当费曼技巧邂逅 AI，强势征服所有学习领域

作者：老余捞鱼

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写在前面的话：
       本文通过诺奖获得者费曼的方法加上应用人工智能，用四个简单的步骤可以研究学习任何领域的知识。

       你上次遇到一门很难学的科目是什么时候？或者你花了很多时间来看哔哩哔哩视频学习如何更好地学习？但看完后还无法去实践。

       有无数的学习技巧可以帮助你消化复杂的概念，并有信心牢记它们。如果你像我一样是一个终生学习的人，你就会明白有效学习方法的重要性。其中最简单的一种就是费曼技巧。

       我接下来将解释如何有效地应用费曼学习方法，以及如何使用人工智能来填补你的知识空白。最后，通过使用 ChatGPT来分解复杂的概念，并通过四个简单的步骤直观、轻松地掌握它们！

一、谁是费曼？

       理查德·费曼是美国理论物理学家。作为曼哈顿计划的一部分，他在二战期间的原子弹研发中发挥了至关重要的作用。看过大热电影“奥本海默”的也许就知道他。1965 年，他因在量子电动力学方面的工作获得了诺贝尔物理学奖。但除此之外，他还是一位受欢迎的老师和著名书籍的作者。

       尽管取得了所有这些令人瞩目的成就，费曼并不认为自己在智力上很特别，而只是一位能够努力学习的普通人。他说：是一个努力学习的普通人，没有什么奇迹。没有实践、阅读、学习和研究，就没有研究量子力学的天赋或特殊奇迹。

       发展到如今，大家谈论的“费曼技巧”已经并非全部是费曼书写的内容，尽管如此，它还是受到了费曼对必须研究一门学科的看法的启发。

二、什么是费曼技巧？

       费曼以能够以直观易懂的方式解释复杂的物理概念而闻名。他认为，只有当你能向一个对此没有任何先验知识的人清晰地解释某个概念时，你才能声称自己理解了它。没有人比费曼本人说得更好，他说：”当我们不使用专业术语时，我们就不会再躲在自己不具备的知识后面。大词和空洞的“商业用语”会阻碍我们直奔主题，无法将知识传递给他人。”

       费曼学习主题的技术可以分为以下四个简单步骤：

1. 传授概念：理解某件事的最有效方法是传授它。无论你是想把这个概念传授给别人、自己还是一个假想的孩子，你都必须假设对方对这个主题一无所知。所以不要躲在大词后面或躲避大词。
2. 找出差距：仔细检查你教过的内容。从对方的角度，尝试找出你的解释中缺失的部分、需要进一步努力的部分，或者根本不够理解的部分。
3. 完善：利用上一步的反馈，不断完善您的解释，直到您满意为止。
4. 讲故事：现在您已经打下了基础，可以用例子、插图和图表来巩固它。让您的解释流畅，以便您可以通过一个悦耳动听、有趣的故事来传达它。

三、人工智能 + 费曼技巧

       如果你不使用人工智能来增强你的学习过程，你就会落后。在本节中，我将介绍一种非常简单的方法，通过提示ChatGPT将人工智能与费曼技术结合起来。作为示例，我将使用“矢量数据库”作为我想要学习的机器学习概念。

       步骤 1：我将阅读有关该主题的资料并学习其基本知识。然后，我对矢量数据库进行了简化解释。假设我得出以下解释：

Imagine having a library of books. You can add books to the library
and retrieve them quickly by using their name or any other indexing method.
A vector database is also a library, but instead of books, stores vectors.
A vector can be thought of, as a list of numbers that represent an image,
audio, or any sort of data. Once we convert the data into vectors, by using
various machine learning techniques, we can store the vectors and retrieve
them efficiently using some indexing method.

       或者，如果我们自己写概念有困难，也可以请 ChatGPT 为我们提供概念解释。我们可以使用此提示词：

给我解释[概念]，就好像我是一个完全初学者。
Explain [concept] to me as if I am a complete beginner with no prior knowledge.

       步骤2：一旦我们对概念有了初步定义，就该确定如何改进它了。我们可以让 ChatGPT 充当我们的听众并给我们反馈。提示如下：

找出我对 [概念] 的解释中可能存在的差距或不清楚的地方：[解释]
Identify potential gaps or unclear points in my explanation of [concept]: [explanation]

       通过使用这个提示和我对矢量数据库的解释，我得到了一份建议列表，说明其中哪些部分可能存在知识差距或更多的澄清：

Expand on Vectors: Explain how vectors are derived from data, on Vectors: Explain how vectors are derived from data,
using a specific example to illustrate the concept.

Detail Conversion Techniques: Mention specific machine learning techniques,
like neural networks or NLP, used to convert data into vectors.

Clarify Indexing and Retrieval: Discuss specialized algorithms used in
vector databases, such as approximate nearest neighbor search, and how
they differ from traditional indexing methods.

Include Use Cases: Add examples of practical applications like multimedia
retrieval and real-time recommendation systems to show the benefits of
vector databases.

Discuss Scalability and Performance: Mention how vector databases are
optimized for handling large datasets and high-performance needs.

Enhance Comparison with Traditional Databases: Extend your library analogy
to compare the search processes in vector and traditional databases,
emphasizing efficiency and accuracy in finding similar items.

       步骤 3：重复前面的步骤，直到您得出满意的简洁、完整的概念定义。

       步骤 4：通过添加类比和图表来扩展您的解释。gpt-4o您还可以使用图表和图像来帮助您获得视觉理解。

       我将使用两个单独的提示，一个用于类比：

添加两个类比，以帮助对 [概念] 做出更易于理解的解释。
Add two analogies to help develop a more understandable explanation of [concept].

       绘制概念图的另一个提示：

画一些图表来帮助我理解[概念]的概念
draw me diagrams to help understand the concept of [concept]

ChatGPT 将继续创建一个图表，以便全面了解矢量数据库：

四、一些提示

       一定要清楚，AI 会出现幻觉现象！这意味着它有编造不存在信息的倾向。更令人担忧的是，AI 似乎对编造此类错误信心满满，所以除非您对于某个主题已经拥有一些先验知识，否则将操作的主导权完全交给 AI 必须要小心！
       解释：对部分词汇进行了替换，增强了表达的准确性和力度。
       示例：在金融投资领域，如果没有先验知识，盲目听从 AI 给出的投资建议，可能会因 AI 的幻觉导致严重的经济损失。

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