Make memory a choice (#27)
If you don’t use it, you lose it. В одном из научпоп фильмов так говорили о возможностях человеческого организма. Однако эта фраза по-видимому применима и к устройству нашей памяти. Так, когда я вернулся из двухмесячной поездки в США, я едва смог вспомнить код от домофона своего дома в Москве. Участь похуже постигла большую часть знаний, полученных в школе. Но я не очень переживаю на этот счет, потому что знаю, что это не уникальная ситуация и мне не быть знатоком в «Что? Где? Когда?».
Я не случайно обратился к примеру интеллектуальных игр. У многих людей «хорошая память» (чтобы это не значило) ассоциируется именно с энциклопедическими знаниями. И наверное я до последнего времени был в их числе. Но регулярное чтение заметок исследователей из области образования и когнитивных наук заставило меня пересмотреть свое отношение к памяти и ее роли в интеллектуальной работе. Но началось все с самого осознания, что я как и многие являюсь в прямом смысле knowledge worker. Все, что я произвожу — это решения, идеи и другие абстрактные штуки. И в этом процессе память — такой же неотъемлемый инструмент, как мышцы у элитного спортсмена.
Это кстати не самое очевидное утверждение. Я попробую его проиллюстрировать на примере других работников интеллектуального труда — ученых, а именно математиков — из замечательной статьи Майкла Нильсена (Michael Nielsen), ссылка на которую будет ниже:
Many people’s model of accomplished mathematicians is that they are astoundingly bright, with very high IQs, and the ability to deal with very complex ideas in their mind. A common perception is that their smartness gives them the ability to deal with very complex ideas. Basically, they have a higher horsepower engine.
It’s true that top mathematicians are usually very bright. But here’s a different explanation of what’s going on. It’s that … many top mathematicians have, through hard work, internalized many more complex mathematical chunks than ordinary humans. And what this means is that mathematical situations which seem very complex to the rest of us seem very simple to them. So it’s not that they have a higher horsepower mind, in the sense of being able to deal with more complexity. Rather, their prior learning has given them better chunking abilities, and so situations most people would see as complex they see as simple, and they find it much easier to reason about.
Под чанками (chunks) Нильсен понимает абстрактные единицы памяти, которыми мы оперируем. Известный всем лимит в 7±2 элементов, которые мы можем держать в рабочей памяти — это как раз про чанки. Но когнитивные возможности, которые у нас есть, обусловлены не объемом памяти в моменте, а общим количеством абстракций и ментальных моделей в долгосрочной памяти и их доступности. Там, где горожанин видит просто дом, архитектор видит сотни отсылок к истории архитектуры и моделям (концепциям), используемым в проектировании. Там где любитель видит просто фигуры на шахматной доске, гроссмейстер видит множество комбинаций и их последствий. Иными словами Нильсен описывает это так:
Put another way, …the chunk was effectively the basic unit of working memory. And so [researcher Herbert] Simon and his collaborators were studying the basic units used in the working memory of chess players. If those chunks were more complex, then that meant a player’s working memory had a higher effective capacity. In particular, someone with a lower IQ but able to call on more complex chunks would be able to reason about more complex situations than someone with a higher IQ but less complex internalized chunks.
То, что от качества ментальных моделей и абстракций, которые мы используем ежедневно, зависит качество наших решений — мне было в целом очевидно. Но то, что помимо наличия нужных моделей в памяти можно целенаправленно работать над их доступностью в нужный момент времени — это идея для меня новая. Словами Нильсена make memory a choice, rather than a haphazard event, to be left to chance.
Для того, чтобы использовать память эффективно хорошо бы как минимум понимать, как она устроена (я пишу об этом подробнее в письме #33). Нейрофизиолог Ксения Соловьева в своем видео рассказывает, что с точки зрения формирования памяти нейрофизиологи выделяют несколько критических периодов: ранняя фаза долговременной потенциации или LTP (первые 1-3 часа), поздняя фаза LTP (от нескольких часов до пары суток). Если информация повторяется регулярно или связанна с выбросом нейромедиаторов (дофамин, норадреналин, акситоцин), то тогда она уже передается из гиппокампа в другие отделы. Для того, чтобы этот переход произошел, нам нужно вновь и вновь обращаться к новому знанию в памяти через определенные промежутки времени, иначе мозг от него просто избавится. Если вместо этого механически поглощать все новую и новую информацю, мы раз за разом запускаем процесс сохранения знания из рабочей памяти в кратковременную и не более того.
Собственно на этом знании и основана практика интервального повторения (spaced repetition) или иначе distributed practice, имеющая доказанную эффективность в обучении. Я уже писал в письме #18 о ней в контексте чтения книг и кривой забывания. При этом наибольшую результативность эта практика имеет тогда, когда мы не просто повторяем или получаем информацию через определенные промежутки, а используем или воспроизводим ее (active recall), то есть достаем ее из памяти самостоятельно.
Я уверен, что каждый из нас так или иначе пользовался этой практикой, когда учил иностранные языки с помощью карточек или Duolingo. Однако одним изучением языков или дисциплин, требующих удержания в голове огромного массива фактической информации (химия, медицина, история), сфера применения интервального повторения не ограничивается. Как раз этому и посвящена на самом деле та самая статья Нильсена “Augmenting Long-term Memory”, которую я цитировал выше. В ней он рассказывает о своем опыте использования Anki — приложения для реализации интервального повторения по всем правилам (такие приложения называют Spaced Repetition System, SRS). И он использует его буквально для всего на свете: от содержания научных статей до кулинарных предпочтений близких людей. Ключевое отличие его подхода от обычных карточек при изучении языков в использовании единой системы на долгом сроке (в идеале навсегда) с вопросами на понимание, на которые порой невозможно ответить односложно. То есть его система пытается оптимизировать удержание в памяти всего изученного на всю жизнь, а не на время обучения. Звучит утопично, не правда ли?
В паре с системной работой с информацией (о которой я писал в письме #23), интервальное повторение и штуки вроде Anki выглядят для меня очень привлекательно. И не для меня одного: исследователь Andy Matuschak использует такую комбинацию уже несколько лет. В одном из интервью он говорил, что раньше написание статьи с оригинальными на его взгляд идеями, вроде “Why books donʼt work”, занимало у него около 80 часов (вот её пересказ). Сегодня сопоставимый по глубине текст он может произвести за несколько часов. Но дело конечно не только в скорости, но еще и в постоянстве результата креативной работы.
Я воодушевлен этими выводами и примерами и, кажется, пазл складывается. Так что в следующих сериях я попробую на себе автоматизированное интервальное повторение в контексте рутинной работы с информацией и напишу отдельное письмо о результатах.