LinkNote的想法源自一个非常简单的问题：我们的创始人很难记住我们阅读的绝大多数内容，但是我们每天花费大量时间阅读新内容。 我们很快意识到我们并不孤单。 滑铁卢大学的一项研究发现，普通人在阅读本书的两天内会忘记80％的阅读内容。 幸运的是，更多地了解我们的大脑如何存储记忆可以帮助我们最大程度地保持长期记忆。 具体来说，我们必须了解我们的大脑如何选择要记住的内容。
想象一下在一家新餐厅看菜单，试图决定吃什么。 种类繁多的食物令人生畏，因此您坚持自己喜欢的菜肴。 每个人都有喜欢的菜！ 鸡手指？ 意大利面条？ 还是为什么不跳到甜点？ 无论如何，原理是相同的：我们倾向于我们知道自己会喜欢的口味。
信息也是如此。 多伦多大学的玛格丽特·施利希廷（Margaret Schlichting）解释说：“可以与现有知识关联的新信息是’特殊的’。”大脑将其视为其“最喜欢的菜”，并且能够更快地吸收这种想法。 Schlichting继续说道：“大脑也对它进行了不同的对待： 它参与了特定的神经机制 ，通过大脑记忆和控制系统之间的协调相互作用来实现。”
对于那些想要有效地吸收他们所阅读和听到的内容（应该是所有人！）的人们来说，新信息与现有信息之间的这种关系对于理解至关重要。 因此，有意义的是， 保留新信息的最佳方法是在新旧之间积极建立联系。
对于我们想要学习的任何东西，我们必须回顾一些我们已经知道的相关信息。
一旦我们知道大脑如何选择要保留的信息，就可以破解它吗？ 是!
我们知道，我们保留和理解新信息的能力取决于我们已经掌握的相关概念和想法。 通过积极地将思想编织成对该主题的更广泛，更概念化的理解，我们正在创建爱丁堡大学的研究人员所说的“记忆模型”。
然后可以将该模型抽象为我们希望快速吸收的一系列相关信息。 Schlichting解释说：“在获得新的体验时，可以部署内存模型来帮助我们理解，记住甚至“填充”缺失的信息。”
一种更好的解释方式是通过示例：“计算机”一词相当简单。 我们知道它的正式定义是“根据可变程序中给出的指令，通常以二进制形式存储和处理数据的电子设备。”
但这到底是什么意思 ？
我们对计算机的了解来自与计算机有关的各种经验。 我们浏览内容，与朋友联系，开发软件-所有这些体验都建立在我们计算机的“内存模型”上。
当我们想学习有关计算机的新知识时，我们的模型会抽象出新概念：我们以前有关计算机的经验和知识可用来解释当前的知识。
我们可以通过在尝试记忆内容之前建立对新想法的抽象理解，来破解称为“神经集成”的过程。 这很有道理：如果您了解原因，就更容易记住该怎么办 。 如果您了解了一堆相关的内容并将这些信息编织到当前模型中，则记住该内容将更加容易。
最大限度地保留大脑是两个停止的过程：
- 创建广度的内存模型。 显然，如果您至少对该主题有概念上的了解，信息保留会变得容易得多。 这样，您可以将新信息编织到模型的框架中。 通过将自己暴露于更广泛的主题，您将获得更多基础知识，新信息可以“坚持”进行。 我们在以后的帖子中的目标是建立一个记忆模型库，您可以以此为起点来最大程度地发挥大脑的潜能。
- 积极参考您当前的模型。 第1步需要一些新的知识，但是如果您已经知道某个主题怎么办？ 通过积极地将新信息与您已经知道的信息联系起来，您将可以比以前更快地保留内容。
没有人会记住所有事情，但是了解您的大脑用来吸收和存储信息的方法可以使您在学校，工作中甚至在玩一两次危险游戏时都能站得住脚！
