你的記憶系統是基於什麼而建立的？
先說說我的記憶系統或理解系統：
我使用的方法是類似於記憶宮殿的，將整個地球當做宮殿，在看書或聽新聞時，會將人或事件對應到相應的空間坐標上，另外基於需要我還添加了時間軸，因此對於我來說，有時間或空間坐標的學科（地理、歷史、社會學、美術等）是易於接受與理解的。現在，隨著數據的增多，我的記憶地球也是處於動態，有時讓這些事情處於假想發展下，會發現原因或預測結果。我覺得這很有趣！但是，問題來啦……無時間坐標與空間坐標的學科（英語、數學、音樂）的知識，我沒有辦法納入此系統，這些學科的知識一直處於零散狀態，所以學得不是很好。（分數也不差，但自己知道沒有學到這兩個學科的思維方法。）
以上！
大家分享一下自己的記憶系統或思維方法（註上你所學學科或對你影響深遠的學科），也希望對我不擅長的幾個學科 重點介紹一下你的思維習慣。
來說一下我是怎麼記憶理科知識的:
1.格物致知：數學知識可以看成是facts的抽象，舉一個特別naive的例子，小學生會被教正方形，長方形，四邊形，菱形等圖形的包含關係，其實這就是一種用不同category的東西的互相關係來記憶相互之間有聯繫的概念的方法，這可以說是一種ontological map.
2.在這種naive的版本的更上層，就是把某一個concept當成是一個interface,這個interface最主要需要了解兩個問題:1)了解這個concept有什麼用?(這個concept和其他概念的互相聯繫以及這個concept對這個學科有什麼大的影響) 2)這個concept是怎麼實現的？
如果說這個學科的整個知識體系是一個圖的話，其中每一個點對應一個concept,每一條directed edge則對應一個concept對另一個concept的影響。
補充:這是一種工科的知識體系/思考方式，把每一個部件看成一個module：
3.不同知識體系之間的同構：這個指的是對於(A之於B相當於C之於D),一個最簡單的例子可以說(求導之於連續的數學相當於finite difference之於離散的數學)，而(A之於B)相當於(C之於D)其中可以把連續的視角看作是B，離散視角看做是D,求導看成A，finite difference看成C。
而把(A之於B)map 到(C之於D)就需要Operator E,這種Operator E可以叫做連續到離散的視角變換。
所以把這個例子用數學語言寫出來可以看成是一個微積分當中最簡單的例子:
f"(x)=lim(delta-&>0) ((f(x+delta)-f(x))/delta),其中f"(x)是連續世界的求導，(f(x+delta)-f(x))/delta是離散世界的finite difference.
而這個視角變化的Operator E就是lim (delta-&>0),這樣的Operator在Category Theory當中被叫做functor:
其中虛線可以看成是functor,兩個圓圈內部就是一個Category，而functor是Category件的映射，Functor保留了每一個Category中的每一個Node和Edge的關係。
如果對這方面很感興趣的話，可以了解一下Category Theory.
4.最後我想比較一下題主的知識體系的建構和我說的知識體系的建構的差異：在我的知識體系中，所有的理科知識都在同一個big picture當中，他們之間並沒有時間空間上的差異。
如果題主想要記憶理科知識的話，應該有一個理科知識客觀存在的"信仰"：理科知識只有一個State,並不需要記憶不同坐標下的理科知識。
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五月三號第一次更新:
5.這一點是關於在看書/文獻的時候，知識系統是如何動態自上而下構建的:
I:當我們拿到四百頁的理工書籍時，很有可能一種不好的構建方式是這樣的:
剛拿到一本書但是還沒有看內容時:
看了書的前言，目錄還沒有看正文時：
一絲不苟的看了20頁之後的體驗:
這種時候的體驗應該是:我想學的什麼都沒學到(我學到了這個學科類似與公理的東西233)，倒是被複雜的數學快玩壞了。
這個階段：另一種例子是想學分散式系統，卻被幾十年前的十幾頁的論文裡面怎麼要定義分散式系統裡面的時間給玩兒壞了。
在被精神折磨到50頁的時候:
不玩兒了，我數學太差，交給那些菲爾茲獎得主把，我放棄。
可以看出，在這種方法論的指引下，人們會過度注意一本書前面相當於給一個學科做奠基石所以十分rigorous的東西，而在看到真正精彩的東西之前已經放棄。
II:而我覺得這種方法是好的:
在看目錄(+wikipedia/別的途徑粗略了解目錄中概念的互相關聯)之後
然後我看到20頁，大概能感受到作者在用噁心的數學證明以展示這個學科是無敵的(足夠嚴謹)，我就可以直接跳過噁心的數學證明(如果我比較喜歡intuition和application的話)。這樣就不會對自己失去信心而導致扔書。
總結一下:
這種方法就是通過1)十分淺薄的知道各個大的知識點之間的聯繫;
2)把所有的知識點概覽一邊，碰到太難而且無關緊要的直接跳過;
3)根據自己的興趣，(recursively)探索自己感興趣的點;
所以，這種學習方法的步驟大概是這樣的:
首先我看了1這個概覽，然後草草看了他底下的2,3,4三個部分，發現我只對三感興趣，然後在深入研究3底下的5,6,7.
用演算法來描述的話，如果這本書想要表達的知識是數的話，那麼目錄就是root node,然後每一個知識點node有三種狀態：1)毫無興趣 2)有點興趣 3)很感興趣；對於很感興趣的node,我探索他下一層的每一個node並歸類；對於有點興趣的node,我看了他本身但不對他的children做任何事情(此node的children自動歸類為毫無興趣)；對於毫無興趣的node我從不探索。
上面的樹狀圖中1和3是很感興趣的node, 2,4 是有點興趣的node， 三個正無窮是毫無興趣的node,
5,6,7不能從這張圖中推斷出來。
理由是:以人名命名的概念體系在知識樹的動態構建中,讓知識點之間的相互關聯變得模糊不清:
舉個栗子:
傅立葉變化: 這個名字就是你經常聽學過數學的同學講起，但是從名字本身你不知道這個概念是什麼:但如果你把他的名字改稱"波化變化"(把一個函數變成各種正弦波，餘弦波的和)，那麼初學者聽到這個概念的名字後，腦海里很可能就想出這樣的東西:
這個例子中，波化變化可以自然的將這種變換映射成 "把一個函數拆成一堆波"這樣一個動作，但是"傅立葉變化"不能。
搜索技術改變了知識存儲的方式，人們可以記得關鍵詞，知道在哪裡找就好。
我在《未來知識圖譜》反覆說，搜索引擎是改變人類知識獲取能力的革命，與造紙術、活字印刷並列。記憶力已經不構成人與人的區別，好奇心、搜索能力（對資料和數據的佔有）、獨立思考能力成為新的衡量標準。謝謝邀請。
記憶哪有什麼系統，你談到的什麼「記憶系統」不過是你自己為了記憶事物創造的一種個性化的冗餘手段罷了。
是的，你沒有看錯，記憶本質上就是在製造冗餘。
比如我們高中記憶元素周期表，氫氦鋰鈹硼，碳氮氧氟氖很多都是靠著口訣來的；看一些朋友記憶pi，3.14159....也是靠的口訣啊詩啊之類的，這是很好的方法——但是你在試卷上寫下來的時候，是把口訣寫下來嗎？
當然不是，你要在腦子裡面背出口訣，然後再翻譯成原數據，你的大腦喜歡口訣、喜歡節奏、喜歡故事，但是不喜歡一堆名詞，你把它們綁在一起，就是在製造冗餘。
在這裡，冗餘=原數據+大腦喜歡的數據。
我們可以把人腦想像成計算機，你直接把高級語言給計算機它認識嗎？計算機只認識0和1，或者說開關信號，你要讓計算機給你工作，給你存儲，你就需要使用編譯器，搞成計算機可以接受的東西。
人腦也是如此，你要讓大腦給你工作，你也要編譯。編譯後，大腦裡面的數據是大腦喜歡的，然後你還要記住一個映射模式來完成轉換。
但是大腦不是嚴格的，他不能做到把原數據、映射、編譯後的數據都完整分開，它每樣都記一點，結構也比較混亂（但是這也保證了數據的穩定性）——這些數據一起便創造了冗餘。
所以，人要記憶一件事物，就是要創造冗餘，記憶的方法，就是冗餘的模式。
認識到這一點，就不要還想著：喔我的大腦存儲有限，我只需要記住該記住的事物就行了——不是的，大腦容量現在誰也不知道，盡情地製造冗餘吧，以能記住東西為目標，別怕最終你創造了什麼形式的數據體。
另外，理解記憶本身也是創造冗餘的一種記憶形式。
邏輯本身附加在原數據上，給予了原數據以序列，讓原數據具有了結構性。在這裡，數據的組織邏輯也是大腦可以接受的部分，映射本身存在自指性（這個自指性的說法看不懂也沒關係，說遠了）。
並且，延伸來講，理解和記憶總是同步的。
對於結構化、邏輯性較強的數據，人類的記憶必然包含著理解；對於結構化不強，乃至無序的數據，人製造的口訣啊、詩歌啊什麼的，其實也可以算是一種理解（一種配合大腦的理解）。
所以，不要以為能把理解和記憶分開，死記硬背也是一種理解記憶。
最後，考慮到人本身的特點，我們還要注意兩點：
1.人類大腦短期記憶與長期記憶
短期記憶，對於無序的事物，最多只能記上幾個，要想把它變成長期的，你不得不人為地「編譯」它：比如對它進行結構化（分類、建造樹形圖），增加冗餘等。
至於增加什麼冗餘，採用什麼映射，那全看你，你喜歡什麼就是什麼。
關鍵是不要怕要通過記住別的大量的事物來記住那小部分的事物——要知道，那小部分原數據本來就不是大腦能夠直接使用的數據組織形式。
2.大腦是局限的，不重要的的別記
即便是長期記憶，很多最後也慢慢忘了，所以為了克服這些，你需要藉助外部的手段。
一個就是平常整理資料，善於歸類；一個就是不用記那麼多細節，善用各種信息工具與搜索工具，如同上面 @惡魔的奶爸說的那樣，搜索——因為現在信息爆炸，很多東西是過載的，不用記那麼多。
記憶的過程都是不斷的抽象歸類，不同的是每個人的抽象水平，發現本質的能力。
這個問題本來想好好裝個逼，因為大約我女神唯一誇過我一次就是你怎麼記得住那麼多東西。厚顏無恥的說，我知道的東西一直算是朋友圈裡比較多的，所以似乎是有一點可以給大家分享的東西。
不過同時作為一個永遠記不住鑰匙在哪的健忘症患者，我也想不起來我為什麼能記不住那麼多東西。
我不懂任何心理學或者類似的東西，在我看來，記憶力中最重要的一環是聯想，當然具有聯想功能的記憶力有時候會成為創造力，即知識並不局限於特定的形態，說他是網狀也不是很準確，更像是一個流行的結構，總之就是一團，找到一個點總能隨機的抓到很多相關的不相干的東西，比如，單就寫剛剛這段話的過程中，我思考了下面幾個點：
女神誇我記性好是因為我那天給她隨便抓到了三維快速成型就講了很久。
三維快速成型中有一種用激光做的，而激光經常用做相干光實驗。
混沌（隨機化）激光的激光可以用來做混沌通信，當然這也要利用到相干的性質，同時這又和全息效應類似。
霍金說過宇宙是全息的。
流形讓我想到了《星際穿越》中進入黑洞後cooper迎面撲來的一堆粒子。
cooper似乎進入了一個奇怪的五維流形中。
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當然還有很多，這大概是我打二十個字時間潛意識裡閃過的東西。。。。。所以你可以發現，事實上我的記憶是完全雜亂無章的（當然這和我現在比較困也有關係）。我一直很反對一些記憶法把記憶合理管理，一個字，累。
其實多接觸點東西以後記憶力會越來越好，這並不是因為記憶知識的速度變快了，而是知識可以很快的和其他莫名其妙的東西混在一起
這裡我想貼一片我高一時候寫的文章。這篇文章如果再延伸一下其實差不多是神經網路的某種雛形吧。至少比較能清晰的描述僅僅是我自己的記憶方式，五六年前寫的非常稚嫩了。
（前兩天看了劉慈欣的一個小說，描述了當海森堡的量子測不準原理只是表象上的隨機，人類利用量子計算機（那玩意貌似可以多宇宙計算）模擬出了宇宙初創的初始條件，最後模擬了宇宙爆炸後到現代的一切歷史，又利用巧妙的演算法，繞過了隨機，最後預測了未來。）
今天物理課講相對論（雖然他講的只是公式，只是用相對論唬人的考題），便與一個物理學的（是物理理論，不是考試）超好的同學聊天，說就說到了隨機與意識，於是在這裡說說我的想法。
首先說說隨機，前兩天看了黃曉堃同學的日誌，對隨機頗有感觸。我現在基本認為，一切隨機都是表象上的。
先舉個例子，假如：
ran（1）=78；ran(2)=34;ran(3)=56;........ran(100)=67......ran(無窮）=........ran(x)&<=100
這樣的一個函數(ran（x）=...),假如每一個輸入的值都有一個「隨機」的結果（當然是人腦產生的，姑且認之為隨機），而且每個結構的概率分布圖恰好是一條直線，將它變為一個計算機程序，使得程序從1--無窮大取值，對於不了解程序源代碼的觀察者，只要X值依次增大，並不重複，他會認為這是一個「隨機」產生的數。但是，如果他對這個程序稍作改變，就會發現，只要X值取值一定，它所產生的結果就是一定的。若果這個觀察者沒有隨機想像數的能力，只是以一個固定的函數依次取值，那麼實際上這個數也是一定的。但在只知道結果的人看來，這是一種「隨機」。實際上，這是一種偽隨機。
我們會發現，在宏觀世界內，假如微觀世界對宏觀沒有影響，那麼就沒有真正的隨機存在，也就是說如果初始條件一定（包括微觀對宏觀的影響），一切宏觀是一定的。簡單的，扔一個骰子（sai zi，不知道是不是這個字），你會發現他的6個面是隨機出現的。但是，如果用極其精確的機器手在真空中在同樣的事情，只要初始狀態一樣，結果是一定的。由此可見，宏觀世界的隨機只是表象上的隨機，一切都是初始值不同而已。但是，這並不能使你獲得下一次福利彩票的頭獎，因為你蒙對初始值的概率和得彩票的概率幾乎相等。
那麼為什麼宏觀世界有隨機？如果找一個大功率吹風機吹骰子，同樣可以獲得一組看似「隨機」的結果，但是，我們知道，這是熱學和空氣動力學的雙重作用結果，可以發現，使其產生「隨機」的主要原因是微觀世界的隨機。
同樣是扔骰子，我們自己在扔的時候它會受到空氣阻力的影響，聲波的影響，空氣分子漲落的影響，甚至於光壓的影響，但，但是是影響最大的是我們的手，也就是人類的意識（所以高手可以扔出想要的點數）。由此可見，人類的意識是產生這一隨機事件的主要原因。
上面說到，宏觀一切隨機都是表面的隨機，受到微觀世界的影響。做種假設，假如微觀世界的隨機也是一種偽隨機（這要牽扯到海森堡的量子測不準原理了，姑且假設它產生的隨機，也只是一種表面想像），那麼也就是說，函數 ran（）的輸入值一定，則還是扔骰子，必然會有一定的規律，但這需要10的不知道多少次方年才能觀察到此種規律。但是我們不能稱之為隨機，這只是一種表面現象，如果耐心，是可以觀察到它的規律的。
那麼是不是說，人類扔骰子所產生的這個隨機是由更深層次的原因產生的呢？毫無疑問，是這樣的。
我一直認為人類智慧與計算機差距最大的地方，人類具有隨機性，而且人類思維的除了最基本代碼（比如假設大腦中有這樣一個函數， 輸入：膝蓋下部受力 輸出：彈腿 那麼這幾行代碼便是與生俱來了），都是後來添加的（好像AI是否成功，就在於其學習能力）。而且有一點，人類可以把自己的整個記憶庫作為函數。這個最大的函數就是，「生活經驗」了
人類的思維很少只是一步步的推理，其中多少有一定誤差，這也就是人類的聯想能力了。經常聽人說想像力，其實人類的想像力基本可以無視，人類更多的是聯想。早期的人類看到木頭和石頭並不能想到用他們煉鐵，製造太空梭，他們只會想到用他們製作石器。所以人類的想像是一步步的，有基礎的，並不是空穴來風的，實際上是聯想。正如每個時代的幻想都有其局限性一樣。很少有人能做不建立在事實上的想像。如我們就算清楚地知道廣義相對論中時空彎曲，甚至用張量云云計算，但是我們生活的時空使我們無法想像。
什麼是聯想？它是關聯+想像。比方說，我此時面前這個塑料瓶子，發明用塑料瓶做容器的人一定看到塑料的不滲透後關聯到了容器，然後想像到了用透明塑料製作一個瓶子可以使他發家。於是塑料容器就出來了。那麼人類的思維可不可以也是類似我上文提到的一種偽隨機的函數，輸入值是現在的感官和腦中的思維，關聯量是生活經驗？我認為不盡然，人類思維中還是有一個以一定概略發生的誤差。而這個誤差是由深層次的原因，有蝴蝶效應通過微觀現象作用而來的，我們先不討論這個隨機的本質，因為在我們的有生之年，我們是無法觀察到它的規律的（偽隨機的輸入值有一項是時間 t，時空又是很糾結在一起，姑且認之為真正的隨機）。我們就把這個誤差的隨機稱作REran（real random，真實隨機）。人類的聯想感覺更像是 一個感觀，與內存（我們腦中顯然有一部分是用來存儲思維的內存）信息經過函數thi（這個函數thi與前面的ran（）類似是關聯）（也就是生活經驗、知識）的關聯後輸出值加權平均 與誤差複合的 。簡單地說假如靈魂一類不存在的話，人類的思維我看來更像是一堆信息的加權複合。既然信息可轉化為數字，我不妨為思維寫個公式（雖然思維要複雜得多），我認為思維可以概括為：
平均（ k1 thi（x））+k2reran） 註：我不會打求平均的那個上劃線 ， k1是每一個大腦得到信息的權值，k2是誤差占的比例。這個THI函數的意思，就是關聯。
對於K1,可以這樣理解，一個CS玩家，如果和我一樣是忠實的T，那麼他大腦中對 判斷自己是CT或是T的這個關聯的K1就會無線下降，會有這樣一條 thi（看見CT）=開槍 的k1大幅度上升(不過大腦中的信息實質上是2進位數字），而 thi(看見T)=開槍的 k1是與 判斷自己是CT或是T的這個的K1相關聯的，也會下降，最後的結果就是無意中做了CT，也去打CT，導致誤傷隊友。
至於k2,那就是不同人在不同時間思維的誤差不同。比如粗心的人K2顯然會大些，再比如，人快睡著時，愛胡思亂想，也可以理解為這個K2變大的原因。
但是這個東西忽略了一點，它輸出的是雜亂無章的東西。而一切計算電路都有一種能力就是把信息的無序轉化為有序。計算機和人腦都具有此能力（而人類同時具有把有序變為無序的能力），我就設函數 cal（）代表了這種能力，那麼人類的思維（起碼是思維的一部分）實質上是 cal（平均（ k1 thi（x））+k2reran））
可以這樣說 human inteligent（人類智能）= cal（平均（ k1 thi（x））+k2reran）），也就是說，人類的思維首先是感知，然後把信息匹配，加權平均，最後生成一組無序的數據，再經過大腦的二次處理生成了智能。
x就是感官和腦中的此時信息還有思考誤差產生的信息
我認為，人類的思維不同於計算機的根本是：人類有把有序轉化為無序，再將無序中的信息捕捉，重新轉化為有序的能力。人類的思維的屬性一個是有傳遞性，前一刻的思考可以存於意識或者是潛意識中，最後傳遞到下一刻，作為 關聯的一個部分或者是輸入值使用。而人類大腦的關聯性是相當強大的，一個人可能聽到一段歌就想起發生的一段往事，所以經常有人認為記憶就是靈魂（不敢苟同），而且人類思維總帶有一定誤差，而誤差大的容易想像力豐富，所以粗心的人往往想像力豐富。再比如，thi（）代表關聯，它所包含的對應關係越多，也就是生活經驗越多，輸出值是0越少，所得的結果越大，reran所佔的比重越小，從而導致想像力匱乏。所以青少年想像力豐富，老年想像力匱乏。
眾所周知，人類的有潛意識和我們可以感覺到的一部分組成（姑且稱之為意識）
看了前面的內容，你可能會發現，我所敘述的思維是指的潛意識。整個過程都是在一瞬間進行的，而我前面所敘述的cal（）函數，指的是人類對自己所想到內容的二次加工，這個過程基本上是在意識的範圍內進行的，也就是你可以感覺到。打個比方，我在幾年前的暑假看《哈利波特5》的時候總在聽 《軌跡》 這首歌 於是每次聽到這首歌我的第一反應就是感覺到了那個頗為昏暗的房間，然後我會想這個畫面意味著什麼，就出來了那個時候。感到房間就是thi（）函數過程，而後面對這個感覺的再次調用，就是這個cal（）函數，也就是說，這個cal（）實際上指的是意識對潛意識所提供的在加工，就是再次關聯 是一個遞歸調用過程，cal（）的輸入值實際將作為x的一部分進入 cal（平均（ k1 thi（x））+k2reran））過程。
也就是說我是這樣理解人類思維的：對於處理以前遇到過的事情 首先 感官，將信號輸入潛意識（同時也進入意識），接著潛意識跟據記憶進行比對，把檢索的結果（當然也有一定誤差）呈現在意識中，意識會捕捉重要的內容，再次進入潛意識檢索...直到得到結果。
大家細想一個簡單的例子，比如計算 89+27 大家會怎麼做？按正常思路（不考慮速算，用笨辦法），我們看到這組數字，首先看到加號，於是調用關於加法的記憶（這並不困難，因為儲存這的腦神經被無數次的興奮加強了），然後發現應該一位位加（這個速度會很快），然後用9+7，我們會調用記憶，發現9+7應該是16，於是個位是6，我們再用8+2，記憶里發現8+2是10，於是百位是1，十位是0+1，條件反射得到1，於是結果是116。
細想這個過程，其實我們和小學生計算沒什麼區別，不過7+9一類的記憶已經被無數次的加強，速度類似條件反射，而小學生甚至需要翻加法表，而我們幾乎是條件反射。我們現在覺得2進位雖然難理解，但好似快，如果我們小學時被告知的是二進位，可能與算10進位一樣習慣，但計算速度與數據量關係不大，而是調用記憶的次數與速度。
前面說到，人類推理速度實際上是記憶的速度，我們的大腦對於處理89+27並不像電腦一樣直接計算，而是在記憶力無數次調用潛意識。並不是在計算，是把9+7輸入 thi（），得到160 和 8+2 輸入thi（），做的不是計算，是回憶。
這就是為什麼普通人的計算速度遠低於計算機而推理分析速度遠高計算機。因為我們的推理分析過程與計算幾乎一樣，而計算機的推理是建立在無數次運算的基礎上。
所以，人類最大的本事在於記憶，高速的檢索記憶，人類的推理能力在於記憶。如果記憶是錯誤的，人類也只能得到錯誤的結果，如同一個孩子學習的是9進位，他只會認為10禁止很奇怪，因為他用於檢索9進位演算法的加法表存在於腦中，而我們需要現算。比如 5+8（九進位） 對於學習九進位的人來說他的潛意識執行這樣的 thi（5+8）=14（他腦中已經根深蒂固的有九進位演算法了）。
而我們則是 cal（thi（5+8，九進位））=調用進位知識，9進位 ，然後 cal（調用進位知識，9進位）= 9進位
然後再次 thi（5+8，九進位）=先計算10進位 5+8 （此時意識中已存在了9進位） ，然後thi（5+8）=13
然後thi（13,9）=13&>9，13-9=4，於是有了 返回結果thi（5+8，九進位）=14 。看起來很繁瑣？速度差距是很大的（所以熟能生巧）。實際上更繁瑣。
我說這個基本沒什麼意義的問題，是想說明我們思考的速度實際上是讀取記憶的速度。
可能那些計算天才就是利用了某些現象，把大腦的腦電路直接用於計算了吧？
讀了這麼多，大家會發現，人類的思維實際上是不斷調用記憶的過程。cal（）的加工，實際上是一個遞歸循環了。
那麼牽扯到下一個問題，什麼是意識？
人類面對一個問題，並不是直接計算，而是調用記憶，而調用的這塊「內存」（如果其他部分是硬碟的話）就是我們的意識了。這是一個很神奇的問題，我們的思考方式實際上是調用記憶，而這決定了我們善於思考邏輯問題而不是進行計算，實際上前者更複雜。但是我們的大腦潛意識實際並沒有「知道」我們意識所思考的問題，它只是在執行檢索記憶的過程（實際上，這個工作GOOGLE也可以做到，但是絕對沒有大腦那麼出色）。至於如何要大腦「知道」我們所思考的問題，那就是潛能了，不是我的討論範圍。起碼高效率計算在於提高調用記憶的方式。
大腦實際只要有一部分了解我們所思考的問題，也就是我們的意識了，大腦比之機器人最大的優越在於自己的存儲，我們的檢索速度相當快，可能是關鍵詞儲存？我這些不清楚，據百度的說法還分為高級（心理活動）和低級兩部分。我覺得這是一個太高深的問題，他似乎是以時間為主線儲存，而且存的內容好像涵蓋了大部分的感官和此時意識中的想法。但是似乎也有別的關聯方式。起碼我們明白幾點，一個是熟能生巧，記憶快速調用，一個是儲存方式可以通過再次想起而改變，比如一個知識，他可能既是在圖像的一部分存在於對某本書的記憶中，又存在這一天的思考中，又存在與你自己的一個知識網路中（起碼考試的時候想不起什麼就多角度調用，很有效，比如用對書一頁的映像想某個字）。
說了上面，大家會發現大腦的思考是一個很刻板的遞歸過程，但是我們的創造力何來？別忘了人類的調用記憶是包含了所有感官的和一些隨機錯誤的信息，而一些雜亂無章的信息（包括誤差產生的）會從腦中閃過，其中有用的，就是靈感了。(說到這裡，實際我認為，人類的大腦電路可能沒計算機那麼嚴謹，產生些錯誤就是我所說的隨機 reran，說這麼多，都快忘了我本來想寫隨機對現實的影響了，不過那個東西，劉慈欣的小說寫得太透徹了，我就不提了）
捕捉靈感就是一種能力，人類在什麼時候誤差最多？就是胡思亂想時，所以太專註了靈感反而少了（但是專註也可以使記憶調用提高），而睡眠更是胡思亂想得一塌糊塗，所以睡眠產生靈感的例子很多，主要在於捕捉。
繼續話題，上面我用自己的方式剖析了人類的思考，我們會發現，是一個 意識-&>潛意識-&>意識 的遞歸過程，潛意識做了更多的工作，更複雜的計算（複雜於意識幾個數量級）。但是真正為我們所感知和控制的只是意識，我們對潛意識只是不知覺的調用，我們所控制的只是意識，意識影響潛意識，潛意識影響生理。
現在不得不說一個我幾乎根本想不通的問題，什麼是意識，上面所述，意識似乎是一個內存，存儲我們現在所想所思所感受的一切，但有感覺沒那麼簡單，因為我們就算不用這些文字，語言，在腦中也能感知所想所思。下面我說說我的感覺：
我們從記事起，幾乎思考問題在意識中都是在用語言。假如，意識就是那麼簡單，就是一塊速度難以置信的內存，倒也好說，但是，我們沒有語言的先祖，我們在不記事的幼時，又是在意識中怎麼表達的？我們就算不用這些文字，語言，在腦中也能感知所想所思，我們可以說，我們的意識內存（姑且把存短時記憶的大腦部分這樣叫吧）中存儲了一切感覺，也是思考。但是，我們「明白」我們的所思，我們感知到的思維，不管他是何種語言，我們把它在腦中呈現，甚至自言自語只是明確思路。我們感知到的既不是2進位代碼，也不是語言組織起的語句，而是切切實實，並且幾乎虛無縹緲的思想！這種明確不是電腦呈現在顯示器上的，而是不知在什麼地方。這個問題，我還得想想。說不定真是有靈魂存在的。我就把這種感知稱為靈魂吧。
上面這一段，估計大家還是無法明確我表達的意義，那麼就說 函數吧，我們假如要思考一個問題。比如，打CS選槍。
我會把cs中我慣於使用的槍支列在腦中，然後在比對記憶。可能意識內存的問題是：「這局CS選什麼槍？」但是，問題是，這句話存在那裡，我這個意識，這個人，是怎麼把它成為一種形象的感覺貫徹於心？並且明白我的意思？而不是只是執行函數？
假如靈魂這個東西沒有我們的意識就是那個內存，對於上面的問題也是可以解釋的，但是他是怎麼傳遞我的意識連貫？讓我感覺我徐浩這個人始終活著，我在思考？所以說我思故我在。這個極其暈人的問題還是想想。
這看似和我上面的說法矛盾了，我上面認為，思考就是調用記憶，我認為這說的沒錯，但是我感覺有比意識內存更高等級的一種東西，控制著他。明白這個問題，而不是簡單的過場。
我想表達的意見是比如一個流水線，線上的所有工人雖然見過每個部件，但是並不明確知道最後的產物，只有工程師知道。普通的電腦，我前面所述的思考在我看來就像這些工人。而靈魂就是工程師。
我前面說到 "我們所控制的只是意識，意識影響潛意識，潛意識影響生理",可能控制意識的這個東西就是靈魂了。他是函數？是場？還是其他宇宙的？是能量？他怎麼感知？
我好想再次自相矛盾了，唉，這個問題不暈不行的，或許我把人類、生物看的太與眾不同了，也許人類的思考真的只是調用記憶，而我們的意識，靈魂就是一塊感知最後結果的「意識內存」罷了。
（可能已完？估計我隨後的思考會更暈的，所以。。。。。。。）
註：
本文純屬個人想法，不保證正確性，特別是關於思維的,只是個人淺見，見笑了，而且我所說的可能是幾十年前的研究結果，甚至否定結果，不過確實是我的個人想法
我本來想寫主觀想法，最後發現寫得像科普？因為我的思想好像百度上都有的，有些比我說得好，有些早都到研究階段，有些是常識。
起碼我覺得，這是我自己獨立思考的結果。至於到底有多少真正獨到的見解，我現在井底之蛙+閉門造車，不太瞭然。畢竟我平時對這方面學習不多，只是學了編程才有興趣的，於是胡寫亂塗一番，起碼正確性八九不離十。而且我可以保證，就是網上書上的研究結果一概不存在，我也能寫出來這些。好多都是些寫著寫著才發現與別人想的差不多，比如關於思考那點，我本來很自以為了不起，發現人在以記憶思考，後來才發現，早都有量子計算機以知識庫支撐之說（可能這在某種程度促成了我的想法），其實我的想法恐怕公元前幾世紀就有了，悲劇啊！科幻一家之言寫成了科普。
至於本來想寫隨機，後來竟然是大腦和人工智慧，最後好像以哲學收場，暈的一塌糊塗，那個靈魂的問題我觸及她就是找暈，但是不碰也不可能。這個我就不知道是怎麼一步步扯進去了，可能是這部分在意識中被無限放大了。
就這樣了，東西仁者見仁，智者見智。
先這樣，明天起來這個問題可以好好回答一下。記憶力在信息時代意義其實會更大，Google代替你記住很多的事情不是好事，應該意識到記憶力其實是創造力的最大源泉。
基於神經細胞的通路
在1995年的一組試驗中，洛塔斯和她的同事讓志願者閱讀他們親屬提供的兒童時期的故事。參與者不知道其中的一個故事——5歲時在購物廣場走丟——是純粹虛構的。四分之一的志願者表示他們有這樣的記憶。甚至當他們被告知這個故事是虛構的時候，一些志願者仍然認為這是真實的記憶。
讀書的時候我比較多用看（視覺），記得那些【背誦全文】，我用默背，最後可以記得逗號句號，以及具體句首句末是什麼，這隻能是歸功於看。
後來發現，除了看，我還有聯繫能力。舉個例子，看到蓮花，我可以聯想到一個朋友（蓮花-觀音坐蓮-觀音-南海觀音-南海-佛山南海-朋友是佛山南海人）
再後來，我發現記憶的效果與我做事有關。我認為我就是個單核的處理器，想要做好一件事，必須認真且專一。雖然是單核，但是穩定性好。如果事多，我可能當機。
總的來說，我視覺記憶和聯繫記憶比較好。例如我可以記憶來電顯示的號碼（前提是我有注意到這個號碼），卻難以舉例身邊人的生日（除非生日是節日）。
毫無邏輯的隨機聯想……
系統性太差，任何一名學科都很少從基礎開始畫出清晰的脈絡，但是如果你給我熟悉的知識中某一個知識點，我能從這個點一直延伸出整個學科的大致輪廓，但是路徑跟「布朗運動」幾乎相同，而且延伸方向基本隨機……
或許跟自己的學習方式有關，任何學科都是從感興趣的點開始接觸（卧槽這個有意思！卧槽這高冷的概念是個甚，不明覺厲！卧槽還能這樣？！），從來不注重基礎，當需要理解該知識點不得不理解另一個前提知識點時，我會去試圖查閱和理解這個前提點，就這樣慢慢的把整個學科都遍歷一次
好吧，數學渣渣傷不起……視覺化技能點不起來_(:з」∠)_
一般是關鍵詞聯想，然而只是單純的詞素
個人感覺文字比圖像好記……
知識的個性化重新編碼，與舊有知識的連結，再有就是不斷重複和使用或者創造機會重複和使用
我有記憶嗎？
我的記憶系統是建立在我所經歷過的事情上的，童年到現在，自從有記憶開始的，只要能記住的事情都被納入我記憶系統的範圍內，先後順序很重要。
Evernote
基於電腦，桌面上是亂七八糟的常用東西，其他的能找到就好。嗯，記得真不多，基本靠找
沒事，聽說乾爹看書也雜，還喜歡看金庸，君子不器嘛
我的和你的差不多，本來是學文科，藝術科，對藝術，文科，歷史，地理理解起來很快，但容易腳不落地，天天各種浪漫遐想，不太接地氣。後來我幸運地接觸過理工科，對我的幫助有以下幾個。1、務實。2、邏輯。3、分析。希望你跳出自己定的這個思維框架，多嘗試接觸，這樣，你的思維就是立體的了，既有軸，刻度，又有空間，層次。當然，再接觸點靈修，哲學，感覺更不一樣。
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