AI助我对抗遗忘曲线：打造一个智能单词记忆神器

“背单词”这件事，可以说是我们学习生涯中一座难以翻越的大山。最令人沮丧的不是背的过程，而是遗忘的速度——今天刚背的50个单词，明天可能就忘了一半。这种无力感，其实源于一个深刻的认知规律：艾宾浩斯遗忘曲线。

德国心理学家艾宾浩斯通过实验发现，我们对新事物的遗忘速度，是先快后慢的。如果我们不在恰当的时间点进行复习，大部分信息都会在短时间内迅速流失。而对抗这条曲线最有效的武器，就是间隔重复系统（Spaced Repetition System, SRS）。

像 Anki 这样的经典工具就是基于此原理。但今天，我们要更进一步，将 AI 注入这个古老而有效的学习法中，打造一个更智能、更懂你的“单词记忆神器”。

目标：创建一个AI驱动的间隔重复记忆工具

我们将编写一个 Python 脚本，它能：

1. 管理一个你想要背诵的单词列表。
2. 根据间隔重复算法，每天自动为你筛选出“即将忘记”的单词。
3. 在复习时，调用 AI 为每个单词生成独特的例句或助记法，加深理解。
4. 根据你的回答情况，智能地调整下一个复习日期。

第一步：奠定理论基础

• 遗忘曲线: 你学到一个新知识后，遗忘会立即开始。
• 间隔重复: 在你即将忘记的那个“最佳时间点”进行复习，能最高效地加固记忆，延长下一次遗忘的时间。这个复习的间隔会越来越长，比如1天、3天、7天、20天…

第二步：数据结构设计

我们需要一个地方来存储我们的单词卡片以及它们的状态。一个 JSON 文件是绝佳的选择。

my_vocabulary.json:

[
    {
        "id": 1,
        "word": "ubiquitous",
        "definition": "present, appearing, or found everywhere.",
        "last_review": null,
        "next_review": "2025-03-21",
        "interval": 1,
        "ease_factor": 2.5
    },
    {
        "id": 2,
        "word": "ephemeral",
        "definition": "lasting for a very short time.",
        "last_review": "2025-03-18",
        "next_review": "2025-03-25",
        "interval": 7,
        "ease_factor": 2.6
    }
]

• interval: 当前的复习间隔（天）。
• ease_factor: 简易度因子，一个浮点数，表示这个单词对你来说有多“简单”。它会根据你的回答动态调整。

第三步：核心算法与AI的融合

现在，我们用 Python 来实现这个智能系统。

1. 安装依赖:

   pip install openai
   

2. 创建主脚本 smart_anki.py:

   # smart_anki.py
   import json
   import os
   from datetime import datetime, timedelta
   from openai import OpenAI
   
   client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
   VOCAB_FILE = "my_vocabulary.json"
   
   def load_vocab():
       """加载词汇表"""
       if not os.path.exists(VOCAB_FILE):
           return []
       with open(VOCAB_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
           return json.load(f)
   
   def save_vocab(vocab_list):
       """保存词汇表"""
       with open(VOCAB_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
           json.dump(vocab_list, f, indent=4)
   
   def get_ai_context(word, definition):
       """调用AI为单词生成上下文"""
       try:
           prompt = f"I'm learning the English word '{word}', which means '{definition}'. To help me remember it, please provide one simple and clear example sentence, and one creative mnemonic. Format your response as: \nExample: [sentence]\nMnemonic: [mnemonic]"
           response = client.chat.completions.create(
               model="gpt-4o",
               messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
               temperature=0.7,
               max_tokens=100
           )
           return response.choices[0].message.content
       except Exception as e:
           return f"Error getting AI context: {e}"
   
   def review_session(vocab_list):
       """开始复习"""
       today = datetime.now().date()
       due_cards = [card for card in vocab_list if datetime.strptime(card['next_review'], '%Y-%m-%d').date() <= today]
   
       if not due_cards:
           print("今天没有需要复习的单词，太棒了！")
           return
   
       print(f"你好！今天有 {len(due_cards)} 个单词需要复习。\n")
   
       for card in due_cards:
           print("="*30)
           print(f"单词: {card['word']}\n")
   
           # AI 生成上下文
           ai_help = get_ai_context(card['word'], card['definition'])
           print(f"--- AI 助记 ---\n{ai_help}\n------------------\n")
   
           input("准备好了吗？(按回车键查看答案)")
           print(f"\n答案: {card['definition']}\n")
   
           # 用户反馈
           while True:
               try:
                   rating = int(input("你对这个单词的熟悉程度是？(1:完全忘记, 2:记错了, 3:有点印象, 4:记得, 5:非常熟悉): "))
                   if 1 <= rating <= 5:
                       break
                   else:
                       print("请输入1到5之间的数字。")
               except ValueError:
                   print("无效输入，请输入数字。")
   
           # 更新卡片状态 (简化的SM-2算法)
           if rating < 3:
               card['interval'] = 1 # 答错了，明天再来
           else:
               card['ease_factor'] = round(card['ease_factor'] + (0.1 - (5 - rating) * (0.08 + (5 - rating) * 0.02)), 2)
               if rating == 3:
                    card['interval'] = round(card['interval'] * 1.2)
               else:
                   card['interval'] = round(card['interval'] * card['ease_factor'])
   
           card['last_review'] = today.strftime('%Y-%m-%d')
           card['next_review'] = (today + timedelta(days=card['interval'])).strftime('%Y-%m-%d')
   
           print(f"更新成功！下一次复习时间: {card['next_review']}\n")
   
       save_vocab(vocab_list)
       print("今天的复习结束了！")
   
   
   if __name__ == "__main__":
       all_vocab = load_vocab()
       review_session(all_vocab)
   

第四步：开始你的智能记忆之旅

1. 准备数据：在 my_vocabulary.json 文件里，填入你想背的单词。一开始，last_review 可以是 null，next_review 设置为今天的日期。
2. 设置密钥：在终端设置你的 OPENAI_API_KEY 环境变量。
3. 每日执行：每天运行一次 python smart_anki.py。

程序会自动筛选出到期的单词。在复习时，AI 会为你提供独特的、充满创意的例句和助记法，这比干巴巴地看释义要有趣得多，也更容易形成深度记忆。你只需要根据自己的真实情况打分，剩下的计算就交给算法好了。

结语

我们通过几十行代码，就将一个经典的记忆理论和强大的 AI 模型结合起来，创造了一个远超传统“死记硬背”的学习工具。

这个脚本只是一个起点，但它蕴含着一个重要的思想：AI 不仅仅是回答问题的工具，更是可以用来增强我们自身学习能力、优化我们认知流程的强大伙伴。

现在，开始把那些你一直想背却又总是忘记的东西，放进你的智能记忆神器里吧！