MIT学生48小时速成一学期课程:AI学习的正确打开方式

MIT学生48小时学完一学期课程,秘诀在于高效利用AI工具, 像专家一样提问,快速构建知识体系并深入理解。

原文标题:MIT学生48小时学完一学期的课,90%的人用错了AI

原文作者:机器之心

冷月清谈:

一位MIT学生利用谷歌的AI笔记工具NotebookLM, 通过独特的提问方式,48小时内掌握了一学期课程的知识体系。他没有简单地使用AI进行总结或解释,而是导入大量资料后,首先提问该领域的核心思维模式和专家分歧点,快速构建知识框架。然后,通过AI生成的测试题检验理解程度,并针对错误进行深入追问。这种学习方法将AI工具真正用作私人导师,大幅提升了学习效率,与大多数人仅将其用作高级荧光笔有所不同,强调了提问方式的重要性。

怜星夜思:

1、这位MIT学生使用AI的方法的核心在于提问方式的转变。那么,在你的学习或工作中,你认为还有哪些提问策略可以更有效地利用AI工具,从而提升效率和理解深度?
2、文章中提到大多数人把NotebookLM当成高级荧光笔使用,仅仅用来划重点和做摘要,你觉得除了学习之外,在其他领域,比如工作中,这种“高级荧光笔”式的AI使用方式还体现在哪些方面?如何避免这种情况?
3、这位MIT学生的学习方法对你有什么启发?你打算如何将这种方法应用到你自己的学习或工作中?

原文内容

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编辑|杨文

最近,社交媒体上一个帖子火了:


MIT 学生如何用 48 小时学完一学期的课?



起因是一位博主偶然目睹了一名 MIT 研究生的学习方式。


一开始他只觉得这个学生做事有条理,但亲眼看到对方在从未接触过的科目上顺利通过资格考试后,才发现这远不止自律那么简单。


这名学生用到的工具我们之前介绍过 ——NotebookLM—— 谷歌推出的一款 AI 笔记与知识管理工具。


我们用到这类工具时,一般都是「帮我总结」,或者「解释下这个话题」,但这名学生不是这么用的。


他一次性导入了 6 本教科书、15 篇研究论文,以及他能找到的所有课程讲义,问的第一个问题是:「该领域所有专家都认同的 5 个核心思维模式是什么?


他是直接追问专家级别的认知框架,这种通常需要教授花费数年才能内化的东西。


接着他抛出第二个问题:「现在请指出该领域专家们存在根本分歧的三个方面,以及双方最有力的论点是什么。


不到 20 分钟,他就拿到了整个学科知识版图:哪些是学界共识,哪些是悬而未决的争议,哪些是真正的前沿问题。而大多数学生往往要花上整整一个学期才能搞清个大概。


然后他让 NotebookLM「提出 10 个问题,以检验一个人是否真正理解这个主题,还是仅仅死记硬背了一些事实。


接下来的六个小时,他都根据原始资料回答了这些问题。每一个错误的答案都会引发后续追问:「请解释一下为什么这样做是错的,以及我遗漏了什么。


48 小时后,他已经能够和自己的论文导师展开实质性的学术对话,不会被对方一两个问题就问得哑口无言。


工具本身没有变,变的是提问的方式。大多数人把 NotebookLM 当成一个高级的荧光笔,用来划重点、做摘要,这个学生把它真正当成一位读遍该领域所有文献的私人导师。


截至目前,该帖子已有 310 万浏览量。


参考链接:

https://x.com/ihtesham2005/status/2030214970353602806?s=46


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封面来自:电影《我的塞林格之年》

投稿或寻求报道:liyazhou@jiqizhixin.com

我打算把这个方法用到我的论文写作上。以前总是对着文献一头雾水,不知道从何下手。现在可以先用AI梳理一下研究领域的脉络,找到研究的热点和争议点,然后再有针对性地阅读文献,这样可以提高效率,避免浪费时间。

最大的启发就是“不要只问What,要问Why”。以前学习总是满足于记住知识点,现在要学着去理解知识背后的逻辑和原理。以后在学习新东西的时候,我会先尝试构建知识框架,然后再去填充细节,这样可以避免陷入死记硬背的困境。

我觉得除了文中的那种提问方式,还可以尝试“反向提问”,就是先假设一个结论,然后让AI来论证这个结论是否成立,并找出支持和反对的证据。这样可以锻炼批判性思维,避免被AI的“标准答案”束缚。

工作中可太多这种例子了。比如用AI写邮件、做PPT,结果就是生成一些千篇一律的模板,毫无亮点。大家都把AI当成效率工具,却忘了AI的真正价值在于创造性和个性化。避免这种情况,就要敢于让AI参与更深层次的思考和决策,而不是只让它做一些重复性的工作。

核心在于把AI当成一个知识渊博,但是未经世事的助理。你要引导它,告诉它这个领域最重要的问题是什么,现在研究到哪一步了,有哪些不同的观点。然后让它帮你整理、分析。只有这样,AI才能发挥最大的价值,而不是简单地提供一些浅显的答案。说白了,AI只是工具,怎么用好它,最终还是取决于人。

从信息检索的角度来看,可以尝试使用更精细化的关键词组合,或者利用AI工具进行语义分析,挖掘隐藏在文本中的关联性。例如,可以提问“A概念与B概念之间是否存在潜在的联系,并给出相关研究案例”,从而拓展知识面的广度和深度。

准备尝试一下这个方法,但感觉需要比较强的自我驱动力。如果目标不够明确,或者缺乏持续的投入,可能很难坚持下去。所以,第一步是要找到一个真正感兴趣的领域,这样才能更有动力去学习和探索。