問題:
做過和沒做過的差別(AI的厲害之處在於這個)?
原因:
因為AI能不用做就能學習,而導致他懂得的內容比人類多
目的(應用):
了解差異後,可以讓自己在沒做過的時候,產生和有做過時相同的價值,尤其在記憶上要產生相同量或密度的畫面,已用於資訊的聯想,具體化,和組成...等應用.
過程的問題的原因:
大多數使用抽象文字思考和表達(因為快速),而不是使用感覺去思考,去描述(較慢),雖然感覺是模糊的,是量大的,但只要額外將他收斂就能具體化了.例如:以快速看過單字,然後查中文之後卻沒有印象為例子就是了.而因為大腦回想的順序是先回想具體的經驗,再來才是回想抽象的記憶.
解決方式:
1.拆解成感覺記憶也有順序,不能一次拆解太多,意識的短期記憶容量有限,會無法處理龐大的資訊量,所以一次將一句話,分成金字塔形式的三種量的多寡的層次,以用於.
2.注意自己的意識和想法不要分開,例如一邊看文字一邊想事情,會發現雖然腦袋有用語音讀文字,但沒有產生內容,所以利用強制顯示影像的方式,當自己看一段文字的時候,如果沒有在腦袋想像出畫面的時候,就立刻停止讀下段,等思緒拉回當下,並且直到這一段有想像出畫面為止(這也是為什麼要正念的重要性,正念也就是專注當下,但不讓腦袋發散的預設模式佔的比例超過注意力的一半).
3.用五感一起描述過程,而形成故事記憶(When、Where、Who、Why、What（天時、地利、人和、原因、結果）),例如當你背完單字,之後再回想的時候的那個回想的畫面是你當下看那本單字書的畫面.例子:
案例：背英文單字 "Reluctant" (不情願的)
- 少層處理（以前的你）： Reluctant -> 不情願的。 (3秒後忘記)
- 多層處理 - 創造虛擬經驗（現在的你）：
- 設定場景 (When/Where)： 今天早上，在你家廚房，陽光斜射進來（視覺）。
- 引入角色 (Who)： 你和你媽媽。
- 發生事件 (What/Why)： 媽媽叫你這週末去打掃骯髒的地下室，因為你不喜歡蟲子和灰塵。
- 載入感官（五感）與情緒 (回想事情的角度)：視覺： 媽媽嚴肅的神情，地下室入口漆黑的樣子。聽覺： 媽媽嘮叨的聲音，你嘆氣的聲音（模擬 reluct-ant 的發音）。觸覺/本體感覺： 你的身體整個往後縮，肩膀垮下來，全身肌肉緊繃（這就是「不情願」的身體感覺）。情緒： 煩躁、無奈、抗拒。
- 聯想記憶的錨點：當你下次在考試中看到 "Reluctant"，大腦呼叫出的不是中文翻譯，而是你身體往後縮、媽媽在廚房唸你的那個畫面。
過程原理:
這在心理學上稱為「處理深度理論 (Levels of Processing Theory)」。
- 少層處理（抽象文字）： 當我們只看文字的形狀或在腦中發出聲音（語音編碼）時，大腦只動用了極少部分的神經元。因為速度快、消耗能量低，所以大腦預設喜歡這樣做，但這類資訊很容易被判定為「不重要」而被大腦的短期記憶機制清空。
- 多層處理（感覺與具體化）： 當你試圖把文字轉化為「感覺」或「畫面」時（語意編碼與視覺編碼），你強迫大腦調動了負責視覺皮層和情感記憶的區域（如海馬迴與杏仁核）。雖然這需要耗費更多認知能量與時間（覺得慢），但建立起來的神經突觸連結更強壯，這就是為什麼收斂後的感覺能變成牢固的記憶。
練習方式:
思考看看,自己在回想一件事或回想一個單字的時候,的回想條件是什麼?快樂悲傷的情緒,還是時間地點...等之類的條件?
