# 回归词典，超越题型，用 Anki 深度学习语言

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本文是拙作《Anki 进阶手册》部分章节的延伸。欢迎选购完整作品。

不难预料，在人人都无法避免人工智能的时代，工具会更快地反过来塑造我们：思考愈发趋同。已经有越来越多的人类文章，读起来像是人工智能吐出来的。

只有一个问题：人工智能是在零风险环境中养大的精神异常者，承担风险的是我们。

考虑一下语言学习。我很高兴让 ChatGPT 辨析一簇近义词的微妙差异，或者用 Claude 咀嚼厚厚的一摞文法资料，很可惜，它们无法区分权威来源和民间变异。变异固然不可或缺，否则语言就不会发展（其实根本就不能存在），可绝大多数变异——例如笔误、口误、断章取义、望文生义、键盘按键失灵、Siri 发疯——都没有留下来。当“空穴来风”和“contingent”尚未形成与原始含义截然相反的现代意义之前，你不能太把那些先锋分子当回事，否则只会让人难以理解。

这就把我们带到了 Andy Matuschak 提出的一条路径：聚焦关键文本，人工智能只是叠加在上面的滤镜，但不能用生成物取代原始文献。这只是一个结晶核，接下来，你还需要让晶体成长，一种方法就是间隔重复，让算法帮你安排学习和复习节奏。我曾在书摘这一特定场景下，不吝将间隔重复之于人脑，比作训练之于大模型：

> 直接把摘抄放诸笔记软件，一般只能通篇翻阅，此方法显然不可靠，盖一本书的划线句子，就能耗掉一刻钟时间，随着阅读的前进，复习很快也债台高筑。另一条路径则是纯粹随机抽取摘抄，讨巧的软件还会附带一个主屏幕 Widget，随机显示金句名言，虽偶有惊喜，却放弃了有的放矢的复习，把一切交给机缘。而 Anki 的算法——间隔重复——则为复习摘抄提供了成熟方案，正如背单词，复习往日收获的好句子，也只需要遵循一个简单的游戏规则：能够轻松记起，则推迟下一次复习；反之，则加紧学习步调——就像训练人工智能一样。

值得复习的，远远不止书摘。内容和题型不必绑定，语言知识也可以当作一种书摘；题型和软件也不必绑定，尽管愿意松绑的，事实上似乎只有 Anki。如果你找得到可自定义模板且可调整复习节奏的间隔重复软件，那么本文的大部分想法也适用于它们。

学外语，首先要找对资料。用中文解释外文的，最次，这都不是辅助轮，而是只配眼镜不带手柄的早期 VR 了。母语人士编写的词典，最可靠，但也有区别，我在意的，并非海明威或福克纳用过哪本字典，这只是量的差异；更重要的，是质的区别：这是一本通用字典（Dictionary），还是近义词词典（Thesaurus），或者更偏向写作等应用的指南？大致可以说，Dictionary 解释了一个词，Thesaurus 比较了一组词，而指南则更有作者或机构的个人风格。于初学者而言，Thesaurus 更适合作为经典文本。

牛津出版的 Thesaurus 有两种词义辨析模块，一种是“CHOOSE THE RIGHT WORD”，直接下定义，直接点明近义词之间的区别。

另一种是“WORD TOOLKIT”，纯粹举例字，让你自己体会差异。这一模块可以快速生成几十张复习卡片。

但要小心，你可以马上翻开差不多同一时期出版的普通牛津 Dictionary，往往发现两边的定义不一样，甚至矛盾。这是编撰风格所致，牛津的大部分词典，都是描述性而非规范性，举例字远远多于下定义，但 Thesaurus 不得不在模棱两可之间摆明立场，结果就是常常过火。

矛盾产生的张力，恰恰能推动学习语言，让你自己思考。有盖棺定论之际，当然可以直接摘抄原句，如果发现矛盾，就意味所谓字典，其实也可能是一家之言，尚需甄别

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