问题描述
我听说爱因斯坦似乎很少记忆自己学过的知识。那么记忆是否真的对学习十分重要？还是说，由于我们的研究往往局限于特定的范围内，这些范围内的知识即使你不去记忆也会反复出现，而范围外的知识我们接触的本来就少，所以并不用特意去记忆知识？
记忆对学习非常重要，但记忆不等于死记硬背啊。哪怕特定范围内的知识会反复出现，也不一定是能以记忆效率最高的频率与顺序出现。
以下内容摘自 @Thoughts Memo 汉化组的译文《学习就是记忆》
这听起来像句废话，但许多学习者并未真正领会其深意，结果，到头来什么也没学到。
记忆是理解的原材料，我们用它在大脑中构建起宏伟的信息大厦。但当高楼耸入云端，结构精妙绝伦之时，我们往往会惊叹于它的宏伟与神圣，以至于事后宣称，它绝非源于那原始的、机械的记忆。
我们那套「学习不是死记硬背」的说辞，在抽象层面听起来或许颇有诗意，但若要具体阐释，便会发现我们的解释越来越像是：「建塔不是钉木头，不是焊钢铁，也不是平衡承重；它并非任何此等机械之事，而是一种触摸云霄的、浑然天成的优雅。」这种说法，除了能激发出一丝转瞬即逝、不知该投向何处的、虚无缥缈的动力外，对任何有志于建塔的人都毫无教学价值，也毫无帮助。
说到底，学习就是记忆。所谓的理解，不过是连接良好、根深蒂固的记忆罢了。
「死记硬背」与「深刻理解」的区别，不在于其表征的基底，而在于其表征的深度。深刻的理解，不仅包含陈述性事实，更包含了将事实连接成相关「组块」（可理解为：概念）的连接，将小「组块」连接成大「组块」的连接，等等；它还包含了操作「组块」的程序（可理解为：技能），将子程序「组块」化为元程序的连接，等等。
这一切，都是原始的机械记忆，不过是信息的存储与提取。构建更优越的表征，其目的在于构建更优越的回忆能力，包括拓宽和微调能激活该信息的刺激范围。如果有人只是在「死记硬背」而非「深刻理解」，那其实只意味着，他们储存在记忆中的信息还不够多。
「学习就是记忆」——这听起来像句废话，但许多学习者并未真正领会其深意。如果你没有意识到学习就是记忆，你便不会意识到，最有效的学习方式，就是运用那些为记忆服务的训练技巧。
人们很容易陷入一种令人迷惑的思维：「真正理解某事不同于仅仅记住它，因此，学习不需要像提取练习、间隔重复、交错练习（混合练习）这类聚焦于记忆的技巧。那些是用来死记硬背的，而非用于真正的理解。」如果你也这么想，那么你很可能会逃避构建记忆所需的努力，转而采用那些有趣、轻松却毫无效果的训练方法，结果到头来什么也没学到。
我曾以为，人们抵触「学习就是记忆」这一观点，是出于真正的困惑，但现在我认为，这大多是出于懒惰。如果你接受了学习就是记忆，那么你就必须接受，要最大化学习效果，就需要运用为记忆服务的训练技巧。但这些技巧既费力又可衡量，这使得它们对那些既不想负责任又不想下功夫的人来说毫无吸引力。要拒绝这个前提，唯一的办法就是紧紧抓住「理解」是某种无法源于原始机械记忆的超自然之物的想法不放。而这是有问题的，因为数十年的研究早已表明，专业知识正是在于将大量领域特定的信息，以连接良好、根深蒂固的方式编码到记忆之中。
（对一个最常见的、真诚的反对意见的回应：即便是学习如何产生新想法，也无非是在一个充满可能性的空间里进行搜索，以前所未有的方式重组记忆的碎片。这时你可能会说：「啊哈，搜索/重组的技能本身不就是记忆之外的东西吗？」但请允许我问你：当一个人训练自己提出新颖想法的技能时——比如一个研究生学习如何提出能推动领域前沿的研究思路——为了日后使用，这项技能被储存在了哪里？答案是：记忆之中。）
常见问题解答
但学习难道不是一个过程吗？它并未被储存在任何地方——它是理解所产生的一种效果，而理解并非记忆。如果你认为学习（理解）就是记忆，那你就会被迫相信像 ChatGPT 那样的模型也能「学习」。
我完全不同意「学习并未被储存在任何地方」这一说法，理由是，学习是在大脑内部发生的物理变化，它并非某种超越物理世界的精神之物。而且，过程同样可以被储存在记忆中（例如，程序性记忆）。
此外，我并不认为 ChatGPT 能像人类专家那样学习/理解，但我不会将此归咎于记忆的使用。我会将其归因于：人类专家的大脑拥有更大的存储容量、更优越的表征/推理架构，以及能接触到远为丰富的信息（包括大量非公开信息）。
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 gemini-2.5-pro，校对 Jarrett Ye
原文：Learning is Memory - Justin Skycak
作者 Justin Skycak (@justinskycak)
2025 年 2 月 16 日