16- 增量学习的历史

增量学习对 SuperMemo 的重要性可能不亚于 重复间隔想法。增量学习打破了各个阶段限制 知识获取 的瓶颈。

增量阅读 这个名字第一次出现在 SuperMemo 2000 中。然而，这个概念并不新鲜。它起源于将我们的自然阅读习惯与 间隔性重复 (SuperMemo) 的要求相结合。我们很少拿起一本书，一口气从头到尾看完。在学校，我们经常会翻阅不同课程的教科书。在家里，我们不再读书看报，而是去看电视。各种需求和兴趣的结合决定了我们在阅读单个文本时的深度。SuperMemo 将这一概念推向了极致，它让你只阅读一本书的一章中的一句话，然后再去读一千个书和/或文章的 摘录。SuperMemo 仅仅是对这个多源阅读的过程进行管理。至于 增量阅读 的创造性方面，众所周知，Niels Bohr 曾利用间断阅读和间断思考的力量来使他的创造性产出最大化。他在书架上放了几十个想法的提纲。他会时常在个人书架前进行思考，特别是当他受到对话、思考、实验或阅读的启发。然后，他将继续阅读下一个书架，进行思考和思索，添加新的笔记等等。最后，这些书架中的许多内容都成为了科学出版物。从这个意义上说，Niels Bohr 在他的创造性工作中采用了初级的 增量阅读。

增量阅读中使用的方法被许多具有创造力的人广泛采用。即使它远不如 增量阅读 或 Bohr 的方法那么正式。Dr Michael Gazzaniga 博士这样说

以下是增量阅读的简史：

• 在 SuperMemo（1980）之前： SuperMemo 的作者和这篇增量文本的合著者 Piotr Wozniak 在学生时代就使用了他自己的 ” 划笔记本 ” 的学习方法。他将翻阅自己的纸质笔记，并划掉那些他确信会在考试中记住的内容。他将一遍又一遍地阅读他的笔记，直到所有的笔记都被划掉。由于需要阅读的内容越来越少，所以每一遍的速度都很快。这种方法几乎可以保证考试成绩优异。他所有的讲义上都布满了划掉的图形，这些形状围绕着图片和文字的部分。这种带有 ” 处理属性 ” 的 ” 颗粒化处理 ” 的方式可以被认为是对未来增量阅读的早期启发。
• SuperMemo 算法（1984-1985）- 有史以来第一次尝试测试学习中的 最佳时间间隔，并在 1985 年提出了 SuperMemo 方法。
• SuperMemo 1.0 (1987) - SuperMemo 的诞生也是计算性间隔重复的诞生，即使用计算机来计算学习中的 最佳间隔。
• SuperMemo 2 - SuperMemo 98 (1987-1998) - 在 1987-1998 年期间，SuperMemo 的用户在用 SuperMemo 收集学习材料时只有两种选择： 1. 手动输入和设定 2. 从同事、SuperMemo 图书馆等处获得现成的学习材料。

SuperMemo 支持从电子资源学习的唯一方式是通过复制和粘贴。

• SuperMemo 99 (1999) 通过引入 阅读列表 和第一个原始的阅读工具： Extract 和 Cloze，向高效阅读电子文章迈出了第一步。阅读列表是要阅读的文章的优先顺序列表。摘录使人们有可能将较大的文章分割成较小的部分。Cloze 使得通过 Cloze 删除（即填空）将短句子转换成问答格式成为可能。
• SuperMemo 2000 通过引入 增量阅读 的概念，大大提高了阅读的效率。增量阅读使得同时阅读几十篇文章成为可能。每篇文章的阅读都是以小的增量进行的，完全由用户或默认的学习过程来控制和确定优先次序。在 SuperMemo 2000 中引入的 增量阅读 的阅读组件：新的基于 A 因素 的 主题 重复方案（即学习算法）、阅读点、摘录 和 回文（SuperMemo 99 会忽略格式）、文本高亮、文章源链接、阅读工具栏、子集学习、延时，以及对长文章的支持（SuperMemo 99 仅限于 64K 的文章）。
• SuperMemo 2002 将 增量阅读 推到了一个新的高度。在 SuperMemo 2002 中，增量阅读 成为中等水平和高水平学生的主要学习模式。SuperMemo 2002 引入了 基于 HTML 的 增量阅读。这是第一次，用户会发现在他的网络浏览器和 SuperMemo 中的材料几乎没有区别。SuperMemo 2002 引入的其他新功能：从 Internet Explorer 中 自动导入学习材料，中段重复 使其在不损害学习过程的情况下复习部分材料，例如在考试前（算法 SM-11），基于搜索的学习（即子集学习，其中的子集是由高级 搜索工具 定义），动态修改的 A 因素（无需用户干预即可微调 优先级），推迟向导 使 阅读列表 过时，单独的 主题/项目 统计和新的 增量阅读 进度统计，参考标签 等等。
• 开发 SuperMemo 2004 的目的完全是为了完善 增量阅读 的工具。从几个月的实际 增量阅读 中收集到的数据有助于增强算法和工具。对 主题 A 因素 的微调修改增强了在重负荷过程中对新材料审查的优化。新的工具包括：用于监测和优化学习过程的丰富统计数据，处理过度延迟审查的工具，浏览 摘录 和 回文 的来源，一键式 参考标记，激增的远程图像，轻松整合的远程图像等等。
• SuperMemo 2006 通过引入 优先队列，在合理化 增量学习 中的材料 过载 方面迈出了重要一步。SuperMemo 2006 使得从互联网（尤其是 维基百科）导入文章变得更加容易。材料 过载 可以通过 自动延期和自动排序 工具来处理。SuperMemo 2006 简化了图片的导入、排列、压缩、转换、缩放和修剪。SuperMemo 2006 可以挑选用户磁盘上的任何文件夹，并将所有的文件存档转换为可以增量处理的材料（例如文章存档、图片存档、家庭相册、电影剪辑、文档文件或各种存档）。SuperMemo 2006 还使单键搜索变得简单，并通过可定制的工具（如谷歌、百科全书、字典、图片档案等）在网络上进行一键搜索和导入辅助学习材料。
• SuperMemo 2008 通过 视觉学习 和基于 YouTube 的 增量视频 将增量学习扩展到图片、声音和视频领域。从网络，特别是 维基百科 和 YouTube 的导入变得更加简单，有了设定的 优先级、参考文献、目录 等。SuperMemo 2008 还简化了创建 源材料参考 的过程并使之自动化。
• SuperMemo 15 (2011) 改进了 网络导入（如消除文章的重复），拆分文章（如自动将 维基百科 的文章拆分成单独的 主题），处理参考文献 等等。由于 SuperMemo 15 提供了完整的 Unicode 支持，在英语以外的语言中的 增量阅读 变得更加容易。
• SuperMemo 16 (2013) 整合了所有增量学习技术，包括最后两个缺失的环节：增量音频和带有视频文件的增量视频。它为维基百科的导入增加了更多的工具（例如下载全分辨率的图片），以及 视觉学习（例如全局粘贴）。它还使在子 浏览器 中从源文章中分离出 摘要 成为可能。对增量学习过程的几十项改进将使数量转化为质量。例如，SuperMemo 16 增加了从 Windows (实时) 邮件导入，以及一个微不足道但极其有用的 增量阅读 功能： 在光标前删除。详细列表请见：SuperMemo 16 有什么新功能？
• SuperMemo 17（2016） 在将神经处理添加到增量学习中。神经复习 是 子集复习 的一种形式，由 知识树 和用户定义的 概念图 建立的语义连接以不可预测的方式（使用扩散激活算法）进行。神经创意是在创造力和解决问题中采用增量学习过程的一种特别强大的方式。SuperMemo 17 采用了一种 新的间隔重复算法，可以处理与最佳重复间隔的最极端偏差，而不影响未来的最佳调度。详细列表请见：SuperMemo 17有什么新内容？

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