这是我在思考「如何使人更擅长思考？」的问题时，一直关注的一个主轴：
- 狭域/垂直/专门：这种增强针对于具体主题，并试图找出其「真正本质」，然后发明工具来帮助人们具体地思考这个主题。例如，阿拉伯数字专门针对数量，帮助人们操纵和思考它们。当然，学习阿拉伯数字也有助于了解对数，或实数序列，但大多数情况下它们只帮助你思考数量，而不是一些完全不相关的主题，比如线性代数。（我想区分两种情况：知道阿拉伯数字有助于运用线性代数，因为你运用线性代数时当然会使用数字，我觉得这是明摆着的；以及阿拉伯数字真的能提供关乎线性代数的洞见，我觉得不然。）
- 广域/水平/通用：这种增强着眼于所有学习，并探求我们如何发明适用于各种领域的工具。例如，间隔重复或文字的发明就是很好的例子。间隔重复不仅有助于学习语言，还有数学、化学、物理的各种细分领域，等等。间隔重复不是专门针对，比如，线性代数的；不如说间隔重复是关于人类大脑学习方式的事实。
找到了广域认知增强，人便能「解锁」新能力，这种能力能够应用到任何你想学习或思考的东西，但它也是「浅薄的」，因为增强本身不会「涉及」或「知道」你想了解的任何特定主题。
狭域认知增强用起来更令人满意，但需要发明这种认知增强是费时费力的，而且对于每个希望涉猎的话题都需要单独发明工具。
3blue1brown[1] 频道的可视化作品感觉像是两者的结合。一方面，可视化本身像是广域认知增强。但另一方面，Grant 只能给每个他想解释的东西单独做视频。观众自己不知道怎么把数学概念做成动画；他们就是来看视频的。所以在那种意义上这也是狭域的。
Andy Matuschak 在「对某领域只有一些专业知识时，可以通过写文讨论相关主题来开发助记媒介」[1]论及了相似的区别。具体看这些话：「如果你正在开发一个界面，通过具体化关于媒介（如 Logo）的深刻想法来获得力量，你需要深入该媒介的专业知识才能具体化正确的想法。Papert 没有这种经验。相比之下，助记媒介主要具体化关于记忆、知识理论、习惯等的想法，而不是关于量子计算的想法。」
参见
- 可探索的解释——可探索的解释主要侧重狭域认知增强。
链接到本文
Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 facilitas
原文：Narrow vs broad cognitive augmentation