Как усилить разум, чтоб понимать сложное и не забывать это

Сергей Карелов
5 min readJul 3, 2019

--

Bопрос в заголовке актуален для всех. Но возможно ли это? Предоставляю вам возможность проверить это самим. Причем на конкретном очень интересном и крайне важном примере.

Преамбула.

1. Техника запоминания.

За всю историю люди придумали много способов и техник запоминания. Лучшим и по сей день считается метод интервальных повторений (spaced repetition). Он кажется простым, но лишь тем, кто о нем слышал, но до конца не понял. Его фишка — не просто «повторение — мать учения». Суть в том, какова последовательность и временная шкала повторений. Если они верные — материал врезается в память. Если нет — метод не работает.

Поэтому получается, что большинство знают этот метод, но не пользуются им, т.к. пробовали, но не сработало.

Чтобы научиться правильно пользоваться методом, нужно пройти курс с тренером. А еще лучше, — самообучающий курс. О таком (лучшем, на мой взгляд) курсе я писал в посте «Как держать любое количество фактов в долговременной памяти — ВЕЧНО!»

2. Техника понимания.

Здесь ситуация еще сложнее. Методики запутанные, и без тренера или учителя в них не разобраться.

Но вот приятный сюрприз. Двое жутко креативных и толковых интеллектуалов-практиков Энди Матущак и Майкл Нильсен придумали и разработали экспериментальную мнемоническую среду, благодаря которой почти без усилий можно запомнить все, что вы читали. Кроме того, доработав метод интервальных повторений, авторы сделали на его базе метод интервального тестирования (spaced-repetition testing), позволяющий, за счет правильно организованного самотестирования, понимать сложнейшие материалы.

Пример сложнейшего материала на понимание и запоминание — квантовый компьютинг.

Про квантовые компьютеры:

  • слышали все,
  • понимают, что это такое и как работает — 1 из 100,
  • правильно это понимают — 1 из 10 тыс.

Вам предлагается примерно за час — полтора:

  1. Разобраться в теме и понять ее правильно на уровне выпускника MIT.
  2. Запомнить обретенное понимание навечно.
  3. В качестве огромной и вкуснейшей вишенки на торте, разобраться, понять и запомнить:
  • что такое алгоритм (увы, но даже Харари, положивший это понятие в основу своих книг, не очень правильно понимает, что такое алгоритм);
  • что такое компьютинг и, соответственно, компьютер (тут вообще беда с пониманием, причем, даже среди программистов, что уж говорить об обычных пользователях смартфонов и лаптопов).

Мне же осталось для затравки начать этот рассказ. Желающие испытать новую экспериментальную мнемоническую среду продолжат сами, погрузившись в нее здесь — «Квантовые вычисления для очень любопытных»

Затравка

«Вечная загадка мира — это его познаваемость. …Сам факт этой познаваемости представляется чудом»
Альберт Эйнштейн

В совсем недавнем интервью, взятом Познером у Харари (кстати, рекомендую, если пропустили), Познер спрашивает, — что такое алгоритм?

Харари отвечает:

«Алгоритм — это пошаговый механизм решения проблемы или производства чего-то».

Этот ответ хорош на бытовом уровне аудитории 1го канала. Но он, к сожалению, неверный, поскольку отрывает понятие алгоритм от понятий компьютинг и компьютер.

Задайтесь вопросом.

Если человечество когда-либо вступит в контакт с инопланетным разумом, будут ли эти инопланетяне иметь компьютеры?

Прежде чем ответить, задумайтесь — а что такое компьютер?

Считается, что все компьютеры — это дети, внуки и правнуки т.н. «Машины Тьюринга».

Но знаменитый английский математик Алан Тьюринг, написав в 1936 году статью On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem, вовсе не пытался изобрести умный гаджет или создать индустрию. На самом деле, он решал проблему о природе математики, поставленную немецким математиком Дэвидом Гильбертом еще в 1928 году. И хотя это звучит заумно, но стоит понять суть идей Гильберта и Тьюринга, поскольку только так можно разобраться:

  • откуда берутся компьютеры,
  • и какими они могут стать в будущем.
Алан Тьюринг (слева) и Дэвид Гильберт

Гильберта интересовали пределы математического знания. Формулируя в 1928 году проблему, названную его именем, он спрашивал —

существует ли общий алгоритм, которому может следовать математик для выяснения, доказуемо ли какое-либо математическое утверждение или нет?

Тогда в 1928 году понятие алгоритма было довольно расплывчатым. И Тьюринг взялся точно определить, что именно подразумевается под алгоритмом.

В результате получилось то, что мы называем машиной Тьюринга:

единое универсальное программируемое вычислительное устройство, которое, как утверждал Тьюринг, может выполнять любой алгоритм.

Чтобы доказать, что его машина может имитировать любой алгоритмический процесс, Тьюринг использовал неформальные эвристические аргументы, оперирующие с неформальными понятиями: лента, ячейки, состояния и правила переходов. Все это было умозрительно. Однако этого хватило, что на такой базе создать всю индустрию компьютеров человечества.

И лишь в 1985 году, когда мир уже осваивал персональные компьютеры, английский физик Дэвид Дойч задался вопросом —

мог ли Тьюринг что-то упустить в своих неформальных рассуждениях о том, что такое алгоритм?

Дэвид Дойч

Дойч задумался над тем, что каждый алгоритм выполняется некой физической системой, будь то математик с бумагой и карандашом, механическая система, типа счетов, или современный компьютер. Иными словами, — алгоритмы должны выполняться в какой-то физической системе.

И тогда Дойч поставил вопрос ребром:

Существует ли (одно) универсальное вычислительное устройство, которое может эффективно моделировать любую другую физическую систему?

Такое устройство, писал Дойч, будет действительно универсальным компьютером. Более того, нам не нужно полагаться на неформальные эвристические аргументы, чтобы оправдать свое представление об алгоритме, как это сделал Тьюринг. Можно использовать законы физики для доказательства, что это устройство универсально.

А если при выполнении алгоритмов компьютерами, все будет определяться только законами физики, значит компьютеры — это не просто изобретения людей.

Значит компьютеры являются фундаментальной особенностью вселенной, — ответом на простой и глубокий вопрос о том, как работает вселенная.

А отсюда следует, что в процессе познания мира, инопланетные цивилизации неизбежно будут вынуждены изобретать компьютеры…

Дальше желающие прочтут здесь — «Квантовые вычисления для очень любопытных»

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на
обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное».
Подпишитесь

--

--

Сергей Карелов
Сергей Карелов

Written by Сергей Карелов

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

No responses yet