Ý tưởng thường được xây dựng trên những ý tưởng khác. Một số kết hợp trực tiếp vài hiểu biết có sẵn, số khác lại khó diễn đạt nếu thiếu ký hiệu hoặc thuật ngữ riêng. Khi một ý tưởng có ít thứ phụ thuộc, bạn có thể giới thiệu hết các thành phần rồi nói thẳng vào ý tưởng đó. Ví dụ: xanh là đi, đỏ là dừng, đèn xanh hay đỏ chỉ sang phải nghĩa là bạn được phép hoặc không được phép rẽ phải.
Nhưng nếu bạn vừa bị ném vào cả một “sở thú” thuật ngữ mới, khả năng cao bạn sẽ không tiếp thu nổi một câu nhồi quá nhiều thuật ngữ cùng lúc. Bộ nhớ làm việc không xử lý nổi từng đó thứ cùng lúc, và bạn cũng chưa kịp mã hóa thuật ngữ nào thành thứ gì bền hơn.
Vấn đề không chỉ là thời gian. Người ta quên gần hết những gì đã đọc mà không hề hay biết, nên kể cả khi bạn dành đủ thời gian tiếp thu các ý tiên quyết, bạn vẫn sẽ quên kha khá.
Đây có thể là một phần lý do vài chủ đề khó nhằn đến vậy. Học máy tính lượng tử đồng nghĩa với việc tiếp nhận cùng lúc ký hiệu mới, thuật ngữ mới và khái niệm mới. Cảm giác giống như đọc một cuốn sách khởi đầu bằng tiếng Anh, rồi từ và câu tiếng Tây Ban Nha cứ chen vào mỗi lúc một nhiều, đến lúc bạn nhận ra cả cuốn sách thực ra là tiếng Tây Ban Nha và bạn chẳng hiểu gì. Phải nắm từ vựng và ngữ pháp trước đã, rồi mới theo được cốt truyện.
- Bất kỳ hoạt động tương đối phức tạp nào cũng đòi hỏi giữ trong đầu nhiều thông tin hơn mức trí nhớ ngắn hạn cho phép. (Ericsson và Pool, 2016, tr. 61)
Nói cụ thể hơn: Học các ý tưởng ngày càng phức tạp có thể tương đương với việc hình thành kích thước khối hiệu dụng lớn hơn
Tài liệu tham khảo
Matuschak, A., & Nielsen, M. (2019). How can we develop transformative tools for thought? Truy cập ngày 2 tháng 12, 2019, từ https://numinous.productions/ttft