信息过载，知识爆炸。据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从 2018 年的 33ZB 增长到 175ZB ，相当于每天产生 491EB 的数据。如果把 175ZB 全部存在 DVD 光盘中，那么 DVD 叠加起来的高度将是地球和月球距离的 23 倍（月地最近距离约 39.3 万公里），或者绕地球 222 圈（一圈约为四万公里）。以 25Mb /秒网速计算，要下载完这 175ZB 的数据，需要 18 亿年。虽然这种指数级的增长为个人和整个社会带来了巨大的机遇，但无论是人类的大脑还是目前的技术，都无法充分发挥其潜力。
Tips：Byte < KB < MB < GB < TB < PB < EB < ZB < YB
信息时代是最近 200 年才开始兴起的，所以从进化的角度来看，人类对信息时代的适应性很差。虽然大脑的存储量惊人（并且消耗能量很少），但是也是出了名的不可靠 —— 这是因为我们并不会存储我们知道的而每一个细节，而是将其识别为各种「模式」，回忆的时候将各种「模块」拼装成大概的样子。比如当你经历「2001 年那个寒冷的下雪的晚上」，你会把「寒冷」「下雪」「晚上」以及 「2001 年」这些「记忆」分别存储，等需要调用的时候再一起「拼装」出来。同样当你回忆去年很冷的晚上遇见了一个老朋友，那么这个「寒冷」的感觉就是被复用的 —— 这也是为什么我们总会有一种「此时此地此景我似乎在哪里见到过」的原因 。
另外，基于上述存储方式，我们很少能精确地进行量化 —— 我们生活中经常使用 「可能」、「肯定」、「也许」等词，在我们的直觉中，我们会感觉到类似于我们对这些信念模糊的概率，但是实际上我们经常被客观数据打脸。这也是为什么我们总强调客观，但始终还是做不到的原因，因为我们的记忆是模糊的。所以我们今天的大脑还是会有许多的认知偏差，让我们做出各种错误的决策。
这就是我们的大脑，虽然存储量很大耗能很少（基本上就是一个 5w 的灯泡），但是不够精确，充满了不确定性。
我们通过观察、抽象（如定义词等）、建立模型、归纳推理和演绎推理等方式，形成了关于世界如何运作的复杂信念，然后将其通过「词汇」在我们脑子里建立节点，形成一个彼此相连的网络。所以有些时候你会发现不同的语言之间确实很难翻译，因为这些词汇背后的「语境」需要很多文化背景才能解释。比如在德语中的「verschlimmbessern」，就是动词：尝试改善却使情况更糟。
但我们的学习过程，是以非线性的方式形成的。比如你在外面餐厅吃饭，可能同时增加了餐厅管理的知识，也增加了烹饪知识，而且很可能是某种面食的烹饪技巧。心理学家将能在 60 - 90s 记忆的一个信息，称之为一个「块（chuck）」。根据赫伯特 · 西蒙（ 什么是西蒙学习法 ）的说法，每一门学问所包含的信息量大约是 5 万块，如果 1 分钟能记忆 1「块」，那么 5 万块大约需要 1000 个小时，以每星期学习 40 小时计算，要掌握一门学问大约需要用 6 个月 —— 不过如果这个知识块没有和现有的知识连接，那么根据用进废退的原则，这些神经回路很快就会萎缩，也就是我们所说的遗忘。
每个受过高等教育的人，差不多都能识别 5 万到 10 万个不同词汇，并回想起它们的含义。这些词汇会形成专属的知识网络。「在任何专门知识领域里，正是由于有了一张十分精致的网络，人们才能够从千万种不同事物、不同情境当中，判别出其中任一事物或情境，这种网络是专家的基本工具之一，是其直觉的主要源泉。」但随着你的观察越来越深入，获取的信息越来越多，你也很有可能会颠覆你在过去很久以来形成的决策或逻辑链。（比如，在今天这个时代是不需要考虑「下线」这种产品状态的）
那么写下来是否能解决这个问题呢？根据尼克拉斯 · 卢曼的说法，用你自己的话写出来当然能促进记忆，但问题是，如果你想把这些想法从脑子里拿出来，基于人类现在的I/O接口，你必须把图（Graph）变成一个流（Flow）。因为你一次只能说或写一个字。而我们日常受到的教育都是让我们按照八股文的形式，整理成完整的文档，而不是类似「原子化」的笔记。
而要想让别人（包括你未来的自己）吸收、有效地批判你的过去的思想基础上，他们必须把那一串话语/想法，在自己的脑海中重建原型 （说到这里推荐可以去看下《降临》，就能知道那种不需要时间维度一下就能将所有的信息讲述给对方的「外星语言」）