rough draft:
기억에 대해서 생각을 해봤다.
한번 학습을 해서 기억했던 걸
우린 많이 까먹는다고 생각한다.
하지만,
메모리 address를 까먹은 거지
메모리는 어디인가에 있다는 걸 생각을 못한다.
왜냐하면 우리가 배우길 메모리는 시간이 지나면
기억에 지워진다고 생각하기 때문이다.
그런 생각에서,
망각의 곡선이 발표가 되었고
우리는 아직까지 그렇게 생각한다.
망각의 곡선이 한가지 알려주는 것은
우리가 학습한 거 중,
오랜시간이 지나도 계속 기억하는
학습된 메모리가 있다는 것 이다.
이것에 주목해야 한다.
왜 반복적으로 메모리를 떠올리지도 않았는데
한번 배우고 우리는 오랜 시간 동안 기억을 할 수 있는 것 일까?
바로 한번 제대로 학습해서 이다.
이렇게 제대로 학습된 것은
우리의 메모리 address가 정확히 기입되어 있다.
그러기 때문에 어느때나 기억을 할 수 있는 것 이다.
그럼 제대로 된 학습은 무엇일까?
단순하다.
bio computing을 살펴보면 된다.
컴퓨터가 이진수 계산을 할 때
퀀텀 컴퓨팅은 삼진수로 계산하는 것 이고
바이오 컴퓨팅은 n진수로 계산을 할 수 있는 것 이다.
그리고 가장 좋은 바이오 컴퓨팅의 좋은 예는
바로
우리 자신이다.
이제 바이오 컴퓨팅을 대해서 알게 되었으니
제대로 된 학습을 대해서 상세히 이야기 해보자
n진수로 생각 할 수 있는 것은 상당한 행운이다.
0,1로만의 조합으로 정말 많은 정보를 저장하고 처리할 수 있는데
n가지 조합으로는 더더욱 많은 정보를 저장하고 처리할 수 있는건 당연하다.
그러하기 때문에,
무수히 많은 input 중 하나만 생각을 해도,
우리는 원하는 메모리를 꺼낼수 있다.
제대로된 학습은
무수히 많은 input을 다 생각하여 인지하고
학습했다는 것 이다.
예를 보겠다.
머릿속에는 아는데 입밖으로 나오지 못하는 기억이 있다.
얼굴은 떠오르는데 그 사람이 기억이 나지 않는 경우,
내가 떠올리고 싶은 단어는 기억이 안나는데 그 주변 기억은 나는 경우
이런 경우는 무수히 많은 조합중 몇가지만 생각하여 학습한 경우이다.
하지만,
무수히 많은 조합중 거의 모든 조합을 학습한 경우도 있다.
엄마, 아빠, 동생, 나 라는 추상적인 개념이다.
이러한 경우는 절대로 까먹을 수가 없다.
이러한게 제대로 된 학습이다.
우리가 학습을 할 때 여러가지 방도를 생각을 해서 기억을 떠올리게 하는 것
우리가 아이에게 알려줄 것은 어떻게 머리를 원리를 알려줘서
assembly 언어를 제대로 배우게 하고(무의식)
지속적으로 지식을 넣어주는게 아니라
지속적으로 뇌를 사용하는 법을 알려줘야 한다.
지식만 넣어주면, 자동적으로 뇌를 사용하는 방법을 터득하는 아이가 있는 반면
대부분의 아이들은 뇌를 제대로 사용하지 못한다.
나 또한 그렇다.
그러하기 때문에 지속적으로 뇌를 사용하는 방법을 알려줘야 한다.
그리고 우리랑 컴퓨터랑 그렇게 다를게 없다는 것을 알려줘야 한다.
구글링 처럼
검색어를 지속적으로 주입하여 우리가 원하는걸 찾으면 순식간에 그 지식이 떠오른다.
구글링 보다 더 편리한 것 이다.
클릭하고 원하는 정보를 찾을려고 읽을 필요가 없기 때문에
그리고 우리가 기억을 할 때,
쥐가 maze를 기억하는 것 처럼
sequence도 같이 저장한다는 것
그리고 생각의 궁전이 이 것을 활용한 메모리 메소드중 하나라는 것
