SM-2: Thuật toán Mặc định 'Tốt nhưng Chưa Đủ'

Thuật toán SM-2 trong Anki: Nền tảng của Hệ thống Lặp lại Ngắt quãng

SM-2 là thuật toán mặc định của Anki trước khi FSRS ra đời. Thuật toán này được phát triển vào những năm 1980 bởi Piotr Woźniak, tác giả của phần mềm SuperMemo. Đây là một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực Spaced Repetition System (SRS) — giúp người học ghi nhớ thông tin lâu dài thông qua việc lặp lại theo khoảng thời gian tối ưu.

Về nguyên lý, SM-2 hoạt động dựa trên công thức đơn giản:

Khoảng thời gian mới = Khoảng thời gian cũ × Hệ số dễ (Ease Factor)

Công thức này mang lại hiệu quả cơ bản, nhưng khi áp dụng thực tế trong nhiều năm, cộng đồng nhận ra một số hạn chế cố hữu khiến SM-2 dần bị xem là quá đơn giản hóa.

4 Hạn chế chính của SM-2

Gộp các khái niệm khác nhau:
SM-2 gộp chung hai yếu tố tách biệt — độ khó của thẻ và tốc độ quên của ký ức — vào cùng một biến duy nhất là ease factor.
Điều này giống như dùng một chỉ số để đo cả cân nặng lẫn chiều cao — dẫn đến kết quả thiếu chính xác.
Thiếu khả năng ghi nhớ dài hạn:
Thuật toán chỉ dựa vào kết quả của lần ôn tập gần nhất, bỏ qua toàn bộ lịch sử học trước đó. Điều này khiến việc dự đoán khả năng quên của người dùng trở nên kém chính xác.
Mô hình tăng trưởng không thực tế:
SM-2 giả định rằng trí nhớ được củng cố theo cấp số nhân. Tuy nhiên, trong thực tế, việc duy trì một ký ức đã rất vững chắc khó hơn nhiều so với việc ghi nhớ lại một ký ức mới.
Hiện tượng “Ease Hell” (Địa ngục Độ Dễ):
Khi người dùng trả lời sai nhiều lần, hệ số ease giảm mạnh khiến thẻ đó xuất hiện lặp lại quá thường xuyên — tạo cảm giác mệt mỏi và phản tác dụng trong quá trình học.

Mặc dù còn hạn chế, SM-2 vẫn là nền tảng mở đường cho các thuật toán tiên tiến hơn như FSRS, giúp Anki ngày càng trở thành công cụ học tập cá nhân hóa và chính xác hơn.