哲学

05- 增量学习的哲学

Note

本文为翻译稿,原文信息如下:
原地址:Philosophy of incremental learning

增量学习的哲学

增量学习并不适合每个人

增量学习是强大的。尽管我们坚信它可能会带来一场学习上的革命,但它目前的化身只会影响到社会的一小部分人。具体原因如下:

  • 大多数人将永远不会接触这个网站。这个星球上的很大一部分人都无法访问互联网。在那些有幸能够定期使用 Google 或 Wikipedia 的人中,大多数人都忙于工作、家庭和其他追求。其余的人则忙于 Facebook、Twitter、游戏和互联网的其他的 ” 祝福 “。
  • 相当一部分互联网用户意识到,网络提供了难以置信的自我帮助机会。然而,这些人中有相当一部分会受到一种被称为知识幻觉的认知偏差的影响。这种偏见并没有放过高智商的人。在知识的幻觉下,我们寻求进一步学习的动力就会减少。
  • 对学习有高度兴趣的互联网用户很快发现,他们的记忆力可以得到提高,在网络或软件的一些帮助下,他们的学习可以推进到一个新的水平。然而,语言障碍是另一个大过滤器。关于学习技巧的最好材料大多是用英语出版的。语言的隔阂导致了全球在获取信息方面的不平等。你可以用几种主要的语言阅读关于 SuperMemo 的内容。也许你也可以了解一下 增量阅读。你现在阅读的文章需要几个月或几年的时间才能渗透到网络的非英语区!
  • 对任何有学习感兴趣的人来说,不需要很长时间就能找到 间隔重复。上世纪 90 年代中期,这个词首次出现在 SuperMemo 的语境中,当时还相当奇特。在那些日子里,它只能在一些科学出版物中找到。然而,正是 SuperMemo 帮助普及了这个概念,现在它已经进入了大众文化。那些寻求更好记忆的人很快就能得知,间隔重复 是一种方法。他们可以从 SuperMemo 免费软件 或其他一系列优秀并且免费的间隔重复中了解 间隔重复,其中一些软件使用了超级记忆的旧算法。事实上,最新的 SuperMemo 是一个商业产品,这将阻止许多潜在的优秀学生步入增量学习的领域。那么关于这点必须做的更清楚。在撰写本文时,SuperMemo 2004 是免费软件 并支持 增量阅读。它可能会缺失 优先队列,但这只会在你建立一个难以管理的 集合 时才会产生影响。在 SuperMemo 2004,你可以做导入提取冻结。这就是 增量阅读 的核心!
  • 在 SuperMemo 的用户中,只有一小部分人会对增量学习的复杂概念感兴趣 (可能仍低于 5%)。一个典型的新手更有可能直接放弃,而不是进入下一个层次。罪魁祸首是 SuperMemo 与人性和现代生活方式的格格不入。紧张和忙碌的生活,并不利于开辟新的道路和养成新的习惯。这不仅仅是因为人类喜欢生活在自己的舒适区,而且,现代狗咬狗社会的压力非常直接地扼杀了更高的灵感、终身学习、及工作之外的创造性追求等。这些问题是固有的(人性),或者是系统性的。因此,这些问题不容易补救。
  • 部分用户可能会对 增量阅读 持相对积极的看法,但会以 SuperMemo 的技术限制为借口,解释他们为何缺乏承诺。例如,“除非你给我一个 Mac 版本,否则我不会去那里”,“我讨厌 IE 浏览器”,“你的界面来自 Windows 98 版本”或“如果你有手机版本,我会回来的”。值得一提的是,移动性和增量学习之间存在着内在的不相容。移动性与多任务和低注意力 (与他人互动、社交媒体通知、收到的邮件、电话、浏览器弹出窗口等) 相关。增量学习的力量在于平衡创造力和注意力。因此,增量学习本质上是不移动 (除非将移动性理解为在两个或多个平和的静态环境之间的转移)。此外,如果没有标准尺寸的键盘,增量阅读 则如逆水行舟。
  • 在那些认真阅读关于增量学习的 SuperMemo 用户中,相当一部分人会有一个先入为主的目标:证明增量学习其实并不值得投入时间。“消极阅读”更有可能发生在心情不好的时候:情绪低落,烦躁,或者在自己 最佳昼夜节律脑力工作范围 之外阅读。这种先入为主的观念可能在很大程度上是潜意识的,是基于一种防御机制:证明增量学习是一个弱概念很容易,应该节省为掌握这一概念所进行的大量投资,并防止需要离开自己的舒适区。如果发现增量学习是必须的,就会预示着要花很长时间去阅读那些以可读性差而著称的文件。所介绍的文章比 Wikipedia 上 70% 的文章更难读,最终的判断与你现在的精神状态密切相关。你更有可能说“增量学习充满了废话”或“增量学习违背了人性”,而不是说“我发现了一项新的伟大技术,它将改变我的生活”。你可能只是在寻求对你预设的思维框架的肯定:“增量学习一定是一个骗局,或者至少是浪费时间”,或者只是“增量学习对我的特定职业没有多大用处”。这些想法都很容易找到想要的证实。这篇文章的不完美将为驳斥提供丰富的材料。完美是不可能达到的,有偏见的头脑总会找到曲解的方法。当然,如果你在第一次接触时就对增量学习充满热情,这对你的最终成功是一个很好的预测。
  • 在通过了所有这些丰富的障碍之后,你现在必然是到达这境界的极少数中的一员。好消息是,你可能是特殊精英的一部分。他们拥有丰富的思想,乐于接受新的挑战,有足够的动力和足够的自律。当然,你也可能因为学习上的失败而精疲力竭地来到这里,希望为你最近糟糕的考试成绩找到补救办法。不管答案是什么,道路仍然非常漫长。即使你头脑敏捷,热情高涨,你也可能在后期阶段放弃学习。
  • 在阅读有关增量学习的内容时,你可能会遇到另一个主要障碍:“这比我想象的要复杂得多!”,或者“整个 优先级 的想法让我恶心”,或者“工具集可能很丰富,但它是自然的吗?”。你可能会因为对这个概念的不完全理解,或者这个概念与你的个性不相容而感到气馁。
  • 如果你已经决定尝试增量学习,并且安装了 SuperMemo 17,你可能会受到不愉快的冲击。SuperMemo 17 对用户并不友好!它已经为专业用户进行了优化,只在较低级别 (文件: 级别) 进行了足够的简化,以使新手能够容易接受一点。你只能用坚定的信念来克服这种印象:增量学习是有效的,值得我投入时间。一年后,你可能会喜欢上最初讨厌的 SuperMemo 解决方案。用户的不友好和复杂性会让许多人在最初几天或几周内放弃。这些放弃的人很少会再回来!我们在这里也是有罪的,新的解决方案从来没有被完美地包装和/或连接。只有当增量学习更受欢迎时,你才会得到整洁的 iPad 和 Android 版本,而这并不会很快发生。
  • 前几周的放弃率仍然很高。主要问题有:导入不合适的文本,难以用 摘要 解析文本,失去 摘要 的上下文,理解问题(与超级记忆无关),填空 过于复杂的文本,难以制定项目,过多的时间花在格式和 模板,学习过载,混乱,SuperMemo 的问题(如版面设计),缺乏进步感等。没有明确的满足感,许多用户得出的结论是成本大于收益。他们没有错,要在一个月甚至更长时间内获得投资回报是不容易的,很少有用户在坚实的热情浪潮中迅速开始学习!
  • 增量学习的许多优点依赖于你的学习 收集 的规模。搜索与回顾 的值随着 收集 的规模而增加。在这个过程的开始,当 收集 很少,因此知识贫乏的时候,你可能会觉得在一个巨大的无聊的沙漠上铺设大金字塔的第一块砖。最大的乐趣可以在金字塔的顶端找到,在那时你能从一个好的角度看到你的知识范围。这个比喻不应该暗示你的金字塔将停止增长。你不断往两边加石块,金字塔的高度和宽度的增长会持续一生。
  • 失败的范围不仅包括放弃者和从未尝试过的人。即使是长期用户,也可能与 知识形成、复杂的材料、优先级、过载 等进行无休止的斗争。你开始得越晚,从痛苦到快乐的过渡就越长。旧习难改。有一个明确的关于成功的试金石:一旦增量学习变得有趣,你就知道你做的事情是对的。如果经过几个月的努力,你还没有达到乐趣的程度,你需要重新考虑你的策略。例如,可能需要从头到尾重新阅读这篇文章。
  • 如果你恰好是一个乐于使用增量学习的人,你的知识会保持快速增长,你对学习的渴望也会以更快的速度增长。这让你成为极少数精英中的一员,同时也带来了一种义务,是时候帮助别人达到你的水平了!

增量学习中的大局观

持怀疑态度的观察家们经常提出的一个保留意见是,将文本拆借成小单元会不可避免地导致丧失从远处看事物的整体能力。问题是:增量学习是否会产生对大局的丧失?怀疑论者没有意识到的是 间隔性重复 的力量,而这正是超级记忆法背后的力量。超级记忆法方法确保了对已经掌握知识的高度 保留。这意味着,一旦知识被理解并在学生头脑中形成良好的模型,知识的连贯性就会被削弱到最小。

SuperMemo 的主要优势在于,你可以将大量不相干的信息碎片转化为一个牢固的现实模型,并储存于你的记忆中。所有这些碎片可以随机地分散在你的 收集 中,就像拼图的碎片一样,然而,它们会被整合成一个连贯的整体,牢牢地保存在你的脑海中。换句话说,增量学习在知识处理层面是简化的,但在储存在你大脑中储存的记忆层面是整体的。

这种大局观的担忧来自于这样一个事实:在传统教育中,学生严重依赖他们的短期记忆。他们在考试前紧张地补习一个科目,但在接下来的几个月里却忘记了大部分知识,除非在以后的课程中复习这个科目。诚然,短期记忆可以起到粘合剂的作用,将整体维系在记忆中。然而,首先消失的是短期记忆和最薄弱的长期记忆。考虑到这一点,你可能会担心,如果你开始混合几门以上的课程,最终会出现混乱,这是很正常的。新的记忆一旦建立起来,就会逐渐得到强化,从而永久性地进入长期储存。增量学习所做的就是帮助你在任何特定的时刻,专注于材料的一小部分。

在传统(无间隔)教育中,大局是用短期记忆的粘合来维持的。因此,它是不稳定的,容易被遗忘。在增量学习中,大局具有持久的价值

在 增量阅读 中担心大局,就仿佛:担心因在一个大家庭场合中同时遇到太多成员而忘记你的家庭结构,或是担心过于专注单个字母拼写而忘记你的名字。一旦大局存在于你的长期记忆中,你就可以尽情地玩弄细节。今天,明天甚至几年后。

增量学习能让你更聪明

经典 SuperMemo 的使用者,T. Sz.想知道:

如果我使用增量学习法数年。这将如何影响别人对我的看法?他们会看到我的不同吗?我是否会变得更聪明以及看起来更聪明?我是否能够在社交圈子里用知识让自己发光?在使用增量学习法 20 年后,人们会怎么说?

增量学习法只有几年的历史。例如,增量阅读是在 2000 年推出的。优先队列 的基本概念在 2006 年才被引入。没有优先队列,大规模的学习可能会导致大规模的混乱。视频增量 诞生于 2009 年,所以你不会找到有 20 年经验的使用者。

增量学习更快

尽管增量学习还很年轻,但人们很容易对它的力量进行理论研究。这是因为增量学习与它作为其他形式的学习(如大量阅读、大学学习、研究等)的最终效果没有什么不同。出于这个原因,其结果将具有可比性。主要的区别是,你会更快地达到更高的知识水平(假设有足够的技能)。这样一来,一个经过几个月高强度增量学习的人,可能得到的知识和行为与大学毕业生没有多大区别。自然,增量学习不会取代实验室实践、问题解决、与朋友和教授的讨论等等。所以会有差异。然后你可以问:大学教育如何使我变成一个更好的人?一旦你回答了这个问题,你就会有一个关于增量学习的答案。

无论多少学习都不能消除无知

如果你希望增量阅读能使你拥有普遍的知识和聪明,你就错了。人类的知识浩瀚无边,足以让一个 2 岁的孩子知道博士不知道的事情(特别是如果孩子被训练过,例如回答“布基纳法索的首都是什么?”)。

增量阅读者是不同的

增量阅读更可能是非聚焦性的,更普遍的。在大学里,你可能会广泛地学习某个特定的主题,而在增量阅读中,你更有可能根据自己的兴趣和遇到的知识缺口,游离于多个相关领域。你的优先事项将反映你的个人情况,你的知识可能更符合你自己的需求和激情。总而言之,一个循序渐进的读者与一个学识渊博的人不会有太大区别,主要的区别可能表现在个性上。并非因为增量学习,而是因为只有少数人具备所需的心理特征:引起兴趣,并维持增量阅读过程。因此,增量阅读者可能仅仅因为他们天生的好奇心,甚至对知识的痴迷而显得更有知识。这种对一般知识的追求,可能会导致他们对其他人表现出的知识差距感到短暂的惊讶。一个受人尊敬的新闻频道的高素质记者小组讨论了这一历史性时刻,其中一名记者提到,旅行者 1 号(Voyager 1) 是在 20 世纪 90 年代发射的,现在已经离开了 太阳系。其他记者点了点头。这时,一个痴迷的增量阅读者可能会停下来,意识到他或她确实有点不同。

没有人喜欢自作聪明的人

重要的不是别人如何看待你,而是你如何改变你的思维和解决问题的能力。在大多数情况下,你周围的人很少关心你的问题和你的目标。你为这些目标所获得的知识对其他人而言(除了狭小的亲密朋友圈之外)没有什么兴趣。 如果你曾经试图在聚会上炫耀,你反而会被礼貌地当作一个讨厌的人。做一个 自作聪明的人 会被普遍认为是负面的。如果你在相关的场合(即不是为了炫耀而炫耀)发挥你的知识,人们的看法就会不同。 我们都喜欢那些能够一眼就提供准确诊断,并立即为你的健康问题提出解决方案的医生。然而,你能在聚会上炫耀你的专业知识的机会是相当小的(除非是你在这个领域的同事的专业聚会)。

在更高的意识层面获得回报

增量阅读的最大优势可能体现在一般知识领域。这些是大多数人由于缺乏时间和缺乏足够的压力或动力而忽视的领域。一个学生可能需要学习地理课程,一个医学研究者可能需要阅读几十篇论文,但他们可能都没有足够的时间或需要去重新学习物理基础知识,否则这些基础知识可能对理解周围发生的事情很有用。如果你在一生中第一次听到 苍头燕雀,你可能会说 ”我从来没有见过这种鸟“。然而,如果你在接下来的一周内看到这种鸟几次,你可能会感到惊讶。

由于关注点较窄,很少有人能够指出有可能与 银河 相撞的星系。对类似事实和过程的知识和理解似乎在日常活动中没有什么应用,然而,它似乎确实改变了人们对自己在宇宙中位置的看法。无知是盲目的。知识让你看到别人看不到的东西,这应该已经是足够的奖励了。

聪明的学习使你更聪明

正如 天才和创造力的根源 中所解释的那样: 聪明和笨拙的学习,聪明的学习会帮助你变得更聪明。然而,不良的学习方法会导致时间的巨大浪费。SuperMemo 可以帮助你消除遗忘的问题。因此,它也可以帮助你记住浪费时间的垃圾。智能学习的主要规则是: 学习高度适用的东西,学习能改变你生活的东西,学习能帮助你改变他人生活的东西。规则胜于事实。你可以在几十种情况下运用概率或统计公式。如果你背诵电话号码,并不会让你变得更聪明。

增量学习会让你变笨

我们相信,增量学习是 2013 年学习的高峰。然而,它也可能使你变笨。如果你承担了繁重的学习任务,你必然会受到严重的记忆干扰。这意味着你也会忘得更快,特别是那些你没有保存在 SuperMemo 中的东西。在外界看来,你不但不会显得更聪明,反而会显得更健忘,甚至心不在焉。你可能会忘记事件、承诺、邂逅、笑话、电影,以及所有那些我们认为理所当然的记忆小事。顺便说一句,这种遗忘也是由 Facebook、Twitter 等产生的。在这个混乱的现代世界,我们几乎没有时间停下来思考重要的事情。这些天,你可以买到一个内置扬声器的淋浴舱或桑拿房。你可以和你的厕所进行对话,这只是时间问题。也许你已经在坐在马桶上时与你的 Facebook 朋友聊天了?这意味着,最后保存的和平思考和创造力正面临着被信息过载淹没的危险。这使我们以不同的方式变得更聪明。然而,如果没有你的理性干预,它可能对你的长期成功不利。增量学习也是如此,你必须保持警惕,只学习与你的目标和社会地位高度相关和适用的东西。晚上关掉手机,跑步时把 MP3 播放器留在家里,保持你的增量阅读,并保持秩序。

了解你自己的无知

增量学习帮助你量化你的知识。如果你做增量学习,这可能是你最突出的特点: 你知道你不知道什么以及为什么。你更了解人类记忆的局限性和它的价值!

知识让你更聪明

聪明学习和笨拙学习

并不是所有的知识都有很大的价值。记住 亚马逊河(Amazon) 的所有支流可能会占用其他领域学习的宝贵时间。除非你是 亚马逊河(Amazon)、雨林、地理、印第安部落或相关领域的专家,否则你最好不要从亚马逊河的练习开始你的增量学习经验。

你的学习努力必须建立在新获得的技能和知识的高度适用的基础上。如果你记住了整本电话簿,你解决问题的能力只会略有提高(主要是通过记忆训练对大脑健康的有益影响)。另一方面,预期收益 的简单公式可能会影响你在解决问题和生活中做出的所有决定。例如,它可以为你节省多年来在彩票上浪费的投资。数以百万计的人被巨额的彩票头奖所诱惑,然而他们绝不会同意放弃他们一生的全部收入,以便在退休时一次性拿回,这是一种常见的概率回报,相当于参加彩票。使用上面定义的术语,你会发现掌握并理解高度抽象的逻辑思维和决策规则是最有益的。

为了实现聪明的学习,你需要不断地高度关注你决定学习的材料。你必须避免为了短期的满足而牺牲长期的学习。学习所有罗马皇帝以及他们有趣的生活和统治细节可能是非常有趣的。但是,除非你带着大局观去学习(例如试图了解文明兴衰的原因),否则与努力学习 运筹学 中不那么有趣但非常适用的公式相比,你的受益可能更少。例如,这些公式可能会帮助你优化饮食、投资、日常安排等。换句话说,你不能只被学习的乐趣所引导,而是被你的目标和需求所引导。随着时间的推移,你会发现长期学习和长期收益之间的联系。你会简单地调节自己,让自己爱上有益的学习。困难的学习材料仍然可以提供即时的满足感。

当你专注于你的目标时,你不能忘记人类生活的整体背景。你不能仅仅因为汽车发动机碰巧是你的专业就钻研它,这可能会让你的视野变得狭窄。你可能会花数年时间来提高液体燃料发动机的效率,而其他人可能会花几年时间来研究锂电池或氢发动机。公司破产的主要原因之一是他们的领导层未能发现变化。随着集体达尔文主义淘汰了目光短浅的团队,未来社会将见证越来越多的智力达尔文主义。要了解趋势和未来,你需要研究人性、经济学、社会学、历史、神经生理学、数学、计算科学等。你了解的越多,你的 预测能力、解决问题的能力和创造力就越强。

我们是否应该学习 ” 琐事 “,如 ”哪一年互联网诞生的?“。琐事的概念是非常相对的!对幼儿园的孩子来说,互联网的诞生是毫无意义的。在这个发展阶段,孩子可能难以掌握互联网本身的概念。许多父母会等到小学时才给孩子看浏览器。只有在努力理解技术发展历史的背景下,才有可能对互联网的诞生日期进行标注。在这种情况下,1969 年可能和 Gutenberg 的名字一样重要。只有当 20 世纪 60 年代和 70 年代的多个事件相比对时,ARPANET 的启用才有意义。当我们意识到我们在通过网络建立第一次连接之前就将人送上了月球,1969 年就显得更加重要了。如果我们更深入地挖掘,我们可能会发现,当 Charley Kline 在 1969 年 10 月 29 日试图登录时,当他输入字母 G 时,网络崩溃了,这给我们带来了启发。想象一下,你正在调试一个已经工作了好几年的重要装置,你知道这个装置实现了革命性的概念,但它却一直在崩溃。你即将失去信心。这可能并不一定是个情绪化的事件,毕竟你也需要运用概率来决定何时放弃盲目的追求。即使是经过多年的投资,将小写字母 g 和互联的世界这一突破性概念放在一起,将帮助你看到大局。如果你的概念足够伟大,你会继续经历另外 100 次崩溃,希望能诊断出原因。这种毅力似乎与 ” 聪明 ” 没有什么关系,但它会使你成为一个赢家(再加一点运气)。

倾听他人的建议和评价。你越年轻,就越应该多听。但最终,必须由你来决定从琐事中筛选黄金知识的标准。只有你能根据自己的目标来衡量知识的价值。

记住,并非所有的知识都能轻易地以陈述的方式表述出来。此时请记住使用你的神经网络的力量:解决问题,练习你的技能,计算,抽象,关联等等。一些常人可能无法看到或用语言表达的规则,你的大脑会在练习的过程中提取它们。一旦形成了规则,就试着制定它们,并把它们写下来。这对你和其他人都有好处。

协助解决问题的知识

人工智能解决问题的能力可以用来模仿人类的那些心理能力——智力和创造力。有许多解决问题的方法,如演绎法、归纳法、溯因法、类比推理或概率法、神经网络法、在状态空间中搜索等。而且,即使其中的一些可能产生错误的结论或不确定的反应,它们都可以通过演绎方法来表达,如数学中的定理证明。演绎法通过使用有效的推理规则进行逻辑推导,从公理或前提走向真实公式或断言。断言的选择和推理规则的选择越好,专家系统或人脑的推理能力就越广泛。储存在我们记忆中的丰富的推理知识,使我们思维敏捷、富有创造力、聪明、解决问题效率高等。然而,我们需要事实性知识作为推导的原始加工材料。甚至创造性的脉络和灵感也可以用多线程推导和回溯来表达,并在逻辑编程中得到很好的形式化。这里不涉及神奇的药水或灵魂的反射,只是一个普通的神经网络在恢复事实和规则的编码模式。另见: 创造力和天才的根源。

为了提高你解决问题的能力,你需要掌握大量的推理知识。如果你了解到要解决的具体问题类别,你可能需要在记忆推理结果或其单个步骤之间进行选择。两者都为你提供了将知识转化为新质量的公式。学习推导步骤的成本很高。同时,它可以使你具备高度抽象的推导规则。你需要平衡成本和收益。我们不能盲目地认为,推导出问题的答案比简单地记住答案要好。在有多个实例的问题中,我们会倾向于学习推导的方法。例如,学习如何推导出 X 的三次方比记忆所有有用的组合更容易:论点 - 结果。另一方面,大多数人选择记住乘法表,而不是从二位数运算中推导出结果。记住 40 个左右的组合似乎更实用,特别是推导总是需要时间,而且我们一生中会使用乘法表成千上万次。从一生的角度来看,记忆可以节省数小时甚至数天的时间。用丰富的事实和推理知识武装起来的大脑会联想到最遥远的想法,得出最意想不到的结论。通过有意识地控制这种丰富的推理过程,我们建立了现在的文明。

协助创造力的知识

创造力是基于思想的联想。天生具有创造性的大脑,在任何情况下都能不断冒出新想法,这是很有帮助的。然而,创造力也可以得到协助。当你掌握了大量与你试图创造性地解决或阐述的问题相关的事实和规则时,你的创造力就会得到增强。如果你采用增量学习,随机想法的联想将成为整个过程的常态。

科学史上的所有创新都是以联想为基础的。遗忘的记忆可以通过外部的知识来源得到帮助,每一个重大的科学突破都是建立在一系列小步骤基础之上,其中很多是建立在数小时的搜索、试错和实验。拥有广博知识的大脑更有可能构思得到所需的联想。与解决问题一样,推理知识在创造性工作中也特别有价值。你所知道的规则可以帮助你推导出新的真理,并将这些真理与你现有的所有知识联系起来。

除非两个想法处于同一个脑袋里,否则它们不可能结合在一起产生伟大的发明。它们要么同时被召唤出来,要么有一个想法突然从外面进来:

  • 阿基米德(Archimedes) 踏入浴池,立刻将这一事实与他所知道的重量和浮力相关知识联系起来。在他那个时代,成千上万的希腊人都没有建立起这种联系。这并不仅仅是因为他们的思维不够活跃。主要是因为他们对 流体静力学 缺乏了解。
  • 艾萨克·牛顿(Isaac Newton) 据说是被一个苹果砸中,立即运用他的物理学和数学知识,用万有引力定律加强他在 Principia 上发表的三个著名的运动定律。尽管这个故事无法被证实,但它是一个创造性联想的一个很好的例子。
  • 詹姆斯·瓦特(James Watt) 据传是在看到水壶沸腾后,将这一灵感与他的工程知识相结合,改进了 Newcomen 蒸汽机。在随后的一百年里,这一联想颠覆了整个行业。

SuperMemo 不仅可以帮助你在脑海中整合各种知识,还可以帮助你发挥创造力。它可以帮助你在进行重复的同时产生新的想法! 创造性的联想并不仅仅来自于你大脑中存在的两个知识片断。这两种知识必须同时亮起。只有这样,你的大脑才能建立起联系。奇怪的是,与转基因番茄有关的重复可以激发与番茄汁、黄瓜、遗传性疾病、带回家的晚餐、流感甚至是沉默的 火星极地着陆者(Mars Polar Lander) 有关的记忆。如果你的 收集 结合了与不同学科领域相关的知识,那么你脑海中出现的新想法和意想不到的联想可能会让你大吃一惊!

增量学习 vs. 人类进步

增量学习有可能增加你的知识,并提高人类解决当今重大问题的潜力。然而,从长远来看,人工智能的发展将削弱人类学习的作用。

知识与历史

古往今来,知识是人类进步的基石。从 石器时代 到 信息时代,在痛苦中,我们在不断进化的无情广袤宇宙中建立起一个小小的文明绿洲。人类的历史是由数以亿计的个体生命组成的,这些生命不断地闪烁着光芒,又不断地消逝。历史书描绘了一幅持续不断的战争、利益冲突、影响力的得失、对权力的欲望以及对人性弱点的屈服的画面,这是人类进化留下的自我保护本能的印记。另一方面,进化过程中最伟大的成就——理性的头脑,不断为新发明、发现、技术和哲学作出贡献。进步总是依赖于发现新的真理,并以故事、解决方案、工具、书籍和其他信息载体的形式为子孙后代保留它们。知识是人类力量的基础,然而它不断地与两种经常减弱它的力量作斗争:死亡和遗忘。我们可以将知识保存在书籍和其他形式的信息存储中。然而,只有当这些知识被人脑的创造力所使用时,才会转化为价值。在未来的许多年里,人类大脑的局限性仍将是发展的瓶颈。我们将在不早于十年或二十年内开发出人工智能的知识处理器。

知识与死亡

死亡对教育新一代人而言是一个永恒的挑战。多年来为获得专业知识所付出的努力,在一次死亡中化为乌有。新生儿需要经过多年的教育才能够接触、阅读和理解这些文字。他们都必须努力学习基本的识字技能,学习安全性行为和少女怀孕的相关知识,懂得利他主义优于利己主义,辨别明智和不太明智的选择之间的区别,学习生存问题等等。尽管不断的再教育可能有助于在每一代人获得新的视角,但这也是一种痛苦的浪费。到目前为止,针对知识的死亡还没有有效的补救措施,我们所能做的就是更加重视健康的生活方式和健康相关研究。这两者能延长一代人的知识寿命。

知识与遗忘

遗忘是一个自然过程,它可以有效地利用大脑有限的记忆空间。我们通过遗忘来处理被认为不太重要的知识,以便为更重要的知识腾出空间。目前,我们只能有限地控制我们记住什么和忘记什么。今天,我们可以用来防止遗忘的最重要工具就是练习。我们可以通过使用 间隔重复(即基于计算重复之间的最佳 间隔 的学习技术)来减少练习所需的时间。间隔重复是在一个人的一生中实现知识最大化的关键

不朽的知识

人工智能是我们接近不朽知识的最大希望。它几乎可以消除死亡的问题(除了宇宙的热死亡或我们今天无法预见的因素,例如空间的坍塌等),人工智能也可以消除遗忘的问题(至少在可用存储范围之内)。为了形成清晰的联想知识,需要一些遗忘,但这是一个受欢迎的现象,会形成更适用的知识。尽管我们可能对人工智能抱有很大的希望,但在今天,通往不朽知识的最佳途径仍必须依赖于人类大脑的使用。这就是为什么我们相信增量学习对人类的更深层次进步至关重要。

增量阅读是对传统书本阅读的延伸

有人说 “如果 Gutenberg 是一种祝福,那么 增量阅读 可能是一种诅咒!” 增量阅读是对传统书籍的攻击吗? 如果你分块阅读,无休止地中断,难道不是会破坏故事线吗?

增量阅读是祸还是福,取决于它的运用方式。在传统阅读与 增量阅读 之间,并无显著的过渡。最简单的例子就是,你完全可以采用与你阅读书籍相同的方式使用 增量阅读。文本的分割和中断并不是强制性的。你可以从上到下阅读整个文本,不需要任何中断。如果你需要一个故事线的背景,并且不想费力地把它记在长期记忆中,这将是非常有意义的。如果你确实休息一下,或是跳过文本的一部分,或改变阅读的自然顺序,这一切都发生在这个书本世界中对应的情况:

  • 中断: 你可以在一个晚上读完一本书,但很多时候你会休息一下,每天分部分读一本书。你甚至可能在繁忙时期把它放回书架上,几周后再重新翻开。
  • 多主题并行:同一段时间阅读不止一本书是很正常的。你可以在某个晚上挑选一本符合你心情的书,或者在同一天内阅读不同书籍的不同部分。
  • 改变阅读的顺序:许多读者都想在书的末尾部分偷看它的结局,或者回过头来浏览较早的章节,来检查一些在先前阅读中没有注意到的细节。
  • 删除书中的部分内容:在 增量阅读 中删除文本的部分内容,这类似于在你读完一本书后,通过遗忘把它们从你的记忆中删除。书还在书架上,原始的电子文章可能还存在于你的档案中,但你的 收集 或你的记忆只保留了亮点,随着时间的推移,这些亮点可能越来越少。在最后一次阅读后的几年里,你可能只保留了单一的引言或精华思想,其余的都消失不见没了。

换句话说,在极端情况下,传统阅读和 增量阅读 之间可能没有区别,Gutenberg 的祝福是安全的。针对阅读而言,如果你认为中断或多主题并行是有益的,你可以更轻松地使用它们。在另一个极端情况,你可能希望接受数以千计的独立文章,使中断成为一种常态,只把你的注意力集中在你认为最重要的部分。

一个经验法则是:当你阅读故事或为享受而阅读时,使用传统的阅读方式。使用 增量阅读 来处理你需要终身记住(或至少是许多月)的学习材料、教科书、笔记或科学文献。

知识获取:可以优化的领域

学习过程可以在七个主要领域得到加强。增量学习在每个领域都发挥着作用,然而,前两个领域只有通过你不断增长的经验,以及量化你进步的能力才能受益:

  1. 获取知识:随着万维网的出现,我们所有人的信息都触手可及。用 Google 搜索知识是快速、简单和准确的。Wikipedia 是人类历史上最大的百科全书。获取知识不再是人类学习的瓶颈。它几乎变成了一个无关紧要的问题!随着越来越多的人认识到网络的潜力并为其发展做出贡献,网络的质量和作用将继续呈指数级增长。仍然有许多补充性的信息来源成功地与互联网竞争。然而,在你能够安全地依靠互联网作为你唯一的信息来源之前,这只是一个时间问题。与读书相比,网络阅读的最大好处是,网络的超文本特性让每一篇文章都非常紧凑,而且通常是自我解释。 由于材料的上下文依赖性,跳到一般书籍中随机选择的页面会让你感到困惑。另一方面,如果随机跳转到网络上同等材料的选定页面,则不太可能出现同样的困惑。网络作者通常会花更多的精力在页面上添加上下文(至少以超链接的形式)。换句话说,阅读网络上的单页比阅读纸质书籍的单页更容易建立高质量的知识。我们越来越接近增量的终身学习的理想,而不是彻底的复习式学习,对许多人来说,这种学习随着学生时代的结束而结束。在现代社会的繁忙日子里,很少有人能负担得起对他们在个别领域的生疏知识进行彻底的复习。逐步弥补差距要容易得多:今天看一篇关于原子结构的文章,明天看一篇关于健康饮食的文章等等。所有这一切都严格根据个人兴趣和专业优先级进行调整。
  2. 选择知识:你将面临需要在更多的领域填补知识空白的问题,这些领域超出了你的时间和记忆所允许的范围。你可以要求 SuperMemo 帮助你严格地记下所有需要加强的知识领域,并对其进行优先排序!在 SuperMemo 中,你是选择学习还是忽略的主人。你选择有价值信息的能力将与获得的知识成正比增长。增量学习帮助你量化你的知识,并推断出未来。这将帮助你在选择学习材料时更具选择性。
  3. 阅读:这是知识与大脑进行真正亲密接触的第一个阶段。传统上,它是以一种或多或少的线性方式(即一段又一段)进入记忆。增量学习可以帮助你去线性化这个过程,并通过在阅读的同时加强知识的选择和优先级来优化阅读。例如,你应该能够说:” 这段话可以稍后再读” 或 ”这段话现在需要最大的注意力” 或 ”即使我决定再读一遍这篇文章,这段话也可以永远跳过” 或 ”我想在三天后再读这段话,并且要更详细” 或 ”我想把这段话标记为低优先级,只有在所有高优先级的段落都处理完之后再来读它“,等等。
  4. 呈现知识:你呈现知识的方式会影响理解和 保留(即你的记忆力如何)。简单的东西更容易理解。简单的东西也更容易记住。许多人没有意识到简单性对学习的影响程度。许多人怀疑,即使是最复杂的材料也可以用非常简单的方式呈现。爱因斯坦(Einstein )注意到 ”向一个酒吧女郎解释物理学定律应该是可能的“。
  5. 记忆知识: SuperMemo 帮助你消除遗忘的问题。你将把所有的学习都建立在 间隔重复 的基础上,这是 SuperMemo 在近 30 年前首创的。SuperMemo 通过在必要时才安排复习所学的材料,从而大大节省了时间(参见:SuperMemo 简介)。
  6. 知识的生命周期:知识在你的 收藏 和你的记忆中不断发展和成熟。这将涉及到不断地重新表述,重新确定优先级,以及重新关联知识片段。你会经常放弃那些已经过时或失去其高优先级地位的知识。你将应用知识表示的规则,这将使知识易于记忆。随着时间的推移,你的知识也会变得更有关联性。换句话说,它将成为更合适做出智能选择的基础。
  7. 运用知识:当知识被正确使用时,它就会转化为价值。从长远来看,本文所讨论的技能将间接地帮助你在使用自己的知识时变得更有创意和技巧。毫不奇怪,你有效使用知识所需的技能也是知识本身的一部分,而且往往会随着你的知识增长而自发增长。

成本 - 效益分析

知识成本

存储在 SuperMemo 中的每一块知识都会增加学习的总时间成本。如果知识是 精心设计的,我们可以估计,单个元素在一生中会重复出现 8-20 次。如果单个重复时间在 3 秒到 15 秒之间,我们可以得出结论:单个项目的预期生命周期成本在 24 秒到 5 分钟之间。SuperMemo 有一个名为 成本 的统计指标。它衡量的是单个记忆元素的总时间成本。在一个管理良好的长期学习过程中,这个成本通常在 10 年的范围内估计为 2-3 分钟/项。然后,这比理论上的预测要多,因为每个集合包含了一小部分所谓的 leeches,这大大增加了平均成本/项目(注意,leeches 可以很容易地从学习过程中 检测和移除)。决定是否应该通过 SuperMemo 来记忆一段知识的合理标准是:判断在记忆中不断提供所需内容的好处。如果好处加起来不超过 10 分钟,学生可能就不需要把一个项目添加到 SuperMemo 中。经过一段时间的练习,这种分析就变成了一个半自动的过程,并且应该毫无痛苦地与你的生活融合在一起。

成本 - 效益的标准是: 如果不知道某项知识的成本大于在特定时间内重复的成本,那么就把这个知识点添加到 SuperMemo 中(否则就不要添加,或将其降级为较低优先级)。

项目成本

一个 结构良好的项目 的生命周期成本大约从 24 秒到 5 分钟不等。在任何给定的时刻,它可以通过乘以 重复次数,近似地计算出 30 年的成本范围: 未来(在 元素数据窗口)乘以平均时间(在 学习统计)。SuperMemo 在 元素数据窗口 中显示这个值。如果你的 项目 结构不良 (即难以记忆),这个成本可能会膨胀! 为了消除结构不良的 项目,请使用 leech analysis.

收益

你的 收藏 中的每一项知识都应该与切实的收益相关。只有能准确猜出其价值。例如,在特定时间内记住健身房的开放时间,其价值可以通过以下方式来估算:将你选择错误时间的概率(1)与错过健身房的时间成本(2)相乘。例如,如果你认为概率是 25%,选择错误时间的成本是 40 分钟,那么知道开放时间的成本大约是 10 分钟。在这种情况下,记住健身房的开放时间将比错过健身房更划算。然而,如果概率足够低或者时间损失足够小,你就不应该在 SuperMemo 中添加健身房的开放时间。例如,如果概率是 10%,时间损失是 3 分钟,那么你就不太可能收回你的学习投资! 当然,介于两者之间还有一些不太明确的情况。如果你不确定是否应该把某项知识添加到 SuperMemo 中,那就用足够低的 优先级 添加它。使用溢出工具(例如 自动延期, 自动排序, 、等等),你可以以很小的代价移动不太有价值的知识片段。

优先级

你很快就会意识到,有非常多的信息可以通过成本 - 效益的标准。你不可能希望学到所有这些信息。这实际上是很乐观的。这意味着,只要有良好的知识选择,你可以获得远远超于因记住健身房开放时而节省的时间。通过学习改变你生活的知识,你可以获得数不清的时间。为确保你总是专注于最有益的知识,最佳工具是使用 优先队列。如果你有太多的 项目 需要记忆,那些 优先级 较低的将得到不那么细致的处理,并且会有较高的遗忘概率。然而,这也意味着它们将受益于 间隔效应,你将以更快的速度学习更多这样的 项目(尽管 保留率 较低)。

选择知识

美国国会图书馆 拥有 10TB 的印刷材料。全球知识资源可以用 petabytes(10005 字节)来衡量。所有的数字信息已经达到 zettabytes(10007 字节)。一个人在一生中只能掌握这些资源的一小部分。即使是一本 大英百科全书,其详细程度也远远超过了一个人一生所能掌握的内容!实际的学习速度和一生的学习极限可以用 SuperMemo 来测量(参见:SuperMemo 的理论方面)。

人类大脑的微观能力并没有妨碍它建立我们所知的现代文。人类的力量来自于:

  1. 集体的努力——十亿个脑袋胜过一个脑袋
  2. 专业化的劳动——所有的集体任务都要经过自上而下的功能分解,一个大脑一次通常只需要处理一小部分信息
  3. 知识选择技能——人脑的联想能力与遗忘的选择性相结合,帮助我们保留那些在解决问题时实际上最有用的记忆

增量学习是对抗遗忘的一个好方法。然而,遗忘在我们的生活中发挥着重要作用。它对我们每天获得的知识进行了有价值的垃圾收集。如果遗忘的力量被削弱了(就像增量学习中的情况一样),你在选择知识方面的责任就会成倍增加!

SuperMemo 将帮助你消除遗忘! 同时,它也会增加你选择真正重要和适用的知识的责任。如果不谨慎使用,SuperMemo 实际上可能会浪费你的时间,因为它会帮助你记住大量的垃圾琐事

占据你硬盘几个字节的信息可能具有相对的价值,我可以将其转化为数百万美元的净收益,也可以转化为数百万美元的净损失。它也可能没有任何价值。例如,用法语写的一句话 ”SuperMemo vous aide a mémoriser et apprendre diverses informations comme une langue, des chiffres, etc.” 对于不懂法语的人来说,其价值可能几乎为零。同时,一个与 海姆立克急救法(Heimlich maneuver) 有关的 项目 可以挽救一个家庭成员的生命。我们知道,预期收益等于收益值乘以其概率。因此,家庭成员窒息的低概率 和实际成功应用该方法的概率使得 ” 海姆立克急救法(Heimlich maneuver) ” 的价值只是人类生命价值的一小部分。与此同时,即使是医生在医学知识方面的小错误,也会让人付出生命的代价,并带来大量的负面价值。

通常而言,你会发现记住今天学到的最好的三件事比记住一整篇单主题文章的最后一个细节更有好处!

阅读者是领导者

你一定听你的父母或老师说过 ”阅读者是领导者“。哈里·杜鲁门(Harry Truman) 对这一说法增加了悲观的转折:“并非每个阅读者都是领导者,但每个领导者都是读者”。这个条件告诉你,阅读不是万能灵药,聪明地阅读是至关重要的。随着网络、Wikipedia、博客圈和其他知识来源的出现,获取信息比以往任何时候都容易。这也意味着信息变得更加铺天盖地。总是有太多的东西要读。而且很难从无数的重要资源中做出选择。这不再是一个有一百本书而你需要从中挑选五本书的世界。现在,你一顿饭就有成千上万的菜单选择。老书虫的困境现在更加痛苦。在网上搜索选书的解决方案,你会发现很多博客都提供了建议。然而,大多数建议都是基于难以掌握的不稳定技能。你需要成为选书、速读、略读、决定略读还是阅读读、化重点及复习策略、做边注和下划线方面的专家。为了掌控传统的大规模阅读 (没有 SuperMemo),你需要走极端:在厕所里阅读,在火车上阅读,在手机上阅读,利用你的空闲时间等等。你需要无情地控制自己的情绪,做出“不读”决定、“不完成”决定或“不重读”决定等等。

如果你掌握了增量学习,你还是无法解决信息过载的问题。然而,你将系统地解决所有困扰大量读者的问题。一旦你走上了唯一理性的阅读之路,你的思想就会从所有阅读中的困境和压力中解脱出来。增量学习帮助你专注于学习本身!

至于上厕所的时间,增量学习将之解放出来用于创造性思维。毕竟,你也想思考自己的想法,而不仅仅是处理别人的输出。

增量阅读 解决了大量读者的主要困境! 增量阅读者是领导者。

增量阅读是否会减慢掌握复杂科目的速度?

增量阅读 是否会减慢或妨碍学习复杂的科目,如 量子力学?复杂的知识是仅仅基于 ” 段落记忆 “,还是远远超出了这个范围。在并行处理许多事情时,任何形式的中断或延迟都有可能减慢这一过程。许多人认为 增量阅读 适用于填鸭式学习,但不适合认真学习,尤其是涉及到复杂的主题时。

示例观点 1:攻克量子力学

以下是一个从未尝试过增量学习的人的观点:

我认为 增量阅读 (IR) 可能会减慢或妨碍学习复杂的科目,这些科目需要更深入的理解 — 而不是表面的记忆。据我所知,在 IR 课程中,学生只花几秒钟时间阅读一个与主题相关的文章,然后跳到另一个完全不相关的主题。在不同主题之间的切换,虽并非毫不可能,但也很难进行更深层次的思考,从而发现超越表面记忆的更深层次的真理。当我阅读时,我寻找概念和方法,这些概念和方法是用来传达这些信息的描述性语言,并试图想象它们在我其他追求中的适用性。换句话说,发现更深层次的真理需要更深层析的思考。如果每次只在一个主题上花几秒钟,后者就很难达到。作为一个实际的旁观者,在硬科学和工程领域的技术论文中,不同的作者、不同的研究小组和不同的期刊之间充斥着符号不一致的情况。同样的符号在不同的科学论文中可能有不同的含义。同样地,不同的作者可能用不同的符号来表示相同的数量。有时这些差异很明显,很容易发现,有时却只是细微的差异。当一次阅读一篇论文时,读者熟悉了术语和符号,并能在认识到细微差别的同时跟上推理的思路。如果同时阅读几十篇(或几百篇!)文章,并在这些文章之间频繁切换,就会产生一种混乱的如噩梦般的情景,在各种符号和微妙的术语差异的丛林中迷失了方向。这导致我们无法遵循任何一篇论文的推理路线。以下是几个(不完美的)比喻,当试图将 IR 应用于学习复杂的科目和发现更深层次的真理时,可能会产生一种失落感:

  1. 如果你是一个葡萄酒鉴赏家,想象一下,只允许你闻酒,但不允许你喝它,甚至不允许把它放到嘴里。你对葡萄酒的了解有多深?通过练习,你可能会学会区分各种酒厂、年份等。你甚至可能更有效率,并且能够在创纪录的时间内完成。然而,我大胆猜测,你会觉得缺少什么,你会觉得被欺骗了,你会觉得自己对葡萄酒的了解并不多。这也是理所当然的,IR 也是如此。你只是 ” 闻 ” 到了知识,但你从未 ” 尝 ” 到它。如果你的目标是学习一门外语,这可能已经足够了。但有些领域需要你深入挖掘,如果你想获得真正的洞察力及真理。
  2. 体育锻炼。一个全面的训练包括心血管训练和阻力训练。IR 就像只拥有高强度的有氧运动。当然,如果你坚持做有氧运动,一段时间后,你将能够在创造纪录的时间内将一个小包裹送到城市另一端——这可能就是你所渴望的。然而,它不会给你带来可以帮助移动 400 公斤光学工作台的上肢力量。IR 也是如此:你可能会用你的知识广度给你的听众留下深刻印象,但你不得不把繁重的智力工作留给其他人。

上述推理很容易被证明是错误的。我们可以想象两个极端的情况:

  • 所有的学习都是使用传统的教科书进行,包括教师、实践、推理、互动、实验等所有的“学术武器”。
  • 所有的学习都是增量式的,没有自由思考的时间,没有计算的时间,没有散步的时间,没有交谈的时间等。
  • 所有的学习都是通过传统的教科书处理,所有的学术教师,实践,推理,互动,实验等等

所有的学习都是渐进式的,没有自由思考的时间,没有计算的时间,没有散步的时间,没有交谈的时间等等。

很容易证明这两者都是有缺陷的。例如,传统的学习被剥夺了 间隔重复,而纯粹的增量学习可能被视为被剥夺了对话或实验室实践。显然,最理想的状态是介于这两个极端之间。增量学习是全面教育的辅助工具。它不应该垄断你的一天和你的思维。它不应该被视为一种替代,而应被视为一种提高。因此,应该由你来找到你的最佳状态。

增量阅读 是你想要的一切。它可以是快速阅读、填鸭式阅读或大量阅读。这完全取决于你选择的优先标准。由于这个原因,它最好被描述为一种阅读管理技巧。因此,无论所学内容多么复杂,它都是不可或缺的。一方面,你可以用比传统速读更快的速度阅读文章,同时也可以留下重要的段落供以后复习。另一方面,你可以细致地拆解单个段落,并将其转化为经典的问答材料,让你永远记住。此外,你可以自由地控制阅读/学习过程中的材料数量。你可以专注于一百篇最重要的文章,也可以选择成千上万的文章。当然,在后一种情况下,你分配给个别文章的时间将是微小的。例如,如果你导入 1 万篇文章到 SuperMemo,那么在每天 1 小时的阅读时间内,你可能会得到 5 万到 10 万篇 摘录。在这种情况下,低优先级的文章确实会在这个过程中存在数月。当然,这正是 增量阅读 的目的:专注于重要的东西,而不忽视任何你感兴趣的领域。如果你的关注点改变了,你可以使用搜索和导航工具来加快阅读材料中最重要部分的回顾速度。

增量阅读 在教科书学习中是通用的。无论你需要分析什么复杂的概念,无论你需要在空白处进行什么计算,你都可以在增量阅读教科书的同时进行(假设你有电子版本)。一个古老的规则是:无论你一辈子(或至少几个月)需要记住什么,都要循序渐进地处理(以提高记忆力,促进理解,并从长期来看节省时间)。无论你目前需要什么,为了理解这个主题,就大量处理(非增量)。通过将两者结合起来,你可以获得最大的学习效果。

打个比方,铅笔是一种有用的工具,可以提高你的生活。你不会想用铅笔代替你的电脑,或在做饭时使用铅笔。但是,你仍然可以通过随身携带铅笔来改善你的生活。无需多言,我们相信 增量阅读 要比铅笔有用得多。

上述提出的推理不仅是错误的,它更是基于对增量学习的一些错误认识:

  • 在 增量阅读 中,你在每个 主题 上只花几秒钟是不正确的。这个时间取决于你的需要。可能是几秒钟,也可能是一整天(例如,在考试前,在做研究时,或沉浸于自己的学习热情时)。
  • 可以想象,增量阅读的新手会因为缺乏对工具集的了解而在这个过程中迷失方向,从而使其比标准教科书学习的情况更令人困惑。在权衡利弊的时候,应该始终考虑到一个理想的情况,即学生真正理解了增量学习的方法。这往往需要几个月的使用时间。学习过程应该从较容易的概念和较容易的科目开始,然后才能处理较复杂的科目。
  • 一些研究论文不太适合 增量阅读。需要大量使用工作记忆或短期记忆的论文,并不适合进行增量阅读。增量阅读 在每次学习可用于终身的知识时,是很有用的。具有复杂的方法和丰富的新的特定符号和记号的研究论文并不适合,你应该用自己的方式来阅读这些论文,并在 SuperMemo 中留下一些笔记(” 深思 ”)。趁工作记忆还在的时候好好利用它,读完后马上扔掉它。当然,对于大量的学习来说,你的目标是那些产生最小的短期记忆负担的文本,也就是说,那些写得很好,有简明的表述并注重终身价值的文本。
  • 对于新手来说,通过 增量阅读 获得的知识可能不如专业人士那么甘之如饴。对专业人士而言,” 味道 ” 可能是精致的,因为有一个完善的语境知识和坚实的语义背景,同时强烈依赖于长期记忆。一个经验丰富的增量阅读者会对葡萄酒的比喻有完全相反的感受。增量阅读 能够让我们感受到全光谱挥发物的复杂结构,而不是仅仅一个晚上,它的味道、香气和乐趣将持续一生!
  • 增量阅读 的效果将始终取决于目标。如果你的目标是给观众留下深刻印象,那就很有可能实现。然而,如果计划是做一些 ” 繁重的智力工作 “,增量阅读 将提供丰富的工具集来加强这一过程,并为你提供工作所需的坚实的长期知识基础。

示例观点 2:在基础物理学方面费力挣扎

下面是另一个尝试过增量学习但发现很困难的人的观点:

我认为 增量阅读 在学习一些物理学概念时,要么非常困难,要么无法使用。例如,以下关于地球和太阳的文章,你会如何用增量阅读来处理呢?

地球正在非常缓慢地远离太阳。发生这种情况有两个原因。第一个原因是,由于太阳风的作用,太阳不断地失去质量。随着太阳质量的减少,它对地球的拉力也在减少,所以地球就会稍微远离太阳。第二个原因是与潮汐力有关。就像月球慢慢远离地球一样,地球也在非常缓慢地远离太阳。在地球 - 月球情况下,月球对地球产生引力,产生潮汐,使地球的自转速度略微减慢,使一天变长。这产生了反作用——月球的轨道速度加快了。如果某样东西运动得更快,它必须向外移动以保持在轨道上,所以月球以每年 3.8 厘米的速度慢慢远离我们。同样的情况也发生在太阳身上,但地球对太阳的影响要比月球对地球的影响小得多。其结果是地球渐渐远离太阳 。

这个例子并不比其他适合 增量阅读 的知识难处理多少。为了在类似的情况下取得成功,人们需要百科全书式的文本,或在一定程度上进行编辑工作来拆解更复杂的散文部分内容。这个例子带来了两个阻碍:

  1. 隐含的列举。文中提到了地球远离太阳的两个原因,但并没有在一个明确的句子中说出它们的名字。人们需要阅读整段文字来找出第二个原因。
  2. 用类比解释。通过描述月球产生的类似力量来解释潮汐力对太阳的影响。如果不涵盖而且不理解 ”月球相关例子的上下文“,你就无法提取 ” 第二个原因 “。

以下是用 增量阅读 处理上述内容的情况(注意编辑工作以及需要重新措辞一个句子):

  • 增量阅读过程的进展
  • 由此产生的问题和答案

一些作者假设读者有大量的知识,或者像这里的情况一样,用大量的数据调动学生的工作记忆,而不是逐步建立知识(即从基础开始),从而使 增量阅读 变得非常困难。在所讨论的量子力学的例子中,处理任何有意义的文本所需的基本词汇是相当广泛的,并利用了许多物理学和数学的分支内容。此外,对所有概念的良好理解需要大量的数学实践,这超越了线性阅读。

增量主义和中断不是强制性的

如果你喜欢从头到尾不间断地阅读一篇文章,并且总是觉得睡前很难停止阅读,那么你仍然可以从 增量阅读 中受益。

所有的增量阅读者都是从对中断的疑虑开始的。矛盾的是,你的疑虑越强烈,你就越有可能成为一个好的增量阅读者!

一个普遍的误解是,有些没有耐心的人倾向于增量阅读——我们称他们为品尝者——而那些喜欢大量吞食知识的人——我们称他们为吞咽者。事实是,所有有创造力的人都有大口吞咽的天性。增量主义既是一种技能,也是一种习惯,所有吞咽者 都可能随着时间的推移而学会。

没有人在第一天就喜欢 SuperMemo。人们可能需要几周时间才能注意到它的力量。而且,由于我们没有遗忘速度的传感器,你需要对 SuperMemo 对你的大脑产生的影响进行理性的数学评估。你不可能轻易感受到知识的力量以及它被遗忘的速度有多快。

增量阅读 比 SuperMemo 本身需要更长的时间来体会。要使用 SuperMemo,你只需要学习两个操作(添加新内容 和 学习)。对于 增量阅读,你需要一个在使用过程中不断增长和改进的工具集。是的!即使经过几年的学习,你也会发现新的方法,你可以用 增量阅读 加快自己的学习速度。你可能需要一年的时间才能注意到自己对 增量阅读 上瘾的最初迹象。请注意,这是一种良性的上瘾,几乎没有副作用。

“吞咽者”成为优秀增量读者的矛盾倾向来自于他们对知识的渴望。你无法停止阅读的事实是这种饥饿感的有力体现,它是帮助你成为一个上瘾读者的主要动力。你可能仍然没有理解 增量阅读 的力量,以及“获取更多 ”的渴望。增量阅读 将帮助你培养一种饥饿感,让你在任何给定的时刻都能最大限度地利用你正在处理的信息。

你可以从今天开始 增量阅读,而不必停止阅读你觉得有趣的文章。

在 增量阅读 中,中断阅读是一种常态,但并不是必须的!

你可以从前到后阅读所有的文章,只用增量阅读工具对文章进行优先排序,提取最重要的句子并将其转换为 clozes。换句话说,你不需要增量主义来实现知识的牢固 记忆。一个普通的网民在遇到一篇似乎值得阅读的文章时,只有两种选择:(A)迷人,让我们阅读,和(B)不够迷人,也许我将在其他时间阅读。相比之下,增量阅读者可以确定文章的 优先级,并始终只阅读当前 优先队列 中最重要的文章(可能有用户定义的随机化程度)。此外,在任何时候,他或她都可以说: 有意思,但没有我想的那么多。让我们降低优先级,以后再来(如果有的话)_。

吞咽者是由一种自然的神经机制驱动的,这种机制是人类进步的基础: 好奇心。同样的机制也可以用来放大增量主义:对下一篇文章或段落的好奇心。一旦你养成了一种健康的增量阅读方式,你会增加另一个自然的神经机制: 急躁。急躁也是进步的支柱。我们不喜欢长时间的低效率。我们喜欢成功的即时满足感,而且成功越大越好。在 增量阅读 中,你不断被好奇心所驱使,但一旦你正在阅读的文本没有带来足够的时间价值,你就会渴望切换。你的增量阅读过程越健康,你每秒能提取的价值就越多。你会形成一种现实的平均价值流的感觉,每次你低于这个期望值,你就会增加阅读的增量(即使错在你,而不是文本作者,例如,当你的知识差距导致理解能力低下时)。通过把好奇心和急躁结合起来,你可以从一个 吞咽者 变成一个 品尝者。而且,你仍然能够从头到尾不间断地阅读高质量的文章。增量阅读 帮助你根据内容确定优先次序,而不是对短暂的评估印象作出反应

你会注意到,随着你的技术和分析能力的提高,增量态度是你的一种习惯。你很少会删除质量较低的文章,但这些文章的优先级会逐渐降低,并可能无限期地在这个过程中徘徊。因此,你花在学习上的每一秒宝贵时间的教育效果将会得到最大化。

作为一个增量阅读者,你可能会逐渐对旧式书籍(相对于可导入的电子书和文章)产生厌恶。如果你选择阅读一本书,就好像你说: ”这是整个世界上最重要的阅读材料“。那么书中的所有段落就被认为是最重要的段落,要按照它们在书中出现的准确顺序来阅读。你赋予一本书的作者上帝般的权力,让他以无懈可击、无所不知、无所不能的方式将信息传递给你的大脑。

吞咽者和品尝者在生物学上没有区别! 从一种到另一种的转换是通过对增量学习的理解,掌握 SuperMemo 工具集,磨练技能,自我控制,使学习过程合理化,并逐步提高进入记忆的知识的平均价值。

完美主义者的增量学习

如果你是一个完美主义者,一开始你可能很难接受增量学习带来的混乱。你可能会想,为什么在你的 cloze deletions 看起来还没有被字体、样式表和图片完美地装饰起来之前,就把他们搁置下来。

如果你更坚定地尝试增量学习,你就会明白事实恰恰相反: 完美主义者应该喜欢增量学习! 你的完美主义天性应该接受最重要的规则:在最短的时间内获得最高质量的知识。重要的不是你的 收藏 中的 clozes 之美,而是你头脑中的知识之美。对于一个熟练的学生来说,增量学习是建立在一套完美并且严格的规则之上的,这些规则保证了 知识获取 的最大速度。诚然,其中的一些规则一开始会让你感到不安。如果你看到一个符合 cloze 条件的句子,规则是:执行 cloze deletions,并将考虑它确切表述的时间推迟到第一次重复时。仅仅选择 cloze 这个关键词就会在你的记忆中留下足够的痕迹,从而符合重复的条件。在这种情况下,完善 cloze 的表述将变成为艺术而艺术。一个更高层次的规则是: 最小的工作获得最大的记忆效果。因此,一旦你进行第一次重复,你就会改善 cloze 的表述。同样,你只需要做足够的工作来成功地完成一个重复动作。你又一次放弃了细节和装饰。最终,你的 cloze 将成为完美的表述,完美的优先级,并完美地置于你的 知识树 中。或者,它将被删除或留在你的 ” 待办 ” 子集中。满足你完美主义需求的应该是增量学习的完美规则和完美的学习结果,而不是你学习材料的完美 ” 外观 “。

许多人倾向于蔑视万维网,称其为 ” 人类信息垃圾场 “。这种态度使得人们很难利用网络作为 ” 人类知识的金矿 “。Tim Berners-Lee 为大众知识传播创造了 ” 完美的规则 “(HTML, HTTP)。我们可以调整我们自己的 ” 完美规则 “,用于挖掘网络。增量学习使用 ” 完美规则 ” 将网络数据转化为黄金知识。作为一个完美主义者,你不应该担心网络的混乱或你 收集 的混乱。真正重要的是完美的黄金结果:智慧!

最后,如果你仍然不能接受不完美形式下的 cloze,没有什么能阻止你完美地制定它们。这些形式可能会让你的感觉更满意,但你自然会以更慢的速度学习。

增量阅读不会破坏你的注意力

在增量学习中,选择合适的学习材料是非常重要的。许多文本或视频都不适合进行增量处理。从未尝试过增量学习的 SuperMemo 用户写道:

文章的结构和质量在 增量阅读 中确实很重要,因为真正的学习瓶颈是人脑(大脑皮层的可塑性速度)?如果你每天只能吸收 X 项知识 — 如果你试图学习得更多,你就可能会对你的大脑造成伤害?这里有一个观点:如果你的大脑因充斥着新事物而超载,它就没有时间在你知道的事物之间形成有意义的联系,所以用你的知识回答游戏般问题的能力可能会减少。解决任何重大问题都需要长时间的专注。我担心信息成瘾(每天 200 条趣闻)会导致注意力缺失。你的大脑习惯于每隔 15 秒就得到一些有趣的新内容(新的推特、新的搞笑图片、新的标题等),所以当你告诉它要在一件事情上工作 4 个小时时,它不会听从。我想在网络冲浪之前的时代,我更能够专注于一件事。

所以,用小报的夸张说法,增量阅读 可能是终极的注意力破坏者!!!

在提到注意力、记忆瓶颈、“有意义的联想”等方面,上述推理有很多道理。然而,将 SuperMemo 与互联网迷们使用的 Twitter 或 Facebook 相提并论是非常不准确的! 增量阅读 中的奖励是基于高质量的学习,而不是 “闪亮的东西或有趣的东西“。自然,没有什么能阻止 ”闪亮的/有趣的 “东西被导入 SuperMemo。这就是为什么最终奖励的性质也将取决于一个人的个性和自律。

当按照推荐的规则使用时: 增量阅读 应极大地提高注意力(如 增量学习的优势 中所述的那样)。

学习速度的瓶颈

大脑皮层的可塑性的确是学习过程中的瓶颈。如果你不使用 间隔重复,所有快速阅读和快速学习的努力都可能付诸东流,这最终决定了建立长期记忆的速度。请记住,在 增量阅读 中,材料的数量可能非常多,但是,在理想的情况下,进入学习过程的 项目 的最终数量是是相对较少的(通常每天 10-20 次,而不是 200 次!)它只是需要大量的时间去寻找黄金知识,这也将带来最大的长期价值。

记忆超载和睡眠的作用

记忆瓶颈的存在是超载问题的直接后果。你可以用过多的信息让你的学习过程超载,但是,你不太可能 “使你的长期记忆超载”。睡眠中的遗忘过程和垃圾收集过程正是为了防止这个问题而进化的。无论你多么努力学习过多的知识,遗忘都会清理掉过多的信息,而睡眠中的记忆优化将确保你建立所有必要的 “有意义的联系”。当然,这只有当你获得所有你需要的睡眠(即避免使用闹钟、安眠药、熬夜等)时,这种情况才会发生。

更多信息详见: 睡眠中的神经优化

学习 VS 解决问题

的确,解决问题需要高度集中。然而,在理想的世界里,你应该把单独的时间段用于(1)学习和(2)解决问题。用柯维(Covey)的术语来说,你的学习可以提高 生产能力,而你解决问题的时间就是你的 生产时间。当然,当在信息匮乏的情况下解决问题时,你可以将这两个时段结合起来。在这种情况下,增量阅读 是一个理想工具。你可以将新信息的流入、创造性的努力和问题的解决结合起来,同时保持对手头问题的最大关注。这在 增量学习的优势 中有所解释: 创造力。你可以通过使用 增量阅读 的各种工具,特别是 搜索和回顾 以及 分支回顾 来优化对单主题的专注程度。

详见: 增量问题解决。

网络成瘾

在使用 SuperMemo 工作时,网络干扰可能会破坏你的注意力。然而,这更多的是一个自我约束的问题,而不是与 SuperMemo 的固有问题。你可以自行决定去 Facebook 或 Twitter 游离。增量阅读 可能会鼓励一定程度的游离(例如,从 Wikipedia 和/或字典中导入补充材料)。整个 优先队列 的概念正是为了抵制这种游离的代价而开发的。在 增量阅读 中,你游离、导入、优先排序和…忘记(在网络中游离)。你可能浏览了 20 个网页,但你并没有浪费时间,而是导入并确定优先级。你在几分钟内就能回到你专注的道路上。整个过程可以在你的理性控制之下,网络可能成为你的盟友而不是敌人。比如说,网瘾者总是被光鲜的花絮分散注意力,而增量阅读者则专注于寻找黄金知识。

增量阅读能提高注意力

增量阅读 可以提高注意力,让你专注于可管理的知识部分,而不会感到不知所措,不会偏离方向,不会在较难的材料上卡住,也不会担心在快速阅读时错过重要片段等等。体验这种进步的最好方法是尝试 增量阅读。然而,你应该知道,效果不是立竿见影的。你需要投入大量的时间来学习这些工具,然后投入更多的时间来磨练自己的策略,锻炼自己的记忆力和推理能力。很少有增量阅读者在他们学习的头几个月就变得充满热情。

文章质量在学习中很重要

在 增量阅读 中,你将迅速培养出所需的技能:立即区分高质量的文章和充满废话的文章。你确实会找到吸引人的标题、有意义的部分、最少的离题评论等等。文章的质量将决定你运用快速阅读的能力,以及快速确定材料优先级的能力。这与从社交媒体、即时新闻和其他网络干扰中获得的即时满足感无关。

你真的能同时阅读成千上万的文章吗?

super-memory.com 的一位访问者对增量学习的说法发表评论如下:

一位朋友向我推荐了 增量阅读。然而,我立刻就被他的说法打消了念头:在同一时间阅读成千上万的文章。这不仅是不可能的,而且听起来也像是过度炒作。在 增量阅读 中,你所要做的只是把文章分成几块,然后分别阅读。用这种方法,你会失去大局观。恐怕你卖的是骗人的万应灵药

这种怀疑是可以理解的,但我们坚持最初的说法:你确实可以在同一时间阅读成千上万的文章。这是因为 阅读 可以被理解为一个 过程 或一个 行为 。没有人能在同一时间做出多种阅读行为。在 增量阅读 中,在任何特定的时刻,只聚焦于一篇文章。很少有学生在一天内阅读 50 篇以上文章,他们也很少完整地阅读所有文章。然而,他们可能会在一个月内轻松地阅读或略读几千篇文章,并在增量学习 过程 中存有数十万篇文章。从这个意义上说,尽管有些诱人,但 同时阅读成千上万的文章 是一个准确的描述。

为了理解 增量阅读,你需要理解 SuperMemo(或一般意义的 重复间隔),以及间歇性阅读对记忆的影响。如果没有 间隔重复 这一基础学习过程的帮助,分段阅读确实没有什么意义。然而,一旦你掌握并理解了 增量阅读 的技巧,你就会得到与预期相反的效果:你不仅不会失去对大局的把控,而且会对你阅读过文章中的重要内容保持持久的,连贯的记忆形象。

**在一个管理良好的增量学习过程中,与传统的学习方式相比,大局会保持一种更好的连贯状态。

增量阅读 VS 记忆干扰

你可能读过关于学习中的干扰。当学生一个接一个地学习两件事情时,他们的表现比专注于一件事情的情况要差。这听起来像是一个不把 增量阅读 作为有效学习方法的理由。

的确,干扰会破坏学习。如果你在没有完全理解一个主题的情况下进行阅读,然后又读了另一个本质上令人困惑的相似主题,你的兴趣确实会降低。但是,如果对第一个主题有扎实的理解,这种影响就会小得多。增量阅读 让你可以只读你所能理解的内容。然后,它通过产生 cloze deletions 鼓励长期 记忆。最后,它定期重新发现学习过程中的弱点并填补空白。如果执行得当,增量阅读 会产生相反的效果。它迫使你解决材料中的矛盾,进而将干扰降到最低。它无情地惩罚了所有不完全理解的情况。在课堂上,你可以在科目 A 上迷迷糊糊的及格,却在深入研究科目 B 时加重这种困惑。在 增量阅读 中,SuperMemo 将迫使你从 A 跳到 B,再跳回 A,直到两者形成一个和谐的知识体系,干扰最小,联系最大。请注意,当干扰的 主题 被不断重读时,同样的干扰研究会产生截然不同的结果。在 SuperMemo 中,重读是很频繁的,多次主动重复 cloze deletions 是一种常态。实验的结果也可能因为在旧的回顾中加入一定程度的新意而被掩盖,从而大大提升了注意力,更好的学习随之而来。

为什么 Wikipedia 比 Encyclopedia Britannica 更好?

Wikipedia 是更好的

  • 每个月 Wikipedia 都更加丰富,主流文章的错误率不断降低
  • Wikipedia 由于其结构由众包决定,因此更适合于 增量阅读
  • 有些文章在 Britannica 中找不到(例如,搜索 “SuperMemo ” 或 ” 增量阅读 ”)。

Britannica 是很难的

由于其风格,Britannica 往往不适合 增量阅读。它读起来令人愉快,它解释事物,它偏离主题,它提供例子,然而,它不像众包的 Wikipedia 那样充满了事实和背景。

试着用 增量阅读 来阅读下面的文章。这段文字摘自 Britannica 的一篇关于睡眠的文章:

除了已经提到的行为和生理标准外,在人类层面上,主观体验(对自己而言)和这种体验的口头报告(对他人而言)被用来定义睡眠。在被惊醒后,人们可能会感觉到或说:” 我刚才在睡觉。” 这种判断通常被接受为识别唤醒前状态为睡眠的证据。然而,这样的主观证据可能与行为分类和睡眠电生理学不一致,这就提出了如何定义睡眠的真正衡量标准的有趣问题。睡眠是由客观还是主观证据单独决定的,还是由两者共同决定的?衡量这种证据的最佳方式是什么?更为普遍的是,当睡眠衡量标准中的一个或多个缺乏证据,或者与现有标准产生的证据不一致时,就会出现如何定义睡眠的问题。所有的动物都会睡觉吗?

这篇文章以一个不祥的语境开始: ”已经提到过“。它提出了有趣的问题。然而,对于一个循序渐进的读者来说,要找到能够回答长期学习的最基本问题的 cloze 关键词,还需要一段时间: _ 从我刚刚读过的这段话中,我真正想终生记住的是什么?

Simple English Wikipedia 是危险的

许多用户认为, Simple English WikipediaWikipedia 本身更有利于理解问题。然而,简化的术语会导致术语的不精确性。即使语言更简单,提出的问题也可能会得到肤浅或误导的处理。如果你想要一个关于中华帝国的简短故事,而不是一篇冗长的维基百科论文, Simple English Wikipedia 可能是一个优势。然而,如果你试图理解复杂的经济学或量子物理学,依靠简单的文本可能会适得其反。很多时候,你应该通过输入补充材料来与复杂的术语作斗争。走捷径可能会使你误入歧途。

增量阅读 VS.书本

增量阅读电子材料比阅读书籍或在浏览器中阅读要好(在学习材料质量相同的情况下)。一旦书籍或文章的数量增加到一定程度,所有基本的阅读、书签和高亮显示的方法就会开始失效。

如果没有 SuperMemo,你将无法轻松地确定优先级、分类、组织、安排、重新确定优先级、搜索及回顾等。在这个过程中,后台的整个 SuperMemo ” 引擎 ” 是这个过程中最重要的组成部分。对于大量的材料,在浏览器中阅读时,你的效率可能只有 增量阅读 的 5-10%(从长远来看)。

在 增量阅读 中,你可以使用以下工具:

  • 文章 优先级
  • 文章安排
  • 文章排序
  • 阅读要点
  • 掐头去尾 (比多次复制、粘贴和编辑更简单、更快、更准确)
  • 摘录,留下先前工作的痕迹,设置 阅读要点,安排时间,并优先考虑最重要的信息
  • 搜索和评论
  • 文章自动拆分、自动排期和自动优先级设定
  • 更多

增量阅读 可能会降低你对以下内容的容忍度:

  • 信息含量低的文本(散文含量高,事实含量低)。
  • 结构不良的文本
  • 指代模糊的文本
  • 上下文引用低的文本
  • 信息定位差的文本(需要快速阅读)

增量阅读 将提高你在以下方面的技能:

  • 文本选择
  • 文本优先级的确定
  • 语义/结构处理
  • 记忆处理
  • 快速阅读

增量学习 vs. 新闻

你将不愿使用 SuperMemo 来处理新闻

唐纳德·拉姆斯菲尔德 (Donald Rumsfeld) 声称他遵循的规则是:” 第一份报告总是错误的 “。

新闻传播的知识通常只在短期内有效。增量学习只对长期记忆有用。尝试用增量学习来处理新闻的最大好处是认识到新闻是多么短暂,并通过增量学习的方法使其成为 ” 旧新闻 “,从而缓解对新闻的渴望。

以下是新闻不适合作为学习材料的主要原因:

  • 随新闻而来的知识是不完整的。如果你听到 ” 突发新闻 “,你就知道这是具有“突发性”的新闻。它是不完整和不准确的。如果你想把它长久地留在你的记忆中,请在一周后,或一个月后或几年后再来看看 Wikipedia。当新闻成为历史时,它才最有用。然而,大多时候,它都会因下一个”新闻周期“而被遗忘。
  • 随新闻而来的知识是矛盾的。如果你巧合地将新闻与旧新闻放在一起,你就会意识到,随着新信息的出现,人们的想法会发生多大程度的变化。这种思维和观点的演变可能是新闻中最有趣的部分。
  • 随新闻而来的知识是贫乏的。昨天的新闻在今天仍然是新闻,只是在角度上有一些微小的变化。新闻是重复的,被单一的 “热点”问题所垄断。如果你每周看一次新闻,你就很少会错过对你长期观点重要的东西。
  • 随新闻而来的知识是微不足道的。突发新闻可能全都是关于飞机失事或炸弹爆炸。除非你或你亲近的人直接受到影响,否则你很难通过了解悲剧的细节而成为一个更好的人。一般来说,了解飞机失事或炸弹爆炸更有意义。《国家地理》的纪录片可能是此类知识的更好来源。除非这是你第一次接触坠机和炸弹,否则你很难学到任何重要的东西。你改变世界的能力将通过其他知识来源得到更好的提升。你在这方面的优化也将有助于建造一个有更少炸弹和更少坠机的未来。

在你年轻的时候,当你还需要了解世界时,或者当你正在学习一门新的语言并想了解另一个国家的新闻广播时,新闻可能对你更有价值。在这种情况下,主要是把新闻作为指路标,说明哪些补充材料应该纳入你的学习过程,以便你更好地理解新闻。

除非你是学新闻的(并且需要了解这个过程),或是学政治科学的(包括新闻对公众的影响),或者你是为了与时俱进而生,否则你应该限制你对新闻的渴望,把注意力集中在具有长期适用性的知识上。

例子:突发新闻是如何产生的

想象一下 CNN 这个有趣的插曲,它说明了人们对 ” 突发新闻 ” 的迷恋。2013 年 9 月 22 日,一个阳光明媚的周日,法里德·扎卡里亚(Fareed Zakaria )谈到了安格拉·默克尔(Angela’s Merkel)对德国以及欧洲的影响:

默克尔(Merkel)采取了重要措施来帮助陷入困境的欧洲经济,直接或间接地为此投入了数百亿美元。另一方面,默克尔(Merkel)对欧洲大部分地区实施了紧缩政策,这种紧缩政策不仅是过度的,甚至是适得其反的。她的观点是,这是让希腊和意大利等国政府变得更具竞争力的唯一途径。讽刺的是…

这里有一个真正的讽刺。这些睿智的评论被与安格拉·默克尔(Angela’s Merkel)本人有关的突发新闻打断了。观众没有机会了解这位德国领导人的历史作用。相反,他或她只有 2 分钟的时间,得以观看安格拉·默克尔(Angela’s Merkel)在联邦选举中的投票。这是整整三分钟令人轻松的沉默,并有机会欣赏安格拉(Angela)在这个历史性时刻的着装和肢体语言。

啊,对了,如果你不能忍受类似的干扰,想了解安格拉(Angela)在历史上的作用,请观看扎卡里亚(Zakaria)的记录,在 FAREED ZAKARIA GPS: 并非处于大棒政策的时候;采访比尔 - 克林顿(Bill Clinton);德国的默克尔(Merkel)会言行一致吗?

最小信息原则

最小信息原则是指你的 项目 应该尽可能简单,并且总是提出一个简单的问题。在 间隔重复 中聚集信息会导致学习速度减慢。例如,你可能会倾向于把 项目 表述成这样:

问题: 从 1545 年开始的特利腾大公会议(Council of Trent)决定了什么,会议持续了多长时间?
回答: 天主教会的基本信仰;18 年。

在 SuperMemo 中,两个独立的记忆应该被分开,这是因为它们几乎总是需要不同的重复时间。如果你在思考特利腾大公会议(Council of Trent)时能始终激活相同的思维路径(” 神经元一起发射 ” 的模式),你的特定 项目 就有很大机会在这个过程中长期存活而不出现 记忆失误。然而,一旦你建立了一个类似 项目 的大型数据库,并且你在时间的压力下复习大量的材料,你的复习总是倾向于剥离多余的信息。随着时间的推移,你的好 项目 将被减少到最基本的信息,而这些信息往往不能通过其主要的测试:在现实生活中的适用性。可能发生的情况是,尽管你的 记忆失误 为零,但在 2-3 年好后,有人会在新的背景下问你关于特利腾大公会议(Council of Trent)的问题,你会惊讶地发现,尽管你的 项目 中包含了所有必要的信息,你却无法合理地回答这个问题。两个不同难度的记忆可能被比作两架不同飞行特性的飞机。困难的部分(如理事会的 18 年任期)可能会被比作一架飞行缓慢的飞机。容易的部分(这里指的是天主教会)可以比作一架现代飞机。回顾合并的 项目 可能会被比作以相同的速度驾驶两架飞机。在极端情况下,这是不可能的。折中的速度对慢速飞机来说可能太高了,超过一定的速度限制就会解体,而较快的飞机则无法在不失速的情况下减速。在我们的记忆中,遗忘等同于遗忘,而失速是由 间隔效应 造成的。通过在每次重复中进行复杂和重复的推理,你可能会表现得像用遥控器处理两架飞机一样。然而,这总是很困难的,在重复时需要进行大量的专注和深思熟虑。你的大脑对这种 ” 强制重复推理 ” 有天然的防御措施。它被设计成 ” 智力上的懒惰 “,因此精力充沛,效率高。实践表明,增量阅读 会产生更多的 项目。然而,这些 项目 通常更容易记住。 最后,你花在复习 5-10 个 项目 上的时间比花在一个有大量信息并反复出现 记忆失误 或很短 间隔 的项目上的时间少。

在进化的过程中,大脑发展出了从细节中抽象出来的策略,只保留最基本、最有用和最常用的信息。这些策略对生存很有帮助,但在达到我们的教育目标方面却不尽如人意。特利腾大公会议(Council of Trent)是我们希望拥有知识的一个典型例子,但这是相当昂贵的。这是因为,对大多数人来说,它并没有在日常对话、电视节目、日常应用或工作时的饮水机上得到强化。如果你读了很多关于这个主题的书,情况可能会有所不同。这可能有助于将记忆以一种有效的方式建立起来。增量阅读 使这种难以记住的知识牢牢扎根于上下文中,并且仍然确保个别重复的内容集中在一个非常具体的、容易记住的记忆上。

这就是用 增量阅读 处理同一段落的方式,并且矛盾的是,从长远来看,会造成时间上的极大节省:

问题: 1545 年开始的 […] 会议,持续了 18 年,决定了天主教会的基本信仰。
回答: 特利腾大公会议(Council of Trent)

问题: 特利腾大公会议(Council of Trent)于 […] 开始,历时 18 年,决定了天主教会的基本信仰。
答案: 1545 年

问题:特利腾大公会议(Council of Trent)于 1545 年开始,持续了 […],决定了天主教会的基本信仰定。
答案: 18 年

问题: 特利腾大公会议(Council of Trent)于 1545 年开始,持续了 18 年,决定了 […] 的基本信仰。
答案:天主教会

问题: 特利腾大公会议(Council of Trent)于 1545 年开始,历时 18 年,决定了关于 […]。
答案: 天主教会的信仰

问题: 始于 1545 年,持续了 18 年的 […],决定了天主教会的基本信仰。
回答: 特利腾大公会议(Council of Trent)

最后,如果你确定这个 项目 适合你,请在接下来的几年里检查它的表现。如果你通过了 2 年的 间隔,没有出现 失误,你可以说这个特定的 项目 确实对你有效。在这种情况下,你和 20 条规则 之间没有分歧。只是对于大多数人来说,这个 项目 即使在正确的时间复习,也很可能在两年内产生 失误。根据项目的难度,头两年的重复次数可能低至 3 次或远远超过 20 次。如果你的 默认遗忘指数 是 10%,这就意味着跨度是从 70% 的概率记住 项目 到完全不能接受 90% 的概率会忘记! 最后这个数字很少被 SuperMemo 的用户所理解和意识到,它应该让你更多地思考关于知识高效表述的规则。

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