# 1991：啟用遺忘曲線 [TOC=2,5] ## SuperMemo World 在苦痛中誕生（1991） 1991 年是 [SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 誕生以來最重要的一年。這一年有重大決定，有壓力，有大驚小怪、有新發現，更少不了勤勉耕耘。新年伊始，SuperMemo 迎來三個最大的信徒：[Biedalak](https://supermemo.guru/wiki/Krzysztof_Biedalak)，[Murakowski](https://supermemo.guru/wiki/Janusz_Murakowski) 和[我自己](https://supermemo.guru/wiki/Piotr_Wozniak)。我們都立足于人生旅途上的同一位置：從大學中無憂無慮的歲月走出來，迎面是獨立成年生活的不確定性。我們自然而然都夢想著在美國搞高深的科學。Biedalak 夢想研究人工智能，Murakowski 渴望參透量子物理，而我想破解[分子層面記憶](https://supermemo.guru/wiki/Neurostatistical_Model_of_Memory)的秘密。現在回想起來，只要有可喜的成績單，優秀的標準化考試成績，以及背景厚實的推薦信，來自東歐國家的研究生在美國是相當受歡迎的。然而如果這些研究生要求全額資助，事情就會變得更加復雜。我身無分文。此外，美國人只把孜孜以求的東方人當成盡職的勞工，對他們自己項目的熱情和滿腔愿景可能不那么受歡迎。我將永遠不會知道。三位信徒對 [SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 都有不同的愿景。 1991 年 1 月 3 日，我開始為 [SuperMemo 6](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_6) 實現新的[間隔重復](https://supermemo.guru/wiki/Spaced_repetition)算法。在這同一天，Murakowski 前往倫敦，在那里他將追求他的教育夢想，同時試圖銷售 [SuperMemo 2](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_2)。他不會通過分銷渠道或在商店里銷售。他只是挨家挨戶地解釋程序的優點，好的話能拿到一些錢，不至于喪失信心。 在此期間，我和 Biedalak 定時約著去慢跑 10 公里和冬泳，并在回家的路上一起[頭腦風暴](https://supermemo.guru/wiki/Brainstorming)（我們稱之為**走談**）。我們主要談到在美國的學習生涯和如何銷售 [SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo)。在討論中，開一家[我們自己的公司](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World)的想法屢屢冒出來，而且愈發頻繁。 我開始研發新的[間隔重復](https://supermemo.guru/wiki/Spaced_repetition)算法，腦子里有一些想法將永遠改變 SuperMemo. SuperMemo 6 中使用的[SM-6 算法](https://supermemo.guru/wiki/History_of_spaced_repetition_(print)#Algorithm_SM-6) 是一大突破，這一算法將在之后的 25 年里繼續推動軟件發展。SM-6 算法將重新采用在 [1985](https://supermemo.guru/wiki/Birth_of_SuperMemo) 中引導[間隔重復](https://supermemo.guru/wiki/Spaced_repetition)發現的簡單實驗程序，但現在能夠自動運行這一實驗，收集評分數據，選擇最優復習時機：算法將繪制用戶的[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)。這也意味著，用戶將能夠決定每一個項目可接受的[遺忘](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting)概率（即保留率-工作量的最優權衡）。 當時，我仍然受限于 360 kB 的軟盤（[5.25 英寸軟盤](https://en.wikipedia.org/wiki/Floppy_disk#5?-inch_floppy_disk)）。因此，SuperMemo 仍然無法保存所有的重復歷史，無法大規模地完全復制 [1985](https://supermemo.guru/wiki/Birth_of_SuperMemo) 年的方法。然而，在 1990 年 1 月 6 日，我冒出一個簡單的想法：我可以只針對不同[難度](https://supermemo.guru/wiki/Difficulty)和[穩定性](https://supermemo.guru/wiki/Stability)類別下的[項目](https://supermemo.guru/wiki/Item)收集[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)數據。我無需維護完整記錄，只需要計算即在給定的時間（即在給定的[可提取性](https://supermemo.guru/wiki/Retrievability)水平上），在一個給定的類別中，有多少項目[留存](https://supermemo.guru/wiki/Retention)在記憶中，即可實現類似效果。這個想法作為 [SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 的核心延續至今。即使今天有了重復歷史的完整記錄，SuperMemo 仍然可以立即知道某個類別中的項目的預期[可提取性](https://supermemo.guru/wiki/Retrievability)。 我不斷學習，在自由與不確定性交織的氛圍中，為 [SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 研究新想法。對我來說，不確定性是能量的源泉。然而，1991 年 2 月 12 日，我得知我母親確診為癌癥晚期。在自由和不確定性的混合中，這個噩耗平添了一股沉郁氣氛。對我來說，沉郁氣氛也可以是能量的圓圈。我把學習的時間增加到三倍，全心全意研究癌癥，希望能自己找出一些神奇的療法。看來不合理的樂觀主義對生產力有積極影響。它還表明，瘋狂的樂觀主義可以幫助度過困難時期。通過努力工作，我可以驅散陰霾。高生產力肯定是抗抑郁劑。我的努力工作沒有給負面的想法留下空間。我有信心，我會治好我媽媽的病！ 順便說一下，我媽媽確診的時候，我正在寫一個程序來模擬記憶在應對環境時的最優行為。這個程序要從數學上證明[記憶的雙組分模型](https://supermemo.guru/wiki/Two_component_model_of_memory)是最適合記憶存續的。我一得知媽媽的診斷結果，便把這項工作從我的日程表中扔掉，轉去學習癌癥知識。我一直沒能完成這個程序，這個想法因其他項目而處于不聞不問的境地。 1991 年 3 月 6 日，在我們與 [Biedalak](https://supermemo.guru/wiki/Krzysztof_Biedalak) 的一次慢跑兼頭腦風暴中，有人拋出了 *[SuperMemo World](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World)* 這個名字。當時我們無從得知，四個月后，SuperMemo World 將成為我們公司的名字，這家公司至今已成立 27 年。 1991 年 5 月 2 日，我在 SuperMemo 6 中實現了設置目標[遺忘指數](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_index)的選項。1991 年 7 月 5 日，[SuperMemo World](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World) 誕生了。公司最初的投資之一是一臺帶有硬盤的個人電腦，我得以擺脫使用軟盤時的緩慢速度。 1991 年 11 月 23 日：SuperMemo 被宣布為**歐洲軟件**競賽的最終勝出者。這個好消息拯救了 [SuperMemo World](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World)，也是[間隔重復](https://supermemo.guru/wiki/Spaced_repetition)的良好開端。 ## 商業化 SuperMemo 的緩慢啟動 1991 年 7 月 5 日，當我們與 [Krzysztof Biedalak](https://supermemo.guru/wiki/Krzysztof_Biedalak) 建立 [SuperMemo World](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World) 時，未來看起來如此光明，以至于我們需要買墨鏡。地球上有很多高智商的人，他們都需要學習。全人類都是我們的市場。唯一的問題是，如何讓所有這些聰明人相信，兩個在鐵幕后受教育的窮學生能為他們提供什么價值。我們不可能用互聯網來做這項工作。[SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 比互聯網還要古老。由于缺乏資金，我們承擔不起廣告費用。1991 年的波蘭沒有風險投資文化。我們能做的就是把最初的幾份 SuperMemo 放在文件夾里，然后把它們放在附近的計算機商店的貨架上。由于我們的目標是征服全球，我們甚至沒做波蘭語手冊。我們沒能做出第一筆買賣。夏天漫長而沉寂，我們心中疑慮悄悄蔓延。 > 圖：1991 年，[我們](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World)將 DOS 版 SuperMemo 5 的第一批拷貝裝在粉紅色的文件夾中，貼好貼紙，送到波茲南（波蘭）的商店。軟件所附的手冊沒有波蘭語翻譯。令人驚訝的是，竟有一些買家光顧[我們](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World)。 1991 年 9 月 9 日至 11 日之間，在 Axe Prim 電腦店，第一筆買賣做成了，可惜該店已不復存在（圖片是根據原始文件夾和貼紙重建的） 然而，在 1991 年夏天，我們一份也沒有賣出去。到了秋天，除了我自己之外，每個人都疑慮重重。不是對 SuperMemo，而是對這樁生意的可行性。 在成立 1.5 年后，[SuperMemo World](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World) 終于實現了盈利。還不錯。 ## SM-6 算法的起源 SM-6 算法首次用于 SuperMemo 6（1991），然而，它在 SuperMemo 7（1992）中仍然繼續發展。盡管在 Windows 版本中對算法多有修改，但從來沒有 SM-7 版本的算法出世。最值得注意的是，從 1994 年起，在 Windows 版 SuperMemo 7 中使用了指數函數來近似[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)。[OF 矩陣](https://supermemo.guru/wiki/OF_matrix)的近似也逐步得到了改進。 [](https://supermemo.guru/wiki/File:Forgetting_curve_in_SuperMemo_7.png) > 圖：Windows 版 SuperMemo 7 是在 1992 年編寫的。截至 1992 年 9 月 3 日，它能夠顯示用戶的[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)圖。標有 [U-系數](https://supermemo.guru/wiki/U-Factor)的橫軸與這個特定圖表中的天數相對應。第 14 天和第 20 天之間的奇怪彎曲是很難確定遺忘性質的原因之一。舊的錯誤假設很難被推翻。直到第 13 天，遺忘似乎幾乎是線性的，也可能提供一個良好的指數擬合。我們又花了兩年的時間收集數據，最終才找到答案（來源：《SuperMemo 7：用戶指南》） [](https://supermemo.guru/wiki/File:Forgetting_curve_approximated_with_exponential_function_(1994).gif) > 圖：用指數函數近似的[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)，在 Windows 版 SuperMemo 7（1994）上顯示。豎軸代表[回憶](https://supermemo.guru/wiki/Recall)的百分比。橫軸用 [U-系數](https://supermemo.guru/wiki/U-Factor) 表示時間。該曲線使用 21,000 個重復案例繪制，看起來終于有了規律，足以對遺忘的根本原因作出假設 SM-6 算法有項新功能最為重要，那就是收集遺忘率的數據。有了[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)，準確地計算[最優間隔](https://supermemo.guru/wiki/Optimum_interval)就很容易了。SM-5 算法中又緩慢又不準確的 bang-bang 方法便告一段落： 存檔警告：[為什么使用文字檔案？](https://supermemo.guru/wiki/Why_use_literal_archives%3F) 在[SM-5 算法](https://supermemo.guru/wiki/Algorithm_SM-5) 中，確定最優系數矩陣中某項元素的值的過程如下（見上）： 1. 將初始值設定為以前實驗中計算的平均最優系數值（OF） 2. 如果目標元素產生的評分（1）大于期望值，則增加 OF，（2）小于期望值則減少 OF，或（3）等于期望值則不改變 OF 上述方法表明，只有經過大量重復，最優系數才能收斂到最優值，最糟糕的是，對于越往后發生的重復，修改—驗證的周期（即從改變 OF 矩陣某項的值，到根據這個值得出下個間隔，由此安排下次重復，并驗證改變的合理性所需的時間）就越長。 **介紹遺忘指數的概念** SM-6 算法的新穎之處在于，對最優系數矩陣中給定項對應的[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)的斜率進行近似，并直接從近似的曲線中計算出新的最優系數的值。換句話說，由于建立了遺忘曲線和最優重復間隔之間的確定式關系，在 SM-6 算法中不需要修改—驗證循環。一次重復之后，將當前數據加入遺忘曲線的數據集，得出新的近似曲線，即可據此修改最優系數。這種修改不僅使確定最優系數矩陣的最優值的過程大大加快，而且還為達到在學習過程中的期望知識[保留](https://supermemo.guru/wiki/Retention)提供了一種新手段（參見示范性的[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)）。 理想的知識[保留](https://supermemo.guru/wiki/Retention)水平可由[重復](https://supermemo.guru/wiki/Item)中[項目](https://supermemo.guru/wiki/Repetition)里被遺忘的比例得出。這個比例被稱為[遺忘指數](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_index)（項目有記住或遺忘之分，依據學生在自我評估其進展時提供的[評分](https://supermemo.guru/wiki/Grade) 區別）。 [](https://supermemo.guru/wiki/File:Forgetting_curve_in_SuperMemo_8.jpg) > 圖：由 [SuperMemo 8](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve) 繪制的重復過程中的示范性[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_8)（記錄了超過 40,000 個重復案例）。[R-系數](https://supermemo.guru/wiki/R-Factor)表明，指數回歸指向 7.146 天的最優間隔。然后通過 [OF 矩陣](https://supermemo.guru/wiki/OF_matrix)將其平滑到 6.176 天。[SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 在這種情況下會為首個間隔取 6 天的值（如果忽略隨機散布） 在上圖中，時間的推移用[間隔](https://supermemo.guru/wiki/Interval)來表示，單位是天。縱軸表示知識[保留率](https://supermemo.guru/wiki/Retention)的百分比。由 90% 保留率處的水平線可以得出所要求的[遺忘指數](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_index)，即在重復中遺忘項目的理想比例。所要求的遺忘指數線，與[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)的交叉處，自然能得出最優間隔。在上面的例子中，[最優間隔](https://supermemo.guru/wiki/Optimum_interval)等于七天。上面的遺忘曲線是基于 40489 個重復案例繪制的。關于 [R-因子](https://supermemo.guru/wiki/R-Factor)(RF)、[O-因子](https://supermemo.guru/wiki/O-Factor)(OF)等數值的解釋，請見后面的文字。 直接從[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)中計算出的最優系數矩陣是高度不規則的，所以在 SM-6 算法中，[間隔重復](https://supermemo.guru/wiki/Spaced_repetition)中使用的矩陣，是將保留系數矩陣（ RF 矩陣）平滑后的產物，它是直接從與[ OF 矩陣](https://supermemo.guru/wiki/OF_matrix) 的特定項對應的遺忘曲線得出的。換句話說，遺忘曲線決定了 RF 矩陣中各項元素的取值，但只有將這個矩陣平滑處理，得到 OF 矩陣，才可以用于計算最優間隔 ## 算法 SM-6 下面的算法描述來自我的[博士論文](https://supermemo.guru/wiki/Economics_of_learning)，并作了一些澄清，指的是 1994 年的現狀： 存檔警告：[為什么使用文字檔案？](https://supermemo.guru/wiki/Why_use_literal_archives%3F) 1. 學到的知識被分割成盡可能小的片段，稱為項目 2. 項目制定為問題-答案的形式 3.通過自定進度的 drop-out 技術來記憶項目，即花時間思考某一問題，直到給出所有正確答案為止(譯注: drop-out 一詞沒有找到合適來源，故保留原文；維基上的 Dropout 只是同名，年代和領域都對不上) 4. 從記住一個項目到第一次重復的間隔，對于所有項目都相同。這個間隔是由期望的知識保留水平決定的，這個水平又可以轉換為間隔（[Wozniak 1994a](https://supermemo.guru/wiki/ANE1994)），只需使用平均[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)，這一曲線是從普通學生的平均值數據庫中提取的。期望的保留率是通過[遺忘指數](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_index)來指定的，這一保留率與重復時遺忘的項目比例相對應（學習如何從遺忘指數計算保留率，反之亦然）。請注意，為了加快優化過程，首次間隔可能會隨機縮短或延長（間隔長短不一可以提高遺忘曲線的近似精度）。 5. 首個間隔是按照普通學生和普通數據庫的預設計算的。然而，一旦遺忘指數的記錄值偏離了目標水平，首個間隔的長度就會相應地被修改，其新值來自重復過程中繪制的負指數遺忘曲線的近似。重復評分越多，曲線就會越精確，最優重復間隔的值就會穩定下來，確保目標知識保留率達到指定水平。每次重復后，學生會給出評分，由此可以得知學生是否能準確而輕松地復現正確答案。 6. 項目按照評分劃分成不同的難度類別。它們的難度在每次連續的重復中被重新估計。每個項目的難度由前面提到的 [E-系數](https://supermemo.guru/wiki/E-Factor)（E 代表「容易」(easiness)）來描述。對于剛開始學習的所有項目，E-系數都等于 2.5，在隨后的重復中會有所修改。例如，評分高于 4, E-系數會增加少許（評分高表明項目容易），而分低于 4 時 E-系數會降低。，以前，E-系數還用來計算，對于某一難度的項目，隨著連續重復學習，其間隔長度應該增加多少倍。目前，E-系數只作為最優系數和保留系數矩陣的索引，與實際的間隔增加沒有什么關系。 7. 項目難度不同，最優間隔也不同 8. 項目重復次數不同，間隔也不同 9. 為了達到由遺忘指數所決定的期望知識保留率，最優間隔的函數處于不斷修正之中。換句話說，該算法將檢測學生應對重復的能力，并相應地調整重復間隔的長度。 10. 最優間隔的函數表示為最優系數矩陣，簡稱 OF 矩陣，定義如下： for n=1: I(n,EF)=OF(n,EF) for n>1: I(n,EF)=I(n-1,EF)*OF(n,EF) 其中： - I(n,EF) - 難度 EF 對應的第 n 個間隔 - OF(n,EF) - 第 n 次重復、難度 EF 對應的最優系數 11. 最優系數矩陣是通過平滑**保留系數矩陣**（簡稱 RF 矩陣）得出的。保留系數矩陣的定義與[最優系數矩陣](https://supermemo.guru/wiki/OF_matrix)相同。 12. 保留系數矩陣的元素被用于估計最優系數矩陣的元素值。每個最優系數對應于一個最優間隔，該間隔在重復時產生所需的保留率（由目標遺忘指數決定）。保留系數矩陣的每個元素都對應于 E-系數和重復次數的不同值 13. 保留系數矩陣的元素，稱為 **[R-系數](https://supermemo.guru/wiki/R-factor)**，是由[遺忘曲線](https://supermemo.guru/wiki/Forgetting_curve)計算出來的，其形狀是根據重復的歷史繪制的 14. 遺忘曲線圖上的時間推移是由 **[U-系數](https://supermemo.guru/wiki/U-Factor)**來衡量的，即當前間隔和前一間隔的比率，不過第一次重復的 U-系數與第一個間隔相等，單位為天（如[圖](https://supermemo.guru/wiki/History_of_spaced_repetition_(print)#forgetting_curve_in_SM8)）。重復記錄使得計算不同 U-系數下的保留率成為可能。保留率與時間推移（U-系數）的關系圖代表了一條遺忘曲線。遺忘曲線與所需的保留水平的橫截距決定了最優的 R-系數，在對保留系數矩陣進行平滑處理后，可以得到最優的 O-系數 15. 每個難度類別和重復次數都有自己的重復記錄，用來繪制單獨的遺忘曲線。換句話說，項目難度不同，重復次數不同，間隔都有所不同。 16. 在學習中使用的間隔取值，包括第一個間隔，都落在最優值的附近，這么做是為了更準確地繪制遺忘曲線，從而提升程序的收斂率。間隔略微分散開來的話，遺忘曲線的近似將使用圖形上更分散的點集 為什么第一份軟件很難賣出去？我可以從我們最早的一個客戶的話語中重構這個場景，他真的去了一家商店，看了看公開展示的第一份 SuperMemo。在擺放計算機程序的架子上，與微軟公司的閃亮盒子一起，他注意到一個破舊的文件夾，上面寫著誘人的文字：「你的突破性快速學習軟件」。他拿起文件夾，打開了一本手冊，不僅是質量糟糕的復印件，而且是英語。他讀到了一個用高高在上的言辭寫就的令人難以置信的故事。故事簡直是好得天方夜譚：“學習更快”、“知識保留極佳”、“新的科學方法” 以及 “少許耗時” 等等。他沒想買下來，整套軟件相當昂貴（大約 100 美元，在 1991 年的波蘭可是個大數目），然而，他找到了銷售人員，想知道 SuperMemo 背后的人是誰。店主對 SuperMemo 相當了解，并解釋說。這個故事開始顯得很可信。這位顧客一直沒有忘記這段插曲。幾個月后，他從當地的一些雜志上聽說了 SuperMemo，并成為第一批付費客戶。他的注冊索取券在 1992 年 1 月到達，他的升級歷史表明，他用 SuperMemo 用了幾十年，現在他的兒子也是常客之一。 知道我們是如何認識的應該會有幫助。與 [Biedalak](https://supermemo.guru/wiki/Krzysztof_Biedalak) 一起，我是永遠的朋友。我和他的兄弟在一個學校上學，我們相距 200 米，并且在[波茲南科技大學](https://en.wikipedia.org/wiki/Poznań_University_of_Technology)通過了同一年的計算機科學考試。我不能說我是如何說服 Biedalak 相信 SuperMemo 很不錯的。我們只是太親密了，他一直都在我的朋友圈里。這一部分很容易。[Tomek Kuehn](https://supermemo.guru/wiki/Tomasz_Kuehn) 是 SuperMemo 的第一批偉大信徒之一。他也是偉大的程序員，更是偉大的激勵者。他一下子就理解了 SuperMemo 的想法。他自己寫了兩個版本的 SuperMemo：1988 年用于 Atari 800，1989 年用于 Atari ST。1989 年 1 月，他甚至利用一份計算機雜志（Komputer）上的廣告賣出了 10 份 SuperMemo 2。我猜想，他沒有收回投資的錢，否則他肯定會再次嘗試這種伎倆。畢業后，庫恩已經有了自己的生意：一家電腦店。這家商店也是最早向客戶介紹 SuperMemo 的商店之一。他的伙伴和朋友是 [Marczello Georgiew](https://supermemo.guru/wiki/Marczello_Georgiew)，他也不需要太多的說服力。Georgiew 加入了這個團隊。最后，在 1990 年布達佩斯的 GRE 考試中，我遇到了 [Janusz Murakowski](https://supermemo.guru/wiki/Janusz_Murakowski)。他有極佳的數學稟賦，也可能是有史以來最快皈依 SuperMemo 的人。在我們回波蘭的火車上，我提到了 SuperMemo。他一下子就被吸引住了。幾天后，他已經是 [SuperMemo 2](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_2) 的熱心用戶（截至 1990 年 6 月 13 日）。在我們公司的說唱歌中，我們唱著「我們是賣 SuperMemo 的人」。要說服人們相信 [SuperMemo](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo) 能有效果是非常困難的，但團隊里的人一直都很熱情。 到 1991 年 11 月，人們的熱情開始消退。如果我們繼續無功而返，我們將逐漸失去與他們的參與和熱情成正比的團隊。再過幾個月，公司可能就要死了。SuperMemo 不會死。我肯定會尋找一個買家，或者以某種方式繼續下去。我和這個產品聯系得太緊密了。我自己使用它，我所有的知識都投入到我的數據庫中。我可能會考慮回到在美國讀博士的想法。就像1989年我能夠在荷蘭的大學里把工作和「下班后」的編程結合起來一樣，我可能會繼續下去，直到取得一些突破，比如說在網絡上。也許這將是一個開放源碼的產品？幸運的是，生物聚合物生物化學系的 Wojciech Makalowski 博士建議我們將 SuperMemo 提交給**歐洲軟件**競賽。由于奇跡般的好運氣，我們獲得了決賽資格，這立即被波蘭媒體，特別是計算機期刊所關注。從那時起，SuperMemo 在波蘭媒體中的地位越來越高，越來越吸引人。[Andrzej Horodenski](https://supermemo.guru/wiki/Andrzej_Horodenski) 是[第一個寫關于 SuperMemo 的記者](http://www.super-memory.com/articles/horod.htm)(Computer World 1992)。[Pawel Wimmer 是第二個](https://supermemo.guru/wiki/Pawel_Wimmer:_Praising_SuperMemo._Ex_Occidente_lux)。Wimmer 直到今天仍然是忠實的，他實際上使用了 [SuperMemo 2](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_2)，他可能是在 1989 年在 KOMPUTER 雜志上做廣告時從 [Tomasz Kuehn](https://supermemo.guru/wiki/Tomasz_Kuehn) 那里得到的。 [SuperMemo World](https://supermemo.guru/wiki/SuperMemo_World) 從一開始就是一個奇妙的組合。1991 年，我們在波蘭沒有風險資本注入資金，所以我們不得不賣起聽著像「蛇油」的東西來自力更生。我們如履薄冰，但還是仰仗著激情，信念，以及鴻運當頭活了下來。