スピードワード?w(規則対象外)

勝手に作ったスピードワードという分野。
ルールは簡単。
本を選びその冒頭から文章を5分で覚えていくという競技。
で、その勝手に作った競技をやっておりました。

その記録をここに記す。
1回目16単語(=wと省略)
2回目(繰り返し同じ所を記憶=Reと省略する)35w
3回目22w
4回目Re50w
5回目33w
6回目Re58w

5回目の33単語はボブ的には少し速い気がします。
ちなみに普通の記憶術ではやっておりません。
普通の記憶術だと5分50単語ぐらい覚えれます。
対文章式記憶術だと工程を大きく分ける、かつしっかりやると6工程に達してしまいます。
普通の記憶術は大まかに分けて2工程ぐらいです。

検索系の謎(規則対象外)

検索系を考える上で、ボブが始めに思ったのは、図書館とかの検索システムはどうなっているんだろう?だった。
あまり参考にならなかったが、本一冊ごとに検索できる。
その上で細かいカテゴリーを検索でき、大きいカテゴリーを検索できる、と言った階層式のカテゴリー化だった。
ボブは思いました。
ダメだ、この方法だと階層構造で集合を作っているだけで、あまり目新しい方法はない。

次にボブが思ったのは、本を読んでもタイトルから本の詳細を思い出すことができない件を考えました。
題と目次の大見出しとの関連具合がマチマチ
題から大見出しを連想するにあたって、大見出しの数が多すぎる。
大見出しから小見出しを連想するにあたって、小見出しの数が多すぎる。
後は見出しごとの規則性がなさ過ぎて困る。

と、ここまで目次にダメ出ししましたが、後は全然考えておりません。
とりあえずは、目次に関しては題の大見出しの数を少なくして、そこに階層化されている小見出しの数も少なくしていただく他に、大見出し、小見出しの内容も規則的にしていただくとボブとしてはありがたいです。
あれだったら、中見出しを付けてさらに分類していただくという方法もあると思います。

ノート上の検索系はそのまま記憶術に使える(規則対象外)

今日はネット上で起きた疑心暗鬼事件が、ネット上の方々のおかげで何とかなったので、それに報いるために今一番大事な情報だとボブが思っている情報を書きたいと思います。
ちなみに、これはTwitter上でもすでにつぶやいたことなので、どうぞ皆さんご自由にお使いください。
と、言ってもこれには答えはボブは持ち合わせておりません。
ボブができるのは、ヒントを書くのみです。

さて一言で言えばノート上の検索系はそのまま記憶術に使える、という題そのまんまのことを書くのです。
ボブはアイデアノートを何冊も持っています。
そこにはアイデアがびっしり書かれています。
そのため、これらに書かれた内容を全て把握したり、検索したりすることはできません。
そこでボブは思いました。
バレッドジャーナルの方法をさらに改良して、アイデアノートを検索しやすいようにしたら、この煩雑なノートたちももっと上手く使えるようになるのではないか?と。

そしてさらに思いました。
もし仮にそんな便利な検索システムを作り上げたら、それってそのまま記憶術の検索システムに転用できるんじゃないか?
むしろ、イメージは3Dでノートは2Dなのだから、イメージの方がノートよりより良い検索システムを作れるのではないか?と、そう思った次第です。

どのようなノートの検索システムをノート上で作れるかは謎ですが、もしかしたらそれこそが最強の記憶術になるかもですね!

疑心暗鬼になるので、、、(規則対象外)

えー。
ここで書いた情報がTwitter上で、公然とした場所でツイートした方が散見されたので、、、と言っても、自分で思いついたと言われれば、そうなのかなーと思わざる負えない情報なので、ボブの疑心暗鬼と脇の甘さでこうなった、と思っておきます。
今回は!

ということで、誰でも手軽に使える方法は金輪際発表をいたしません!

ここではみなさんに記憶術の問題を提起するに留まることになります。
こんな問題がありました。
ボブはこの問題の一つの解答を知っていたとしても、それを載せることはありません。
こんな悲しいことになったのは、ここの情報を載せるという行為を行った方にあると思います。
「この記憶術はボブが作った。なのに何でお前が思い付いたように言っているんじゃい!」と思ってしまいました。

と言っても被害妄想かもしれないし、知識には名前が付いていないので、どうしようもない。
泣き寝入りするしかありません!
そいつらに言いたい。
今後は自分で、ちゃんと頭使ってオリジナルの記憶術を考えて、で、それを他人に言いましょうね?!と。

まあ有用性が下がるので、もうこのブログも終わりかな(笑)。
どうでもいいですけど、、、来ている人は元から少ないので(笑)。

検索系Xという仮定

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単語を何でも記銘できて、いくら入れても想起できる、という検索系をXと仮定する。
このXの性質を考えて行こうと思います。

ここで重要になるのは、“いくら入れても”想起できるというところでしょう。
これをまず考えてみたいです。
情報をドンドン入れていくとネックになってくるのは、全体像がわからなくなることだと思います。
一体ボブは何を覚えて、それはどこを検索すれば思い出せるのか?という点が量を覚えたときのネックだと思います。
これをどうするのか?
現在の持っているボブの知識では、検索系は「特徴検索」であると言えると思います。
つまり情報の特徴を検索しているということです。
ここで言う特徴とは、他の情報との“差”のことです。
この差が大きければ大きいほど、検索の成功率は上がると思われます。

しかしながら、このような特徴も実際は覚えておかなければならず、特徴が多くなれば結局それだけ量が覚えられなくなります。
つまり結局は特徴を記憶していないと、何も想起できないということになります。
このことから、「特徴をどれだけ多く覚えても、何らかの方法で特徴を少なく覚える技術」というのがXと言えると思います。

複雑な関係性を記述するには?(規則対象外)

系統だった関係性を記述する方法は、鈴なり式があります。
鈴なり式を使えば、ある程度の関係性を記述できます。
しかし鈴なり式はかなり大規模な仕掛けなので、これを実行するには少し工夫が必要となります。
その上で鈴なり式では、かなり複雑な関係性を記述することは難しいでしょう。

そこで今回のテーマ、というわけです。
複雑な関係性を記述する方法というのは、ボブ達記憶術を使う人達が持っている手駒の中では、関連付けしかないような気がします。
この関連付けを複雑化させることで、複雑な関連性に対応して行くことしかないのではないか?と今のところ思っています。
関連付けにも色々なものが存在しているので、これが関連性を記述する方法として適していると、断言できるものはありません。

それとは別なのですが、ボブは関連付けに頼らずに複雑な関係性を記述する方法というのにも興味があるので、そちらも模索したいと思います。

またまた自閉症の方たちの話

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自閉症の方たちの話。
たまに周期的に来る自閉症の方たちに多く見られるサヴァン症候群のことを考えるクセの時間がやってまいりました。
今回も乏しい知識から、なぜ自閉症の方にサヴァンが出現しやすいのか?を考えてまいります。

ボブがどうしても気になっている点があります。
それは自閉症の方の直線状におもちゃを並べる遊びというのがあります。
これを今回別のことを考えていて、たまたまこのことをまた考えることになりました。
そこでボブが思ったのは、この直線状並べる遊びは、もしかしたら物体を“量”として捉えることにつながっているのではないか?という仮説です。
つまり、直線状に並べることにより、順番が付く。
そしてその順番の数字を量として捉えることで、全てのものを量として記憶することが可能なのではないか?という大胆な仮説です。

さて、ここで問題なのは、その量があるとします。
1+1は2というのは必ず成り立ちますよね?
でも2は1+1ではないのです!
ここ重要な所です。
なんならテストに出してもいいくらいな場所です。
つまりこの仮説だと情報が複数ある場合、個々の情報は1や2として出力するのは容易なのですが、1+2をやったとき3にはなるけれど、3を1と2だと想起することができないということです。

さあ、この問題をみんなで解きましょう!!

関連付け方法一覧

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行為による関連付け
いわゆる連想結合法で、イメージ同士を行為によって関連付ける方法

連想関連付け
連想性の高いイメージ同士の間で行える関連付け方法

類似関連付け
イメージ同士の類似点を見つけて関連付ける方法

因果関連付け
イメージ同士を因果によって関連付ける方法

集合関連付け
複数のイメージを一つのカテゴリーにくくる関連付け方法

対比関連付け
イメージ同士を対比して関連付ける方法

組み合わせ関連付け
イメージ同士を組み合わせて関連付ける方法

分割関連付け
イメージを分割して、任意のイメージをその分割したイメージと関連付ける方法

配置関連付け
イメージを置くことによって関連付ける方法

配置対称性関連付け
配置を対称的にして関連付ける方法

順序関連付け
順序を決めて関連付ける方法

順位関連付け
何かしらの概念上の順位を付けて関連付ける方法

抽象化関連付け
何かしらの抽象化した概念のもと、複数のイメージ解釈し関連付ける方法

具体化関連付け
抽象的概念のイメージに紐づけて関連付ける方法

移行関連付け
バラバラのイメージを一つの変化として関連付ける方法

個数関連付け
同じイメージの個数同士にすることで関連付ける方法

間接関連付け
イメージ同士の間の空間を使って関連付ける方法

逆転性関連付け
イメージとイメージの間に何かしらの逆転性を見つけて関連付ける方法