时间：2014年11月21日|4094次浏览
第一章 绪论
据《世界记录辞典》记载，有个印度人鼻子下面的胡须 竟长达二米五十厘米。这件事，除热心了解无聊事情的人 外，很多人是不知道的。根据这一记载，我们便可知道世界上最长胡须的长度和它生长的部位，并且知道这一事实载于 《世界记录辞典》中。如果你闭上眼睛，过两三秒钟后，试回忆这一数字，你肯定能回忆得起来。即便过了十分钟后再问你，你大概也能回答出来吧?要是花费更多的时间记住这一 数字的话，即使过了一个月，你也许还可以回想起来。
在一个新鲜事物呈现后的短暂时间里，人是能够回忆起它的。在这短暂的时间内，事物或者它的形象，无疑将储存 在人的头脑中的某个部位。因此，人是具有记忆的。
那末，记忆究竟指的是什么呢?人们将其非正式地定义 为：所谓记忆，就是在某一期间能保持事实(信息)的一个 存储器。但是，如果承认这样简单的定义，不仅人类，就连 其它许多事物也是具有记忆的。例如，树木就具有记忆。为什么这么说呢?这是因为由于年轮的增加，树木保持了树龄 的信息。除此而外，树木还储存着它所经历的有关事件的信 息。例如，某天晚上，雷击给树干留下了黑色龟裂。因为龟裂一直残留着，所以就成了树木对雷击事件的“记忆”。
可是，人所具有的记忆，与树木所具有的记忆相比，则更为复杂。如果我们稍加思索，就能列举出树木的记忆和人的记忆的区别来。第一，能够进入树木记忆中的信息种类是非常有限的。虽然树木能够将树龄的信息(有时还有雷击的 信息)储存于“记忆”中，但它不可能储存世界上的胡须这 样的信息(-虽然也有记载着太郎爱上了花子这一爱情故事的 信息的树木，但是雕刻这种信息的是人，而不是树木本身)。与此相反，无论什么样的信息，人都能记忆它。比如，在两三分钟以前，记忆了世界上最长胡须的信息，这就是人能够记忆任何信息的一个例证。
树木和人的记忆的第二点区别，就是树木不能从记忆内 检索信息，也不能根据需要向外界传递其信息。当我们以不 同讯问方式向树木打听树龄时，树木都不能回答我们。只有人砍倒树木，亲自点数其年轮才能发现。与此相反，如果我 们向某人讯问他记忆的信息.他就具有检索信息并把它传递给我们的能力。这里应当指出，人们要求信息的方式以及信 息的传递方法总是根据具体情况而有所不同。例如.如果我 想知道你的名字，仅仅向你打听你的名字，你也许就会把它用嘴告诉我。可是，当我在巴黎的餐馆里向一个不懂英语的 侍者打听盥洗间时，我的信息要求和侍者的信息传递便将以 相应的手势来表达。又如，母亲对于一个还不会说话的幼儿，必须用独特的方式去要求所需要的信息。总而言之，如果向 人要求信息，人就具有用多种方式检索并传递信息的能力。
人不但具有记忆，而且具有精密的记忆系统。前面，我 们已经谈到了这个系统的两三个特征。即：这个系统具有将 新信息输入记忆以及检索已经保持在记忆中的信息的能力。而尚未叙述的另一个特征，就是随着时光的流逝广那些逐渐 失去利用可能性的信息，也还保留在记忆之中。一九七二 年，我住在纽约，所使用的电话是纽约的电话号码P当时， 这个电话号码保留在我的记忆系统中，发挥了很大作用。可是，现在却不同了。正如俗话所说：“事过境迁” 了。
本书的主旨在于：详细地说明人类的记忆系统，主要针对这个系统怎样记忆信息，怎样检索信息以及记忆内的信息 是怎样组织的等问题进行论述。
一、信息加工的研究
我们一直是以信息的观点论述记忆的。这里，我们把信 息笼统地认为是，被人们所记忆、检索和遗忘的事物。从信 息的观点来论述记忆还是最近的事。即从二十世纪五卜年代开始才为理论家们所运用。主要是两个事件刺激了此二者之 间的接近。这就是信息理论的发展和计算机的开发。因此，
在作进一步论述之前，我们先要简单地叙述一下这两大事件 与记忆研究向信息加工理论发展的联系。
信息理论
什么是信息?关于这个问题，我们都有直观的认识。如 果我把你在以前所不了解的事情告诉你，就等于你得到了信 息。例如，当你读到了世界上最长胡须的长度时，你就得到了信息。然而，假若我告诉你世界上最南端的大陆是南极 洲，这是不是我告诉了你一件事情呢?是的。但这是否可以 说你得到了信息呢_?回答是否定的。为什么?这是因为我并 没有告诉你一件你所不知道的事。
一九四九年，香农和韦弗(Shannon C-E & Wea- ver.W)提取了关于信息的直观内容，并把它数量化。也就 是说，他们显示了信息怎样才可能测定。他们认为，为了使信息数量化，首先要确定测定单位。众所周知，我们测定体积 时是以立方厘米为单位。在测定距离时是以厘米为单位，而 测定信息的单位则是比特。所谓一比特，就是被定义为：得以区别几乎是发生于同一位置上的两事物的佇息a。如果 我告诉你，抛硬币时，硬币落下后是反面向上，那就等于我 把一比特的信息传给了你。这是因为在我把这一结果告诉你以前' 对你来说是正面向上还是反面向上其概率是等同的。心理学书籍推荐：http://www.yuexinli.com/
一般说来，在某个场合，有n个发生概率相等的结果 (例如，假若掷骰子，N= 6;如果让你想象从0到9中的一 个数字，则N=lfi;而假如让你思考英文字母表中的一个字 母，则N=26 )。在评价这种场合的结果时所得到的信息 量，可用如下公式表示：I = log2N。
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