记忆引擎

记忆引擎（MemoryEngine）是根据人脑在学习过程中的注意、记忆、理解、情绪等方面的认知规律，利用信息技术记录人脑与电脑互动过程中的各项数据，对人脑记忆形成过程进行精准计算和仿生模拟，实时绘制每位学习者针对每项学习内容的记忆图谱，并根据大脑的遗忘规律，精确计算出每项学习内容的下一次最佳复习时间。

记忆引擎用智能化实现个性化，达到“人脑学习、电脑管理”

记忆引擎技术的发明人是杨宁远博士。

目  录

· 1记忆引擎发明人

· 2记忆引擎的运行模式

· 3记忆引擎的基本原理

· 4 记忆引擎的运用

1记忆引擎发明人

记忆引擎之父 - 杨宁远博士

北京大学核物理学士

美国纽约大学(NYU)心理学博士

美国宾州大学认知科学研究所 博士后

美国斯坦福大学语言信息研究中心 研究员

美国斯坦福大学天才少年培训中心 研究员

红杉树智能英语“人机对话记忆引擎平台”首席科学家

1998年，获得纽约大学博士学位之后的杨宁远博士，受邀到宾夕法尼亚大学的认知科学研究所做博士后，开始从事脑电波和大脑信息处理研究。

2000年4月，受聘到斯坦福大学语言信息研究中心作为研究员，研究如何用脑波来识别大脑信息处理过程。

2001年，由杨宁远博士为核心的“硅谷第三脑专家小组”，率先提出“记忆引擎”概念，并在一套完整的人机互动学习系统中，成功应用“记忆引擎”技术。

2010年，杨宁远博士入职北京国音红杉树智能科技有限公司，任“人机对话记忆引擎平台”首席科学家。

2记忆引擎的运行模式

数据采集 记忆优化 数据存储

记忆引擎可以实时监控学习者和电脑互动过程中的各项数据，并将数据传送到记忆优化器中进行计算和分析，从而准确判断出学习内容在人脑中的遗忘点，并在遗忘点到来之前精确、及时地向人脑发出遗忘预警，使人脑在连续、反复的记忆之下，最终对信息形成永久记忆。

记忆引擎中的数据监控器、记忆优化器和数据存储器三者之间关系紧密，并不能进行简单的物理分割，而只能是从功能上进行区分和描述。

数据采集器

监控学习过程中的各项参数。学习者在看到电脑呈现的内容时，通过点击鼠标或者键盘进行学习，数据采集器就会持续记录学习过程中的各项参数，包括什么时间进行学习，学习了多长时间、人机交互的时间间隔、学习次数、对错情况、反应时间长短等，通过持续的监测获得每一学习者大脑对所学内容的记忆状态的各种属性。

记忆优化器

利用数据采集器获得的各项参数，在记忆优化器中精确计算出不同掌握状态的所学内容下一次最佳复习时间，来优化学习顺序，增强学习和记忆效果，使电脑与人脑之间的信息交流形成谐振态，从而达到人脑自身工作无法达到的境界。

数据存储器

将数据采集器和记忆优化器中的数据，通过网络传输到服务器端的数据库中存储，以备下次学习时调用。

记忆引擎的发明是杨博士在脑科学、认知心理学、信息技术三大科研领域交叉的重大科研成果，并被业内人士尊称“记忆引擎之父”。在记忆引擎的驱动下学习，大脑记忆功能参数得到持续提高，对于促进大脑的发育和保持大脑的活力具有十分重要的意义。

3记忆引擎的基本原理

精确计算出每项学习内容的下一次最佳复习时间点

人的记忆过程分为感觉记忆、短时记忆和长时记忆三个阶段。

来自环境中信息短暂保持在感觉记忆中，如果没有受到注意便会消退。受到注意的信息会进入短时记忆，在短时记忆中信息经过反复复述才能进入相对持久的长时记忆。

有两个脑区在人类记忆中作用极为突出。

人类主要依靠脑的额叶结构产生和提取记忆，颞叶结构永久储存这些记忆。

自《认知心理学及其启示（第7版）》【美】

记忆引擎融合了脑科学、认知心理学、信息技术，其详细原理非常复杂，以下阐述其基本原理。

记忆引擎的基本原理就是为每个学员的每项学习内容找到下一次最佳复习时间点，在这个时间点复习可以最大程度地获得记忆强度增加值（s）。

如下图所示：记忆强度增加值（s）=训练函数的变化值（s1）-遗忘函数的变化值（s2）

1记忆强度： 是指存储在长时记忆中信息的熟练程度，是多次学习累积的结果。

2记忆函数： 是指每次进行复习时记忆强度的变化规律。

3遗忘函数： 是指按照每个学员遗忘曲线形成的记忆强度变化规律。

4记忆引擎的运用

红杉树小红本：

2021年，北京国音红杉树智能科技有限公司开发出品的红杉树小红本人工智能语言训练系统于8月18日正式上正式投入市场。

小红本人工智能语言训练系统是公司基于杨宁远博士研发的记忆引擎核心技术、深度定制开发的、搭载人工智能语言训练系统的智能硬件产品。它聚集了红杉树智能英语第三代“记忆引擎”人工智能前沿技术，依托“云计算、人工智能、大数据”，以优质的教育资源，融合先进的教育理念及学习方法。将人工智能技术应用在专业课程体系中，人工智能科学规划学习路径，有效解决了中国学生学英语的难题。