直感的記憶術の威力

直感と連想の違いは、直感の方が「先入観」といったほかの要素が混ざっている。
でも今のところほぼ直感と連想同じようなものと考えている。

さて前の記事で連想って一回で出力する情報量を大きくできるかもしれない、と述べた。
つまり通常連想という言葉を聞くと、大体の人が単語から別の単語を想起することを思い浮かべるが、別に大量の情報からまた別の大量の情報を想起してもできないことはないことに気づくかもしれない。

これはようするに一回の出力でも直感的でありさえすれば、大量の情報を一回で出力できることを意味する。
これを何に利用するかはまだ考えていない。
が、大量の情報を一回で出力できるようになると、連想でつなげられるイメージの量が格段に上がる。

例えば今までは「リンゴ」から「ミカン」へと単語から単語へ連想していた。
この方法だと想起するときの問題で「リンゴ」から「ミカン」「ナシ」「スイカ」「バタコさん」と連想していくと「リンゴ」から「ミカン」や「ナシ」を想起するときに、必ずしも全ての単語を思い出せなかった。
これはリンゴの特徴から次の連想の特徴を思い出しているからで、リンゴの特徴を使い回しすぎた結果、連想した全ての単語にはアクセスできないからだ。

これが大量の情報から大量の情報へと連想できる場合、結果が変わってくる。
例えば「喫茶店」から「コップ」「氷」「お茶」へ連想が成り立つ場合、喫茶店には様々な特徴があるため、それらの様々な特徴をそれぞれの単語に割り当てていくことができる。
そのため単語にアクセスできる可能性が上がる。

こんな良いこと尽くめな連想だが、これを応用しているのが記憶術だと思っていい。
ここでボブが改めて思ったのが、「連想」と「想起」の違いって何?ということ。

連想は連想元があり、連想先はランダムで大量の情報を出力することができ、自由で速く、拡散的な出力だ。
それに対して、想起は想起元は必ずしもなく、想起先は意図的で特定のモノや出来事を少量出力することが多く、収束的な出力だ。

こんな分類をしたが、そんなに簡単に連想と想起を切り分けることはできないようだ。

だがボブは思う。
思い出すという作業は収束的思考の一種だが、どう考えても連想のように拡散的に思考する方が苦になりにくい気がするし、大量の情報を思い出せる。
そこで全ての想起現象を連想的にした仕組みを作るといいのではないか?と考えている。

場所法の不思議(主観的視点)②+吹き出し

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俯瞰的視点を辞めて、自分をイメージの隣に置いて、イメージを場所に置いてみた。
結果から言えば、どうも自分のイメージがある、なしに関わらず全然変わらない定着力を示した。
つまり自分のイメージの有無はどうやら定着力には関係していないようです。

そこからボブは前回の反省から、半透明な自己イメージを置いて、そこから主観的な視点で場所をみようと考えました。
つまり俯瞰してみるのではなく、半透明の自分の後頭部を通して場所をみようと考えたのですが、まだそこまで行っておりません。

さらに想起の仕方を変えたいと思って始めた活動である“吹き出し”についての活動の方も場所法につながるものであるためここで紹介します。

俯瞰的視点から自己をみて、その自己のイメージしているイメージを“吹き出し”のような形式の表し方で表し、その上で想起するとき、その自己と吹き出しのイメージを想起し、その想起している自己をイメージし、吹き出しを付け、それを想起している自己を想起し、、、と入れ子状に想起したいと考えていたのです。
が、俯瞰的視点もそうですが、吹き出しが全然上手くいかなかったので、これまた中断した作戦です。

今まで吹き出しは気体状の何かとして考えていたんですけど、どうもそれだと上手くいかないみたいです。
そこで風船のような透明な袋をイメージしたら、どうもそれだと吹き出しが上手くいくようでした。
また別に四角い容器のようなイメージでもこれまた上手くいきました。

どうも“気体”だとダメみたいです。
なぜダメなのかは現在わかりません。
これまた場所の不思議です。

セルフレクチャーでパッと復習

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セルフレクチャーをしていると、その内パッと言いたいことが思いつき、言う必要がないんじゃないかな?という場面に行き着く。
これは高速会話をするためには必要なのだけれど、ではどうやったらなるの?という疑問に襲われる。

今わかる範囲で言えば、理解を伴なった“一つの”表象が形成されるとなるのではないか?とボブは仮説っています。
でもそのためには、どうも情報量が多すぎないか、あるいは複雑なことを言っていないかという点が重要なのではないでしょうか?ということに。。。

ここで考えたり、観測したりするのが必要なのは、パッと思いつくようになる情報の性質やどうやったらできるのか?ということの蓄積です。

一つのまとまったイメージを作るというのが大事になって来そうというのはわかっているのですが、それが対文章式記憶術のイメージでも足りるのか?という問題がありますし、どんなイメージが結局活躍するのか?という問題でもあります。

現在のボブの思考は、想起、復習はセルフレクチャーありきの構造で進めて行こうと考えているので、対文章式記憶術のイメージがそのまま通用するというのはボブにとっては大事なことです。

記憶術の大問題集【mixiより】

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「これを読めば、このブログで書かれたことが分かるかも」

 この疑問や問題をクリアするとスゴイことができてしまうっというような大問題を、ここでは記していきたいと思います。

 最大の問題“干渉”についての問題。
 「どう干渉を防いだら良いか?」、また「干渉とは何か?」というような問題を考えています。

 第二の問題“想起”についての問題。
 「どのようにしたら、想起の速度が上がるか?」、また「想起の一回あたりの量が上がるか?」というような問題を考えています。

 第三の問題“イメージの統合”についての問題。
 「どのようにしたら、大量のイメージを、一つのイメージに統合できるのか?」というような問題を考えています。

 第四の問題゛イメージの持続時間”についての問題。
 「どのようにしたら、イメージが消失せず、持続することが可能なのか?」というような問題を考えていきます。

 第五の問題“イメージの厳密性”についての問題。
 「どのようにしたら、緻密に描いたイメージが消えないか?」というような問題を考えています。

 第三、四の問題は、対文式記憶術として問題を取り扱っています。今一番現実的な問題です。

コマ割り型パーツの無能さ(小説版)

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昔々、そのまた昔、ボブ氏とシモニデス先生という記憶術の開発に身を捧げたヲタク達がおったそうな・・・。

シモニデス先生「拙者、切腹するでそうろう」
ボブ「何言っている!?こんな所で切腹するなんて、辞めてくれ!」
シモニデス先生「止めても無駄じゃ!切腹するでそうろう!」
ボブ「いや!切腹するのはいいけど、床が汚れるでそうろう!」
シモニデス先生「(´;ω;`)えっ?」
ボブ「切腹するのはいいけどね。。。場所をちゃんと選べや!」
シモニデス先生「オラはもっと、もっと、どうしたの?とか、そういう声かけをしてほしかったんですじゃ」
ボブ「ちっ!どうしたんですか?」

シモニデス先生「前喜んでいたことがぬか喜びに終わったのですー」
ボブ「あー、、、あれ?あんま期待してなかった。大丈夫みんな期待してないから」
シモニデス先生「(´;ω;`)。あれってパーツをコマ割りの形にするヤツだよー?みんな相当期待したよねー?だって、あれができれば少数のパーツで、複雑な情報を覚えることができるんだよー?」
ボブ「うん!無理だと思った!」
シモニデス先生「何が無理か聞かないの?」
ボブ「(・∀・)ウン!!」
シモニデス先生「・・・。いちおう聞きたい人もいるんで、聞こうよ。。。
イッキマース!!
ダメだった理由。
単純に他のストーリー法などを使った場合との効果を比較した場合、明らかにストーリー法を使った方が手っ取り早いから。
次に何のメリットもない。もう一度言います。何のメリットもなかった。
例えば対文章式記憶術のパーツ化は想起する際に、形だけで想起が完了できるというメリットを作り上げていた。
でもコマ割りに書いた情報というのは、想起する際、普通の記憶術と同じぐらいの想起効率だった。
そのためパーツにしてしまうと、むしろ想起効率を下げてしまう。。
ということだったんですー」

ボブ「想起効率をわざわざ犠牲にしてまで、パーツに張り付けることはできないということかー。まあ、完全に対文章式記憶術の特性潰しになっているね!?」
シモニデス先生「オーマイガー!」

記憶の記憶(記憶術学における復習学)

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また本ブログの内容はまだ実証されていません!

メタ記憶とかの落ちじゃありません!
正確には記憶を想起している状態を、記銘し直すというものです。

例えばあなたが、「対文章式記憶術は文章に特化した記憶術です」という文章を覚えなければならないとします。
そのとき、あなたはまずこの文を覚えます。
そして次にちゃんと覚えたかを想起して確かめます。
そのとき重要なのは、あなたはその自分を少し遠くから観ている状態にするのです。
ようするに、文を想起しているあなたを観ているあなたが存在しているということですね。
このとき、頭の中で行われいる想起している文を、イメージなりなんなりであなたを観ているあなたにわかるように外に出すことが重要です。

そうして、入れ子状に思い出しているあなたを思い出しているあなたを思い出しているあなたを・・・というようにできます。

これは今日思いついたことですから、実証も何もしておりません。
興味のある方は検証してみ。