渐进阅读的必然性

计算的必然性

渐进阅读^[1]使阅读速度大幅提高，同时提高对知识的理解力、应用力和保持力。

渐进阅读^[1]是宇宙的必然。千百年来，无数的头脑在创新和解决问题的过程中都有同样的直觉和挫折。我们总是试图用井然有序的外部知识源有效地增强人类的记忆。在上个千年末，随着许多知识保存目标的实现，挫折感转移到增强我们在记忆中保留高质量知识的方式上。在创造性联想想法的能力方面，人脑是无与伦比的。这就是为什么我们要实现大脑的概念网络与外部知识网络之间更顺畅的整合，在人工智能的协助下，这些知识网络也会逐渐概念化^[2]。很快，我们最终将拥有一个超级智能、超级概念网络^[3]（见：社会是一个概念网络）。

渐进阅读^[1]和神经创造力只是 90 年代（谷歌的出现、间隔重复^[4]的普及）和眼前的未来之间的桥梁，在这个过程中，全球知识和个人大脑将经历越来越紧密的融合。这篇文字讲的是过去和现在从事知识管理的人的思维过程之间的多线程融合。

这个融合过程是多线程的、持续的，涉及到那些对渐进阅读^[1]听得很少或根本没有听过的人的独立思想。可能，很多人甚至永远不会知道，除非随着语义网的出现，事实的混沌被澄清。

智慧是一种力量，它使一些想法在计算上变得不可避免

思想的融合

大脑是一个概念网络^[3]。它说明了简单的处理器（神经元）如何组织成一个智能网络（大脑）。从微观到星系层面，类似的智能自组织原则相当普遍（见：复杂的适应系统）。现在，这种自组织的趋势在所有基于知识、创新和网络的人类活动中越来越明显。互联网成为概念网络^[3]的一种形式。语义网将是下一个概念化阶段。它将是一个超级智能的框架，在这个框架中，人类过去、现在和未来的所有发明都将得到重新整合和结晶，就像神经网络和知识在大脑中经历概念化^[2]一样。

Krzysztof Biedalak 最近观察到，我们公司在试图提出间隔重复的真实历史^[5]方面相当无力。我同意这一点。错误的归属和挪用，而且猖獗。这是知识和创新传播和结晶的达尔文过程的一部分。我们纠正流传在人类元知识中的虚假元载体的努力，堪比大脑中微小的概念神经元主导控制一组输入模式的努力。这是自然的，这是健康的。

渐进阅读^[1]发明的第一步是观察到知识就是力量。为了获取知识，我们最好需要语义路线，使选择和应用变得容易。就大脑而言，这是相对容易的。大脑本身不会对不相关的知识感兴趣。根据定义，相关性是语义的。换句话说，我们只有效地记住那些在知识树中找到良好关联位置的东西。遗忘的问题可以通过复习来解决，这就是为什么间隔重复^[4]在保存对语义知识的访问方面显得弥足珍贵。

几千年来，我们一直使用书面记录来保存最有价值和最适用的知识。对于书面记录来说，保存问题不大。关键的是对知识的访问。纸上的知识是没有联想性的，只有当它至少暂时被带回大脑中处理时，它才能参与创新。成百上千的科学家或作家都在研究自己的笔记系统。他们经常会以线性的方式将其存储在笔记本上。然而，任何语义组织的方法都会有巨大的好处。对于这些目的来说，带着笔记的小纸片，存放在特殊的架子、抽屉、索引卡、文件柜或迷你笔记本上，是立即有用的，而且必然是显而易见的。Memex 或 Zettelkasten 的思路，在历史上被反复发明（来源）：

把东西储存在小得不能再小的纸条里，是创造一种叫做 "Zettelkasten"（德语 "滑箱 "或 "卡片索引 "的意思）的装置的基本原理。Vladimir Nabokov、Jean Paul 和Arno Schmidt 都是在索引卡上写下他们的小说草稿的。德国社会学家 Niklas Luhmann 的生产力在他的 Zettelkasten 的帮助下提高到了史诗般的程度（70 本书，400 篇文章）。

Nabokov 的《苍火》被 Ted Nelson 认为是一种超文本的形式。具有类似思想和/或方法论的科学家名单是无穷无尽的。我的笔记中最早的记录是 Carl Linnaeus 这位不知疲倦的分类学学生，分类学无非是描述物种进化起源的知识树（早于达尔文）。我经常提到 Niels Bohr，还有一个可爱的人 Larry Sanger，我们都要感谢他，感谢他促成了维基百科的诞生。他们都在寻求知识中的语义结构，在记忆中保存知识的方法，以及在创造性思维和写作中使用知识的方法。

记忆笔记的历史

笔记和记忆增强的进化树丰富到足以写一整本书。在这里，我总结了主流的一些有影响力的里程碑，即树干。鲜为人知的枝干就像爬行的常春藤：它们会分离、回归、激发、转化或枯萎。

笔记

在我的天才清单上，我写下了 "把你的想法写下来"。这不仅仅是因为记笔记是许多天才头脑的特征。这是因为伟大的想法往往是短暂的。它们很容易被遗忘，可能不会再出现。我曾记录过许多案例，由于渐进阅读^[1]的反复性，我自己的想法挥发了，几年或几十年后又恢复了。

Charles Babbage 说 "写下当下的想法。那些不期而至的想法通常是最有价值的"。Graham Bell 对自己的想法进行了严谨的记录，这些想法共同可以帮助贝尔打破爱迪生的专利记录。博特文尼克对他的棋局创意做了细致的笔记，并鼓励他的学生也这样做。要想再列举一百个例子，可能比找到真正的科学天才不细心做笔记更容易。

记笔记与印刷术一样古老。记笔记技术以无数种形式实现，而且通常是独立的。创作中的笔记是不可避免的。

交错

交错学习是一种学习技巧，我们在学习的时候，从一个科目切换到另一个科目。它的效率已经被丰富的研究所证实。它的应用已有数百年的历史。它曾被蹩脚地运用过，如在学校里，当交错是上面强行规定的。它也曾被个别读者或思想家沿着创作需求而采用（如在渐进阅读^[1]中）。在 "反脆弱 "中，纳西姆·塔勒布解释了他由学习动力驱动的自然交错方法。它解释了为什么学校通过破坏学习动力来造成伤害，而试错式的按需阅读方法是新语义质量出现的基础：

当我对一本书或一门学科感到厌烦的时候，我就会转到另一门学科，而不是完全放弃阅读--当你被限制在学校的教材里，你感到厌烦的时候，你就会有一种放弃的倾向，什么都不做，或者因为气馁而打勾。诀窍是对某一本书感到厌倦，而不是对阅读行为感到厌倦。所以吸收的页数可能比其他方式增长得更快。而你找到金子，可以说是不费吹灰之力，就像理性但不定向的试错式研究一样。这和期权完全一样，试错，不卡壳，必要时分叉，但要保持广泛的自由和机会主义意识。试错就是自由

艾宾浩斯至 Memex

赫尔曼·艾宾浩斯在 19 世纪 80 年代的研究反映了人类对记忆特性的永恒兴趣。没过多久，1912 年，Edward Thorndike 梦想着可以免除教师的 "纸上渐进阅读"。他的推理仍然沾染了学校教育所特有的外在目标设定的思想。

如果，通过一个机械上的奇迹，一本书可以这样安排， 只有做了第一页上的指示的人，第二页才会显现出来，以此类推， 现在需要个人指导的很多东西都可以通过印刷品来管理

然而，即使在今天，大多数科学家也很少被遗忘的痛苦所困扰。做笔记和谷歌可以满足他们大多数人的大部分需求。Zettelkasten 就是这种推理的产物，在这种情况下，知识的获取要比存储在大脑中更重要。当 Vannevar Bush 在 20 世纪 30 年代构思 Memex 时，他将其视为一种记忆增强设备。Memex 可以看作是渐进阅读^[1]的祖师爷，但它要活在人脑之外，不需要间隔重复^[4]。今天，Memex 最接近的体现是谷歌。如今一个主流的观点是，我们不需要负担记忆，因为我们可以谷歌任何东西。自然，所有多产的问题解决者都知道，创造力来源于创造性联想，而创造性联想来源于记忆，如果只用工作记忆，记忆的容量是有限的。长期的问题解决者需要大量的联想知识资源，就在自己的记忆中。

Memex 的后裔

Memex 的后裔太多，无法一一列举（总结见：《教父》）。

J.C.R.Licklider 认为 Bush 的 Memex 是他在《未来的图书馆》（1965）中写到 "思考中心 "时的主要灵感，他在书中可以说是想象了用自然语言访问的语义网，并能实现基本的智能。

1945 年，Doug Engelbart 在等船的时候读到了《As we may think》。他在 1962 年（我出生那年）开始了他的 "Augment "项目。该项目以一种超文本网络的形式发展，服务于研究人员存储他们的工作。当政府停止资助后（1975 年），团队中的一些人去了 Xeroc PARC，影响了 Steve Job，影响了 Hypercard，影响了网络。

Memex 也对 Ted Nelson 产生了强大的影响，他的想法在几十年的时间里，在多方灵感的浸泡下逐渐成熟。1972 年，Nelson 宣布 "Memex 来了"。Nelson 是一个狂热的读者。他也是一位作家。他认为纸张是一种监狱的形式。他构思了一个超文本的概念，但对他的时代来说，这个概念有点太复杂了（见 Gary Wolf 的《Xanadu 的诅咒》）。Nelson 不喜欢纸的线性，但还是会接受超文本的导航线性。他的想法需要一点从大脑中得知的语义平行性（如神经创造力），导航路径在平行过程中竞争注意力。Bush 的 "联想路径 "可以扫描潜在的路线，然后再把它们呈现给人类的注意力。

Nelson 太超前了。超天才的悲剧在于，它只有在几代人之后才会被完全理解。只有当 Tim Berners-Lee 对超文本采取了更简单的路线时，我们才看到了网络的爆发。Seymour Papert 会设想知识机器。我有自己的想法，SuperMemo 知识机器（1995年）。起初，SuperMemo 世界试图按照 "我们要去哪里？"中描述的字面意思来实现机器（1996）。当风险投资似乎不感兴趣时，SuperMemo 继续采用了不太系统的实现方式：渐进阅读（2000）。我们没有塑造互联网协议来加入间隔重复^[4]，而是选择塑造用户的体验。

Tim Berners-Lee

利用 Bush 的 Memex、Engelbart 的知识库和 Ted Nelson 的超文本思想的启发， Tim Berners-Lee 设想了一个可以改善大型团队信息交流的系统。1989 年 3 月，在欧洲核子研究中心工作时，Tim 写了一份关于改进信息管理的提案。他主要关注的是改善对大型项目的跟踪。正如 Memex 和 Xanadu 的情况一样，Tim 最关心的是知识的聚合和访问，而学习只是一直被认为理所当然的副作用。伟大的头脑往往认为，好的语义锚是记忆的全部需求。他们的观点是对的，语义学习^[6]能让知识坚持下去。但间隔重复^[4]的遗忘曲线^[7]表明，如果没有一定程度的帮助，长期下去可能会丧失记忆。Memex、Xanadu、Zettelkasten 或 Google 对于知识的获取是很好的，但它们都需要有支持人类记忆的工具来增强。

今天，Tim Berners-Lee 在语义网上工作，它将成为之前所有努力的体现，将知识结构化，供人类智能和人工智能使用。

最近的平行发明

当我打出这些文字的时候，成千上万的人都在想如何通过智能笔记、概念图、智能复习等方式来增强自己的认知。网络的丰富性提供了无限的机会。这导致了并行的共同发明和再发明。

Michael Nielsen^[8]

不久前，对于人类在超媒体和学习领域发明的平行性，我选择了一位量子物理学家、热衷于神经网络的学生 Michael Nielsen 为例。这个选择来自于 Nielsen 以 Anki 作为底层间隔重复机制，重新发明渐进阅读^[1]。Nielsen 现在也参与了一些项目，这些项目似乎是几十年前构思的想法的轮回。以 SuperMemo World 为例，由于未能获得足够的资金，Antoni Szepieniec 博士的想法从未实现。今天，同样的想法可能只需要最初设想的一小部分投资。下面是一个例子：在量子国度为好奇心很强的人提供的量子计算。

有关 Michael Nielsen 的更多信息，请看：Michael Nielsen 与 Anki 一起重新发现了渐进阅读^[9]

Andy Matuschak^[10]

Andy Matuschak 是另一个例子，他的思想渴望知识，欣赏语义网络之美，想摆脱书本和思维过程的线性（见：书本不起作用）。

我喜欢 Andy 对知识的追求，我认为这与同行评议的启发和好奇心价值截然相反。对于 Andy 来说，Twitter 的开放性是不够的。他真的想把自己的大脑和世界连接起来，进行双向交流：

我最喜欢的方式之一 创意人沟通 是通过 "工作与他们的车库门了，" 偷用 Robin Sloan 的短语。这与 Twitter 账户的做法截然相反，Twitter 账户主要是发布已完成工作的公告：它是 Screenshot Saturday；它是就你在洗澡时思考的问题进行演讲；它是大声思考你的项目在哪些方面根本行不通。

他强调编织语义网络^[3]，帮助 Matuschak 提供了一个很好的创造力处方，基于两个想法的创造性联想，这种联想发生在工作记忆中，但依赖于结构良好的长期记忆：

考虑一些假设的飞跃的洞察力 你想能够做到。为了实现这种飞跃，你通常需要同时演化出许多独立的、部分成型的想法，直到它们在灵感的闪现中突然汇合。如果你需要同时迭代几个以上的作品，你可能会很难把它们全部记在脑子里。

只有 Matuschak 自己可能会试图找出他灵感的来源。一方面，他是 Michael Nielsen 的朋友。另一方面，他承认曾受到 Zettelkasten 的启发。他的语义笔记原则似乎产生了渐进阅读^[1]中相当于已定稿的主题。他称他的笔记为“常青笔记”，因为它们具有永久的适用性：

写出值得长期发展的笔记是很难的。这些原则有助于：(1) 常青笔记应该是原子式的。(2)常青笔记应该是概念性的。(3)常青笔记应该是密集联系的。(4)优选关联本体而非层次分类法。

Matuschak 和 Nielsen 致力于量子计算的交互式语义网络化 "书"，它融合了支持长期记忆的高效阅读系统的几个基本理念（见上一节）。

Robert Heaton

在无所不在的快速获取知识的情况下，重新发现渐进阅读^[1]大约需要 4-5 年。有趣的是，在发现者的名单中，程序员和物理学家似乎占据了主导地位。

Robert Heaton 是个不错的年轻程序员，物理学（牛津大学）毕业，贪婪的读者，多产的作家。他忙于处理无数的事情，一个孩子和一个博客，但他仍然能够在短短 5 年左右的时间里（2013-2018）重新发明渐进阅读。他对知识的渴求和对遗忘的沮丧，让他得出了一套相当高效的阅读体系。我可以用几句话来总结他的思路，说明它是如何复述得出渐进阅读^[1]的推理过程的。全文请看 Heaton 的详细介绍：如何阅读？

用 Robert Heaton 的话发明增量阅读：

• 人们笑称自己在学校里学的东西都不记得了（见：学校教育的问题^[11]）。
• 五年前，我意识到，我对我读过的大多数书几乎都没有印象（见：遗忘机制^[12]）。
• 我突然想到，自称自学成才，并不代表你真的什么都懂
• 我已经进化出一套系统来帮助我记住更多的阅读内容（见：SuperMemo 知识机器）。
• 学习源于重复，但书本冗长啰嗦，设计时没有考虑到这一点（见：最小信息原则）。
• 当你看完书后，要做一个 "写"。这包括总结书中的内容，做进一步的研究和制作闪卡（见：主动回忆）
• Anki（见：间隔重复^[4]）（通过谷歌发现概念也是速度创新的一种形式）。
• 写下你脑海中的其他想法或联系（见：渐进写作）。

除上述内容外，Heaton 还开发了一套相当于处理属性的符号系统，在 SuperMemo 中，处理属性往往是隐含的或递延的（即在重新遇到提取时才做出决定）。

Heaton 的系统缺少优先级和处理知识溢出的工具。记笔记与间隔重复^[4]相结合的方法在一开始听起来很不错，但在使用他的算法读了 30-40 本书之后，Robert Heaton 一定会发现，他需要一些额外的武器来解决知识量的问题。

Simon Hørup Eskildsen

在创新中，大脑最珍贵的属性之一是对知识的不断饥渴。这种饥饿感是由学习内驱力^[13]系统产生的。学习内驱力的强大源于它扩大了知识的语义网络^[3]，然后以其新暴露出来的分支作为自己的食物。这就导致了一个流行的说法。"你知道的越多，你就知道你不知道的越多" 这种丰富的终身学习的宝贵机制被强制教育制度系统地破坏了，我们必须尽快结束这种制度，以提高人类的生存机会。在学校里安然无恙地存活下来的个体，或在学校后恢复学习动力^[13]的个体，是创新一代的主体。在学校的良好生存状态，通常是由于童年的自由或通过激情引导学习的方向。饥饿的大脑通常也是一个泛化的大脑。这意味着新知识经过泛化^[2]，适用性增强。这就加快了新知识的获取速度，增强了创造力和创新力。那些深入研究丰富的抽象知识^[14]领域的饥饿脑会表现出特别丰富的产出。我们需要更多类似的饿脑来推动新一轮的创新浪潮，将人类的元智能概念化。我之前提到过 Nielsen 和 Matuschak。

最近，有人叫我注意另一个多产的大脑。这就是 Simon Hørup Eskildsen，在写这篇文章的时候（2020年4月），他是 Shopify 的基础设施工程总监。这篇文字展示了 Eskildsen 如何进化出自己的长期学习的高效系统。几十年前，他和我一样，被同样的力量所驱动。同样的力量，让成百上千个伟大的头脑在几十年或几百年前就跟上了。然而，Eskildsen 在一个新的现实中操作，他可以组成他的系统的各种数字工具，组件和子组件。他的是一个数字原住民，现代软件和网络工具集对他来说就像早晨的咖啡一样普通。如果我们只让孩子们在各自的环境和激情中尽情享受他们的童年，我们真的可以培育出数以百万计的数字原住民。相反，我们却用数字痴呆症吓唬他们，并施加屏幕限制，以确保他们从事的是接近字母纸质的文字工作。

Eskildsen 的女友相当准确地诊断出了 Eskildsen 的学习动力的神奇之处，即使 Eskildsen 因为自己的天然盲点而看不清楚（来源）：

我每年读 30 到 50 本书，从晶体管的历史到古代哲学，不一而足。我的女朋友开玩笑说，"因为 Simon 没上过大学，所以他还是很喜欢学习"。我不确定。我想我会喜欢上大学的

尽管大学以自愿的方式提供了自由的假象，但学习和考试的方法却很有效地毁掉了对学习的热爱，即使是那些出于热情选择专业的人。

我从间隔重复^[4]到渐进阅读^[1]，大概用了 15 年的时间，并在接下来的 20 年里逐渐成熟。Eskildsen 大概用了 4 年时间匆匆忙忙地完成了自己的学业。他优越的速度来自于更好地获取丰富的知识，来自于数字世界的生活，也可能来自于更少的学业伤害。我的十年大学生活是一种拖累，也是混杂在一点半相关的学习中的分流。

最为果断的是，Eskildsen 可以从这篇文字所描述的来源中吸取营养丰富的灵感之井。我只能在一个以战前德国出版物为主的古老纸质图书馆中畅游。为了清楚起见，我只在谷歌翻译中阅读德语。仅仅是这一对比，就极大地证明了创新的步伐不断加快。

提取（划重点）

荧光笔的使用和印刷术一样古老。在牛顿的时代，它有一种 "在空白处做笔记 "的形式。许多科学家（包括 Niels Bohr 在 "创造性 "一节中所描述的）都曾采用过将印刷品裁剪下来作为索引卡系统的方法。在渐进阅读^[1]中，高亮的作用是由提取来发挥的。由于 Eskildsen 喜欢在 Kindle 上阅读，他用自己的系统来挑选精华（剪报）：

任何我认为重要的东西，我都会在 Kindle 上突出显示。所有这些亮点都会自动进入我的 Readwise，在那里我可以把它们添加到我的学习系统中。Readwise 是梦幻般的，因为它自动刮所有我的 Kindle 亮点，并把它们放到一个地方，我可以搜索，标记，并审查他们。

自然，在 SuperMemo 中，提取的作用更广。除了充当高亮外，它们也是挖空的素材。此外，提取还可能包含以后阅读的片段。在这个过程中，它们会被递归地反馈到学习过程中，在这个过程中，注意力会渐渐地集中在越来越窄的知识片段上。在这些过程中，渐进阅读^[1]从纲要和概括性转向细节和精髓。

子集复习

Eskildsen 很欣赏子集复习的价值。他通过平行阅读单一兴趣领域的书籍，提出了自己的版本。他的首要理由是比较不同作者的不同观点。在 SuperMemo 中，这种方法对提升知识达尔文主义^[15]和创造力也很有帮助：

我在同一时间会连续阅读很多关于某个主题的书籍。这样做是很有用的，因为这意味着我不必只相信一个作者对某一特定主题的观点--并帮助我把很多事实联系在一起，这样我就可以更好地理解事情了

知识树和概念图

在渐进阅读^[1]中，知识被半自动地组织成一棵知识树。然后，知识片段之间的连接可以根据需求，通过链接、超链接或概念链接进行扩展，形成 "概念图 "形状的元结构。Eskildsen 使用笔记库进行知识结构，使用闪卡进行记忆支持：

我的学习系统本身有两个部分：一个闪卡系统和一个受 Zettelkasten 启发而定制的笔记库。Zettelkasten 是一个由社会科学家 Niklas Luhmann 开发的笔记系统。Zettelkasten 是我花时间处理、分类和连接我所阅读的内容的地方。

间隔重复

Eskildsen 与我在 1982-1983 年期间经历了同样的挫折。他花了很多精力去阅读，却发现遗忘的摧残。接下来不得不做的，自然是间隔重复^[4]：

当我开始读更多的书时，我发现我并没有真正记住多少书的内容。这让我很烦恼。于是，我走进了兔子洞，建立了一堆系统来帮助我记住我读过的书。

完型挖空

在对他的方法论的原始描述中，Eskildsen 没有提到挖空。按照 Zettelkasten 的优良传统，他是在 Anki 中制作他的问答项。然而，随着知识流的丰富，挖空步骤也是不可避免的。在一定的学习速度下，一键生成问答项实在是太方便了。

于是，我会定期打开读智中的 "flash "标签列表，然后在 Anki 中转化为 flash 卡的形式进行学习。

SuperMemo 中的完型挖空的起源很简单，显然是必然的。

• 1995 年：为了课程演示而引入主题（如在语言学习中）。
• 1998 年：引入格式丰富的文本，鼓励从互联网上复制和粘贴，并在 SuperMemo 中阅读
• 1999 年：我个人提高了项目表述中的复制粘贴率，把问题中的关键词复制到答案中，结果非常方便、明显，而且不可避免
• 1999 年：SuperMemo 9.5 (又名 SuperMemo 99)引入了第一个简单的完型挖空选项(见：SuperMemo 99 的新内容)

我的一些同事不使用完型挖空，他们仍然停留在 Zettelkasten 精神的手工制作时代。我坚持认为，这让他们对调高学习量的可能性视而不见。很容易预测到，Eskildsen 迟早会朝着挖空的方向发展。他的知识饥渴的个性使其不可避免。

创造性

Eskildsen 使用笔记系统的方式清楚地表明，他喜欢个人知识丰富的相互联系的网络的创造效果。与自己的笔记 "对话 "的力量已经被一次次发现。这也是驱动 Luhmann、Niels Bohr 或 Georgios Zonnios 的力量。Zonnios 的案例特别有趣，因为他似乎在我开始采用渐进写作概念的同时就提出了这个概念。我和 Zonnios 有两个共同的因素。和 Eskildsen 一样，我们都对知识相当渴求，我们都把渐进阅读^[1]作为前面的必然步骤。"创意发明 "的核心是一个简单的结论：如果我读到了别人的想法，为什么不在这个过程中加入自己的结论。其余的只是一系列必然的结论。

Niels Bohr 对笔记体系的做法也是一个很好的例子，可以看出 Zettelkasten 或渐进阅读的必然性。玻尔利用间歇性阅读和间歇性处理的力量，使他的创造性产出最大化。他将保留几十个抽屉，用纸张（来源）的想法的轮廓。他会在几个月或几年的时间里不时地回到各个抽屉里，尤其是当他受到谈话、出版物、思想或实验的启发时。然后，他就会不断地阅读单叠，思考，扩充笔记，添加新的笔记，分类或复制，等等。这些抽屉里的许多东西最后都变成了科学出版物。他所有的思想堆栈需要的是一点散文，把它们粘合在一起。在这个意义上，Niels Bohr 在他的科学事业中采用了一种基本的渐进写作形式。

加速学习

据说，卢曼在 Zettelkasten 积累了 2 万张卡片。数字化学习更容易，Eskieldsen 用 4 年时间在 Anki 抵达 1 万张卡。

我在 Anki 上已经有 10000 张卡了，我已经做了 4 年多。这可能是我最有影响力的习惯，从投入时间的影响力来看

在 SuperMemo 中，1 万个是可以在一年内轻松实现的，尤其是学习词汇的时候。在渐进阅读^[1]中，生成问答项的速度是平流层，可以远远超出大脑的记忆能力。然而，处理的程度比速度和数字更重要。卢曼用他的 2 万个可能比在渐进阅读中用自动赶制的 20 万个元素效果还要好。最后，大脑的容量和学习速度似乎很稳定，也很有限（见：人脑能容纳多少知识？)所以聪明地选择知识是必不可少的。其沉思加工也是有价值的。渐进阅读^[1]的速度，最有用的可能是筛选掉大量我们其实不想学习的知识。人类产生新思想的节奏不断加快。所以渐进阅读^[1]的这种筛选能力相对来说越来越重要。

未来

未来，渐进阅读^[1]的理念将被人类和人工智能融入全球统一概念网络^[3]的大趋势所延伸和消耗。早在 1945 年，Vannevar Bush 就能看到未来（见：《我们可能的思考》）。今天，我们拥有所有我们需要的工具。它们只是需要一点点的工作和实验。

在渐进阅读中，第一步，知识集合中知识优先级的演变需要类似于大脑中的类比概念化^[2]过程，以扩散激活和记忆的双组分模型^[16]作为稳定化和遗忘的基本机制。这对于合理管理日益庞大的新知识流入是必要的。例如，当我们从集合中检索信息、执行子集复习或在重复过程中执行特定的动作时，优先级将通过语义驱动的扩散激活进行修改。这些变化将沿着记忆的双组分模型^[16]的规则进行修改。

例如，如果对冠状病毒执行子集复习，与该主题相关的知识的优先级会增加，而竞争性知识的优先级会下降。如果病毒与新出现的主题（如呼吸机或呼吸机）发生语义上的联系，这些主题将获得更高的优先级，该特定用户收藏中与呼吸机相关的主题也将获得更高的优先级（如自己的祖母不得不接受治疗的生活故事）。对于新的重要话题，优先级的变化会比较明显，但对于定期接受上级优先级的话题，遗忘的速度会比较慢。这样一来，用户的整个收藏将经历类似于学习过程中的过程，只是整个过程最初会发生在用户的大脑之外，只会影响未来的复习过程。

知识个性化将使采用与全局资源的连接程度成为可能。例如，如果我坚持要在某个特定的主题上与世界上的人意见相左，我可能会屏蔽人类的知识影响我的收藏，同时仍然会收到现有矛盾的提示。在未来，这种阻止可以实现为抑制自己的一致性模型主导概念网络^[3]。相反，当我接受全局共识时，例如由于其较低的优先级，我的集合知识将在类似于今天更新维基百科的过程中得到更新。更新建议将遵循我们的兴趣和优先级。这可能看起来有点像今天的 YouTube 推荐。全局概念网络^[3]会知道我们的兴趣，以及我们的知识在哪些地方显示出与全局共识或与局部共识不一致^[17]的地方（例如概念网络中与特定作者或特定观点相关联的子系统）。

上面的例子表明，知识将在所有人类知识（如通过谷歌获得）、个人知识（如 SuperMemo 中获得）和存储在个人大脑中的实际知识之间显示出清晰的分离。人类知识也将形成典型的概念网络的集群。将会有一个不断整合所有这些资源的过程，以及知识在大脑中巩固和遗忘的机制，以及所有人力资源的融合。

Tim Berners-Lee 为语义网创建标准的努力，将帮助人类的知识得到组织，其方式类似于知识在大脑中的存储。然后，人工智能将很容易地利用从概念网络^[3]中得知的简单机制。这个过程不需要特殊的技术、高级数学或诀窍。它将是渐进的、进化的、加速的、不可避免的。由于并不是每个人都乐于接受人工推理的力量，我们需要观察到，这种超级网络的仁慈将反映出人类的仁慈，并将是一种基于博弈论、对智慧的追求和对生存的追求的新兴力量。善恶之争将不会比神经子系统的竞争更激烈、更重大。

人脑和人工智能将逐步自组织成一个全球概念网络^[3]

← 返回目录