如何更快的學習AI工具 - 談後設認知跟學習

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
先畫靶再射箭!
這篇文章裡面,我們談到了生成式AI發展迅速,各種AI工具如雨後春筍般冒出來,我們談到該學什麼,而今天,我們要來談談,如果有某些AI工具你特別有興趣的,我們該怎麼來讓學習變得更有效率。
首先是一個心態的設定,生成式AI工具的目的,就是為了加速人類的生產力的,如果你覺得學習一個生成式AI的工具學習起來非常的辛苦,那麼要不是學習的方法有問題,要不就是根本這個AI的工具本身還沒有成熟。畢竟這算是生成式AI工具發展的初期,將來肯定會有很多被淘汰的工具跟AI新創公司,最後留下來的AI工具肯定會很好上手且切合大多數人的使用情境。 所以不妨抱著輕鬆的心態,來學習這些AI工具,很難學習的工具本身,將來不適被淘汰就是會演化成更容易上手的樣貌。
接下來要非常粗淺的介紹一個概念,就是後設認知,書上的定義是這樣的: 個人對於自己的認知過程(記憶、理解、聯想等)可以掌握、控制、指揮、監督和評鑑,能看見自己的問題或困境、發現自己的盲點或迷思,甚或進一步幫助自己解決問題或超越困境。
這聽起來境界非常高對吧? 那有沒有比較簡單的應用方式呢? 有的,其實就是在學習之前一開始就先設定好目標,想好要解決的問題,還有打算呈現的方式。其實這樣的學習方法不只是學習AI工具,基本上學習所有的東西,用這樣的方式通常都有機會學得更好,學得更快。我們就以每個人都必學的Office軟體工具來舉例好了,如果沒有設定一個學習的策略,然後一開始就去打開EXCEL的說明書,從第一頁開始看起,那麼肯定一下子就頭昏腦脹了,說不定看了三天三夜,還是沒有搞懂EXCEL的用法,而最簡單的方式就是想清楚這樣的工具對自己來說有什麼用處? 然後直接跳下去用用看,遇到問題的時候再來找解答。生成式AI工具通常都非常的新穎,很多時候連說明書都還沒有,本質上就是鼓勵大家隨便去Try,隨便嘗試,覺得不好用或是結果不是你想要的,就重來一次,重新試試看,反正大不了回去用老方法。
再講得更具體一點,那些工作上的事情或是自己平常處理的瑣事你很希望AI工具能夠幫你加速呢? 我們舉例而言,老闆希望你下去研究一個題目,然後做出一個簡單的報告來,那麼你想要解決的事情就變成 "希望有個AI工具可以幫我自動產出這個研究的結果 =>然後再有AI工具自動幫我把簡報生成出來。",於是往這樣的方向去研究網路上的工具,你就有可能得到結論是最快的方式是請ChatGPT幫你做基礎的研究,把大綱跟內容生出來以後,然後交給Gamma app這樣的AI,直接幫你把整個Slides產出來,當然這中間肯定會有很多不如預期的部分,那就是你可以真正下去學習的時候了,但是因為你想要產出的結果已經很明確了,所以這樣的學習更佳的有目的,更加的有效率。
以上,是我簡短的心得分享,你有什麼問題想要AI替你加速解決的呢? 你最後怎麼解決了這個問題呢? 歡迎大家分享。
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技術PM的AI實驗室,是以輕鬆的角度深入簡出的探討各種生成式AI工具的使用。無論你是想理解AI到底是怎麼運作的? 想知道有那些好用的生成式AI工具? 或者是對AI繪圖有興趣的,都歡迎加入我們的AI實驗室一起輕鬆地玩耍,我們邊玩邊學,學習跟AI一起共創新的可能。
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在這篇示範裡面,我將教你如何利用AI繪圖工具Stable Diffusion產生出自己的一整套塔羅牌排組,而且這整套牌組還是套用上自己Training的LORA的,也就是塔羅牌的主角都可以是你或是你身邊的人(或是你的偶像明星),一旦掌握訣竅,用這篇的方法一天以內就可以完成這個工作。
上次我們在這篇裡面提到了如何讓ChatGPT產出更為精確的答案,實際上就是透過三大原則加上一個小提示,本偏要補充一些很實用的方式,可以讓各位即使是比較複雜的任務,也可以讓ChatGPT替你完成。
在AI的術語之中,給AI的輸入問題叫做Prompt,而問出對AI來說好的問題,或是給AI精確的指示這門技術就叫做Prompt Engineering ,這跟寫程式一樣,是需要靠學習以及練習的。我們來淺談一下這個Prompt Engineering的基本,也就是怎麼問出好的問題。
AI人工智慧跟一般的演算法差別在哪邊呢? 本篇就是要告訴你 為什麼無所不能ChatGPT,上知天文下知地理,可是就是有一個很明顯的弱點,請他算數學卻很常算錯,明明這個ChatGPT 充滿想像力,請他寫演講稿,草擬策略都很在行,為什麼數學就是不行呢?
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