如果你在谷歌学术上搜索间隔重复系统的研究,你会发现有排山倒海的论文都关注算法的优化。这些论文调整算法来减少遗忘,提高记忆巩固,完善复习安排。这些的确都是有价值的追求。调度的机制是指数级的,所以一旦卡片回答的准确性提升了哪怕几个百分点,系统能容纳的卡片数量都能大大增加。但是,这种对效率的极端关注忽略了最重要的一点:几乎没有人真正使用这些系统,所以它们的实际效率接近于零。正如 Gwern 对这个问题的看法[1]:「如果你这么厉害,你为什么没钱?」
令人高兴的是,记忆系统已经非常高效。在对这些系统进行了几年的实验后,我逐渐相信,优化的关键是复习环节及其内容的情感联系——反之,要坚决地减少引起叹气的元素。这些系统,如果任由它们的自然倾向发展,就会自然而然地腐化,产生仅是为复习而复习的学习材料,而这些材料感觉与你关心的任何事情脱节。
一些技巧可以提前帮助你:不要为未来的某一天「囤积」材料;避免为回应「应该复习它」的感觉而写下一张卡片;写联系、后果、影响——而不仅仅是事实;避免与关心的主题不相干的「孤儿问题」;等等。但这还不够,复习环节需要不断梳理,以保持趣味性。如果你有一段时间没有添加新的东西,复习环节就会失去新鲜感。如果你经常忘记一个答案,就必须重构这个问题,否则就有可能在将来翻白眼。
对我来说,最重要的维护类型涉及我不断变化的兴趣。我可能会偶然发现一篇迷人的论文,并写下几十张卡片,以帮助我内化细节。现在快进 6 个月。在快乐的情况下,当这些问题再次出现时,我很兴奋,因为它们将我与这篇迷人的论文的观点重新联系起来,现在通过我中间的经历,这些观点显得更加丰富。很多时候,我只是对仍然记得这些细节而感到感激。但有时,我不再觉得这篇论文很有趣;复习这些问题将感觉像是个苦差事。
如果这些复习环节要成为长期的习惯,重要的是不要把时间花在对你无关紧要的事情的卡片上。如果不进行删减,复习环节就不再感觉有价值,而开始感觉是一件苦差事。早在一张卡片复习起来感觉起来像个苦差事之前,这种不重要的问题就会使你对其相邻卡片的关注度下降。
问题是,删东西很难。不是功能实现不了——应用有简单的删除按钮——而是有情感障碍。电子化记忆系统的大部分价值在于,用了这一系统后,你就不需要仅仅为了确定何时该做何事而做出无尽的微小决定。我认为记忆系统是一类更普遍的「可编程的注意力[2]」系统的例子,删除卡片的决定相对沉重,虽然可能在名义上是可以撤销的(例如从垃圾桶中),但实际上你知道你不太可能恢复被删除的问题。删除这一决定难以逆转,然而你对卡片只是些许反感,这便产生了矛盾。所以大多数人(包括我自己)会倾向于尽量不删除材料,所以他们的复习环节的情感联系会被冲淡。
我相信不仅记忆系统有这个问题,电子邮件收件箱、阅读列表、一大堆浏览器标签、待办事项列表等等。我一直在探索一种机制,来替代「删除」操作,使其更加模糊,破坏性更小。
想象一下,这就是你在复习卡片时看到的情况:
注意左下角的按钮:「跳过」。我们也可以说「不是现在」「以后」「推迟」,或者干脆叫「算了」。按下按钮之后,我们直接进入下一张卡片。而当前这张卡片之后会重新出现,比如说几周之后。也许那时候我们更会感兴趣了,;如果我们在那时候回答,复习计划会照常推进。但如果又一次按下「跳过」,这张卡片就会被推迟几个月。如果那时候我们又一次跳过,卡片就会被推迟一年甚至更长时间。所以连续几次「跳过」之后,我们实际上就将卡片「存档」了,但我们不必做出删除卡片这一破坏性而突然的决定。我们实则每次只需回应自己的感受即可。如果你觉得一张卡片「算了」,那么根据这一机制,你就能让这一情感安全地释放出来。这就是「模糊删除」。
我认为,这种机制可以有效地应用于任何类似收件箱的东西。我已经在阅读和写作清单方面做了实验,并想拓展它的应用范围。点这里[3]跳转到关于「模糊收件箱」主题的更一般的工作笔记。
这种机制不仅在复习环节中很重要,而且在助记媒介的阅读体验中也很重要。量子国度假设了完成主义的目标:期望读者回答文章中的每一张卡片。这对某些文本来说当然是合适的,但在更非正式的文本中,读者的前置知识和兴趣水平更为参差不齐。完成主义的要求也让作者举步维艰:如果有些卡片是不少读者会感兴趣,但是作为必答卡片又不太合适的,作者便只能放弃这些卡片。
然而,如果让读者挑选卡片并「送入他们的轨道」,来避免完成主义的倾向的话,我们会制造情感阻力,就像删除内容一样。这一决定过于沉重,也为时过早。很多人对于放弃不关注的问题会犹豫再三。而且很多时候,当他们正在阅读了解某一话题时,他们并不知道什么问题比较重要!因此,这一模糊机制在初次阅读时比较有用。
对这种机制的挑战是,你所不关心的材料所带来的厌恶感,与有挑战性的材料所带来的厌恶感有些相似。我们不想鼓励人们因材料有挑战性而跳过问题:合意困难[4]对学习很重要!我不确定如何在界面中解决这一冲突:目前,这一点(和许多其他挑战一样)将不得不通过文化和工具周围的「经典文献」光环来传达。这一挑战比它看起来更基本。记忆系统实现其极高效率,依靠的是预测人们回答卡片变得困难的时机,并在此时安排卡片。这可能是推广该系统的主要障碍:复习环节关注你最难记住的材料,这既会引起些许不愉快,也让人觉得该系统没用!
另一个细节上的挑战是,我不确定如何在界面上表示被跳过的问题的状态。如果一篇文章有 100 个问题,而你跳过了其中的一半,我们是否要用剩下的一半来讨论你对这篇文章的记忆?从图形上看,星芒的射线描绘了间隔。如果我在首次看到卡片时就跳过,代表它的射线会跳到 1 个月吗?这似乎传达了一种虚假的「进步」感......但也许这并不假,因为你并不打算复习那张卡片。另一方面,如果我们将射线保持在最小长度,那么当你复习文章的其余部分时,它会让你有一种不愉快的「掉队」感。
我想我第一次在 WikiWikiWeb 上看到这句话的时候是 13 岁:
前 90% 的任务需要 90% 的时间,而最后的 10% 则需要另外 90% 的时间。
为什么我曾经分享过对项目时间表的估计?你会认为我现在已经学会了。
无论如何。
我已经快要完成 Orbit 首次发布的 90% 内容了。问题简直五花八门。我更换了二进制序列化框架,我要修补平台字体渲染器,因为它的字体微调有问题。为了设计嵌入卡片的样式,我迭代了一轮又一轮,眼睛都瞪成斗鸡眼了。
我们到了最后冲刺阶段。Zeno 一直在做最后冲刺。大的要来了。同时,我已经创建了 Twitter 上的 Orbit 账户,它一直在发布一些不值得在 Patreon 上完整发布的视觉碎片;请随时关注。好东西最终会出现在这里。说到这个,这是我最近做的一个星芒射线的有趣小研究:
本周我将组织小型私人会议讨论《量子国度》。这个场合促使我回到对量子国度读者的分析上。我要报告个有趣的发现:在我们如何才能开发出变革性的思想工具[5]中,Michael 和我展示了这条曲线,是个令人愉快的指数。这条曲线说明,读者在复习六次后达到了约 54 天的实证保留。
在 2019 年的下半年,我们对平台进行了一些改进,累积压缩了该曲线两次重复以上。也就是说,现在的读者在复习四次后达到的实证保留率,明显高于去年复习六次后的读者的实证保留率。撇开我对关注效率的犹豫不决不谈,这里确实有很多垂手可得的成果。
像往常一样,感谢你为我的研究基金提供资金,现在蒸蒸日上。与此相关,如果你还没看过,你可能会喜欢 Twitter 上的这个帖子,它扩展了我在上一篇文章中提出的一些资助模式的想法。
Thoughts Memo 汉化组译制
原文:“Skip”: exponential-backoff deferral mechanisms and fuzzy inboxes | Patreon 上的 Andy Matuschak
参考
1. 高效学习的间隔重复 ./420105707.html2. 可编程注意力 ./514626691.html
3. 间隔重复可以降低对收件箱进行维护中破坏性操作风险 ./438631838.html
4. 合意困难 ./490699755.html
5. 我们如何才能开发出变革性的思想工具? ./394795804.html