AI 架構學習法：宏觀掌握、微觀深究的學習新策略
在資訊爆炸的時代，我們每天都面臨大量的知識和訊息。如何有效率地學習、快速掌握重點，並深入理解特定主題，成為現代學習者的一大挑戰。傳統的學習方式往往是線性地閱讀或聽講，容易迷失在細節中，無法建立對整體架構的認識。
經過一段時間的使用，我逐漸摸索出一些使用心得。我是使用 Gemini 的 API 建立自己的應用程式，以方便管理 AI 生成的資料。畢竟問答式的介面很難編輯及取捨相關的材料，而系統性的理解是一種樹狀架構，因此問答介面產出的資料需要取捨後轉換成樹狀結構的資訊。若沒有一個好的流程介面，將花費大量的人力在複製、貼上這類索碎的操作上。而且，最終累積過長的文本，也很不利於閱讀及編輯。因此，需要有一個好的應用介面，將問答、結構化組織、及編輯等操作結合起來，才能輕松駕馭這些產出的鉅量資料。之後要將這些樹狀的章節統整，輸出成 EPUB 電子書也是輕而易舉的事。
我把以下的方法稱之後「AI 架構學習法」，為解決本文開頭指出的問題提供了新的思路。它善用 AI 的資訊整合能力，先從宏觀的角度建立對主題的整體架構，再深入探究感興趣的細節。這種學習方式如同蓋房子，先有藍圖，再添磚瓦，不僅能更有效率地學習，更能深入理解知識背後的脈絡。
更棒的是，利用這個方法，最後你可以產生一部專為自己學習的書籍。若是它確實有價值，它其實是可以出版的。
「AI 架構學習法」的具體流程：
- 簡白提問與回饋調整：首先，以簡潔扼要的方式向 AI 提問。避免過於冗長的描述，直接點出你的學習目標。針對 AI 的初步回覆，給予回饋。 例如，若 AI 的回覆偏離你的預期，可以調整提問角度或加入限制條件。這個回饋過程可以幫助 AI 更精準地理解你的需求。
- 要求大綱： 接著，要求 AI 基於你的提問（以及回饋調整後的方向），建立一個寫作大綱。這份大綱將作為你學習的架構。
- 聚焦選題： 仔細檢視 AI 提供的大綱，找出你感興趣的焦點或議題。
- 深入探究： 針對你選擇的焦點，要求 AI 撰寫該部分的詳細內容。
- 整合學習： 將各個焦點的內容整合起來，形成對該主題完整的認識。
「AI 架構學習法」的優勢：
- 宏觀視野： 從大綱開始，先建立對主題的整體框架，避免陷入細節迷宮。
- 聚焦學習： 從大綱中選擇自己感興趣的焦點深入探究，學習更具針對性。
- 效率提升： 透過 AI 快速產出大綱和內容，節省時間，學習效率更高。
- 系統思考： 透過架構的建立，培養系統性的思考能力。
- 精準學習： 透過回饋調整，確保學習方向符合個人需求。
範例說明：
假設你對「區塊鏈技術」很感興趣，想深入了解它。 你可以這樣使用「AI 架構學習法」：
步驟一：簡白提問與回饋調整
你向 AI 提問：「什麼是區塊鏈技術？」
AI 可能的回覆： 「區塊鏈是一種分散式資料庫技術，它將資料儲存在區塊中，並將這些區塊以鏈狀方式連接起來...」
這時，你可以根據 AI 的回覆給予回饋：
- 情境一： 如果你覺得 AI 的解釋過於技術性，你可以回饋：「請用更簡單易懂的方式解釋區塊鏈，最好舉例說明。」
- 情境二： 如果你對區塊鏈的安全性更感興趣，你可以回饋：「請著重解釋區塊鏈如何保障資料的安全性。」
- 情境三： 如果你對區塊鏈的應用領域更感興趣，你可以回饋：「除了比特幣之外，區塊鏈還有哪些應用？ 請舉例說明。」
你的回饋將幫助 AI 調整它的回答方向，更精準地切合你的學習目標。
步驟二：要求大綱
接著，你要求 AI 基於你的提問（和回饋調整後的方向），建立一個寫作大綱。 你可能會得到類似這樣的大綱：
- 一、什麼是區塊鏈技術？1.1 區塊鏈的定義 (以更簡單易懂的方式解釋，並舉例)1.2 區塊鏈的核心概念：去中心化、不可篡改、透明
- 1.1 區塊鏈的定義 (以更簡單易懂的方式解釋，並舉例)
- 1.2 區塊鏈的核心概念：去中心化、不可篡改、透明
- 二、區塊鏈的運作原理2.1 區塊的組成2.2 共識機制：PoW、PoS 等2.3 區塊鏈的資料驗證
- 2.1 區塊的組成
- 2.2 共識機制：PoW、PoS 等
- 2.3 區塊鏈的資料驗證
- 三、區塊鏈的應用領域3.1 加密貨幣 (更著重解釋背後的技術原理)3.2 供應鏈管理3.3 智慧合約3.4 金融科技
- 3.1 加密貨幣 (更著重解釋背後的技術原理)
- 3.2 供應鏈管理
- 3.3 智慧合約
- 3.4 金融科技
- 四、區塊鏈的優缺點4.1 優點：安全性、透明度、去中心化4.2 缺點：擴容性、能源消耗、監管挑戰
- 4.1 優點：安全性、透明度、去中心化
- 4.2 缺點：擴容性、能源消耗、監管挑戰
- 五、未來發展趨勢5.1 區塊鏈技術的挑戰與機會5.2 區塊鏈的發展方向
- 5.1 區塊鏈技術的挑戰與機會
- 5.2 區塊鏈的發展方向
步驟三：聚焦選題
瀏覽大綱後，你發現你對「區塊鏈的運作原理」中的「共識機制」特別感興趣。
步驟四：深入探究
你針對「共識機制」這個焦點，要求 AI 撰寫該部分更詳細的內容。 你可以這樣問：
「請針對區塊鏈的共識機制，詳細介紹 PoW 和 PoS 這兩種機制，並比較它們的優缺點。」
AI 將會針對你的提問，產出關於 PoW 和 PoS 機制的詳細解釋。
步驟五：整合學習
透過這個方法，你已經對區塊鏈技術有了初步的認識，並且深入了解了你感興趣的共識機制。 你可以持續使用這個方法，針對其他焦點（例如：智慧合約、區塊鏈的應用領域等）進行深入學習，最終將這些內容整合起來，形成對區塊鏈技術的全面理解。
如果你願意逐一的將每一條目逐一提問要求回答，你便得到一本書了。我自己開發的程式已可以幫我代勞，把那些未問的章節自動發問完成，得到一本完整的電子書。
總結
「AI 架構學習法」利用 AI 的強大功能，幫助我們以系統化的方式學習。它讓我們能夠從宏觀的角度把握主題的整體框架，又能針對感興趣的細節深入探究。 更重要的是，透過使用者與 AI 的互動回饋，我們可以更精準的調整學習方向，確保學習內容符合個人需求。 這種學習方式不僅提升學習效率，更能培養系統思考的能力，是現代學習者值得嘗試的學習新策略。
現在我每天這樣的運用 AI，我都覺得我快要變成礦工了：入寶山挖礦。 XD
