更讓人沮喪的或許是多年後回首，發現學生時期那些挑燈夜戰、死記硬背的內容，像是從未存在過一般，消失得無影無蹤。羊羹我自己也是，三十多歲後，許多靠著口訣或順口溜硬背下來的人體組織、大腦結構、化學元素、左手安培定律（右手氣旋旋轉方向？），幾乎都因為當初那個記憶的「掛鉤」掉了，而跟著忘得一乾二淨。
這一切問題或許不在於不夠努力，也不在於記憶力比較差。問題的根源可能在於我們一直用著一種違反大腦天性的方式在學習。我們試圖將大腦當作一顆硬碟，拚命地「複製、貼上」，卻忽略了它真正擅長且渴望的，是「連結、創造與建構」。
有一套思考方法可以徹底改變這種困境。它不追求更快的記憶，而是追求更深的理解；它不教我們如何儲存資訊，而是教我們如何建構知識。這套方法我們稱之為「深度編碼」（Deep Encoding）。它是一把鑰匙，能打開高效學習的大門讓我們從一個忙碌囤積資訊的倉鼠，蛻變為一個能優雅搭建知識大樓的建築師。
第一部：打好地基 - 你的大腦是如何學習的？
你的大腦不是影印機：搞懂「編碼」，停止與天性對抗
在深入探討學習方法之前，我們必須先理解一個最基礎的概念：「編碼」（Encoding）。這個詞聽起來有點像電腦科學的術語，事實上這個比喻恰到好處。在電腦中，編碼是將我們輸入的文字、圖片，轉換成電腦能夠儲存和處理的二進位格式。而在我們的大腦中，編碼做的是類似的事情：它將外界的感官資訊（聽到的話、看到的字），轉譯成大腦能夠理解並儲存的穩定神經連結，也就是我們所說的「記憶」。
關鍵的區別在於，電腦的編碼是忠實的「一對一」轉換，但大腦不是。大腦在進行編碼時，並不像影印機那樣，被動地、完整地複製所有進來的資訊。相反地，它是一個極度主動、甚至有點挑剔的編輯。當新資訊進來時，大腦會立刻啟動它的「圖書館管理員」模式。它會掃視這個新資訊，然後在腦中龐大的知識圖書館裡，尋找可以安放它的書架。它會問：「這個新來的傢伙，跟誰長得像？它跟哪個舊知識有關聯？我該把它放在歷史區、科學區，還是藝術區？」
如果大腦能輕易地為這個新資訊找到一個合適的位置，看到它與既有知識的關聯性，它就會覺得「嗯，這個很有道理，我懂了」，然後穩固地將它編碼、存檔。但如果這個新資訊像個孤兒，找不到任何親戚，與周遭的一切都格格不入，大腦的反應就會是：「這東西太奇怪了，不知道該放哪，也不知道有什麼用，先丟到待處理區吧。」 這個「待處理區」，就是我們遺忘的深淵。大腦的運作機制非常講求效率，它不會浪費能量去保存那些它判斷為「不相關」的隨機資訊。
這就帶來了一個許多人學習時的困境：「學習負債」（Learning Debt）。當我們在課堂上遇到一個暫時無法理解的概念時，如果選擇跳過，心想「之後再回來弄懂」，我們其實就欠下了一筆債。這個被判定為「不相關」的資訊，會被大腦不斷地遺忘。未來我們需要花費更多的時間和精力，一次又一次地把它從遺忘的角落裡撿回來，試圖強迫大腦記住它。這個過程就像是在跟自己的大腦進行一場沒有效率的拔河比賽。而深度編碼的核心，就是從一開始就幫助大腦看到資訊的價值與關聯，從源頭上避免這筆債務的產生。
第二部：核心引擎 - 啟動深度編碼的四大思考藝術
學習的四大核心引擎：從「簡化」到「歸納」的思考藝術
要如何主動地幫助大腦進行深度編碼？有四個環環相扣的思考動作，它們是啟動高效學習的核心引擎。這套動作，能強迫我們的心智從被動接收，切換到主動建構的模式。
- 簡化 (Simplify)：面對任何複雜的新知，我們的第一個本能反應不該是「我要把它背起來」，而是「我能用更簡單的方式理解它嗎？」。理解與記憶，是簡化思考後自然產生的副產品，而不是我們應該直接追求的目標。就算是對一個概念的簡化不完全正確，這個為了簡化而付出的心智努力，本身就能極大地強化我們對原始資訊的記憶。
- 比較 (Compare)：大腦是透過「關係」來理解世界的。一個孤立的資訊是沒有意義的。因此拿到一個新概念後，要立刻像個偵探一樣，拿著它去跟其他東西做比對。它跟我已知的什麼東西很像？它又跟另一個概念有什麼本質上的不同？這個尋找異同點的過程，就是在為新資訊建立座標，賦予它意義，讓它在我們的知識網絡中找到立足之地。
- 連結 (Connect)：在簡化與比較的基礎上，我們開始能看到不同概念之間千絲萬縷的聯繫。它們之間是如何互相影響的？誰是因、誰是果？如果改變了A，B會發生什麼變化？這個建立連結的過程，就是在編織我們的知識網絡，這就是「記憶」被創造出來的瞬間。一個好的學習者，他的提問不會只是「這是什麼意思？」，而會是更深刻的：「這看起來跟A很像，但又跟B相反，它是不是透過C機制來影響D的？」。
- 歸納 (Group)：當連結變得越來越多，知識網絡變得像一團雜亂的毛線球時，就需要進行第四個動作：歸納。我們要像整理房間一樣，開始尋找這些概念之間的共同模式，把功能或屬性相近的東西打包、分組，並為這個群組命名。這個過程，是將複雜的網絡再次「簡化」，使其變得更有條理、更易於提取和記憶。尋找歸納方式的思考，本身就是一次極其深刻的編碼過程。
這四個動作——簡化、比較、連結、歸納——並非線性的一條龍作業，而是一個不斷循環、迭代的動態過程。每當有新資訊進來，我們都要對既有的知識結構，重新進行這四項操作，使其越來越精緻、穩固。
別用蠻力，要用巧勁：如何讓大腦「心甘情願」地學習？
理論聽起來有些抽象，但在實踐中我們可以將這四大核心引擎，轉化成幾種更有趣、也更符合直覺的學習模式，讓學習過程感覺不再像被強迫的苦差事。
- 扮演偵探：把「記憶」變成「解謎」 與其被動地等待知識灌輸，不如主動出擊。在接觸任何新領域時，先不要急著閱讀內文，而是先看看標題、圖表，然後開始對自己提問：「這個主題我目前知道多少？」、「我猜作者接下來會說什麼？」、「這個概念，聽起來能解決什麼問題？」。帶著這些「懸案」去閱讀，整個過程就不再是單向的資訊接收，而是一場尋找線索、驗證假設的解謎遊戲。當我們在字裡行間找到答案時，大腦會因為解開謎題而獲得獎勵，知識也就在這個過程中，作為「戰利品」被欣然接納了。
- 成為說書人：把「知識」變成「故事」 大腦天生就對故事和生動的畫面有著極高的興趣，遠勝於抽象的符號和定義。這就是為什麼「創造類比」會是一種近乎神奇的學習技巧。在學到一個新概念後，試著闔上書本，用自己的話，把它講成一個小故事，或是打一個生動的比方。
好比說要理解「通貨膨脹」，與其背誦經濟學定義，不如把它想像成一個村莊的故事：「村裡原本只有100個麵包和100元，每個麵包賣1塊錢。有一天村長瘋狂印鈔票，村裡的錢變成了1000元，但麵包還是只有100個。結果，大家拿著更多的錢去搶有限的麵包，麵包的價格自然就水漲船高了。」這個自己創造故事的過程，會強迫我們進行簡化、比較與連結，知識也就被打包成一個有趣、好記的膠囊。
- 當個樂高建築師：從「小零件」開始「微消化」 一次面對整本書、整門課的知識量，會讓大腦感到不堪負荷，這就是所謂的「資訊過食」。高效的學習，應該像是玩樂高積木。不要想著一次就把整座城堡蓋好。先拿起一兩個小零件（一個小概念、一個段落），花幾分鐘把它們拼裝起來（用自己的話總結、畫個小圖），確保自己理解了這個小結構。然後，再拿下一批零件，把它們與剛剛完成的小結構連接起來。這個「少量多餐、即時消化」的過程，能創造出學習的「雪球效應」。每一個被理解的小知識，都會成為下一個新知識的錨點，讓學習變得越來越輕鬆、穩固。
第三部：進階應用 - 破解高難度知識與學習工具的迷思
知識需要「好故事」，理科也不例外
談到故事性，有人會直覺地覺得這是文科或歷史的專利。面對物理、化學、數學這些看似冰冷、客觀的理科知識，該怎麼辦？難道也要硬生生地編故事嗎？這是一個非常普遍的迷思。為理科賦予故事性，關鍵不在於「編造」，而在於「發掘」它內在的、真實存在的敘事結構。
一個常見的擔憂是，為知識添加故事，會不會導致「知識膨脹」，塞入太多不必要的細節，反而降低了學習效率？打個比方，元素週期表上一百多個元素，難道要為每一個都編一個獨立的故事嗎？那豈不是得花上幾百天？這個顧慮非常實際，但它誤解了「系統故事」的真正力量。
正確的做法不是為週期表上的每一個元素單獨創作故事，那是「增加」資訊。我們的目標，是找到一個能將這一百多個零散元素串連起來的、單一的、 overarching 的「系統性故事」，這是「壓縮」資訊。
好比說，我們可以將週期表看作一棟巨大的「原子公寓」。這棟公寓有七層樓（七個週期），住在同一層的元素有相似的「樓層特性」。公寓的直行，則代表格局相似的「房型」（族）。住在同一直行「房型」裡的元素，它們的「個性」（化學性質）都非常相似。
像是住在第一行的「鹼金屬」，口袋裡都多出一個電子，所以個性活潑，極度渴望與人互動（發生反應）。而住在最右邊的「惰性氣體」，它們的房間不多不少剛剛好住滿了，所以個性高冷，對誰都愛理不理。
這個「原子公寓」的故事，並未增加任何不必要的資訊。相反地它揭示了週期表內在的組織邏輯。當我們理解了這個系統故事，就不再需要死背一百多個獨立的事實。我們看到一個元素的位置，就能大致推斷出它的個性。這才是故事性在理科學習中的真正威力：它不是添加累贅的敘述，而是揭示一個能統領所有細節的、優雅的核心框架。
筆記的革命：從「儲存紀錄」到「思考外掛」
談到學習就不能不提筆記。但我們可能從小到大都誤解了筆記的真正功能。很多人在學生時代的共同經驗是，花費大量時間製作筆記，字體工整、色彩斑斕，彷彿在創作一件藝術品。我們仔細地抄寫老師說的每一句話、書上的每一個重點，深怕遺漏任何細節。這種筆記，羊羹稱之為「歸檔式筆記」。它的目標是「複製與保存」，是為了創造一本完美的「微型教科書」以便未來複習。
這種做法的致命傷在於我們的大腦在整個過程中，都處於一種「被動接收」的狀態，像一台影印機忙於轉錄卻沒有消化。這也是為什麼，當我們回頭看這些漂亮的筆記時，常常會覺得內容既熟悉又陌生。因為知識從未真正地被我們「思考」過。
真正高效的筆記，是「思考式筆記」。它的目的不是為了「存檔」，而是為了「思考」。它應該是我們大腦的延伸，是一個輔助我們進行深度思考的「外接硬碟」或「草稿紙」。這種筆記可能看起來很混亂，充滿了潦草的字跡、問號、箭頭和塗鴉。它的重點不在於細節的完整性，而在於結構的清晰性與關聯的建立。當我們在腦中試圖比較三個複雜的概念時，很容易感到認知超載；但如果把它們「卸載」到紙上，畫出它們的關係圖，思考就會變得清晰、輕鬆許多。
所以我們應該要擁抱那些看起來不完美的筆記。一份充滿了提問與連結的草稿，其學習價值遠遠超過一本色彩斑斕的「抄本」。因為前者是「思考的證明」，後者僅僅是「抄寫的證明」。筆記的真正價值，是為了「當下思考」而服務，而非為了「未來複習」而存在。
AI是學習的捷徑還是彎路？駕馭新工具的智慧
進入AI時代，學習的面貌正在快速改變。這也引發了一個深刻的矛盾：如果學習的核心在於「親身思考」的過程，那麼，由AI代勞的學習，是否會削弱我們真正的理解？
之前，羊羹在另一篇文章〈AI時代的學習調適：如何利用提問式學習法，解決你的知識斷層？〉中，曾經提出過一個利用AI主動提問來克服學習障礙的方法。其核心觀點是：
傳統學習三大陷阱：「準備就緒陷阱」（總覺得要準備好才能開始）、「學習債務」（問題不斷累積），以及「富士山陷阱」（只看見宏大目標卻不知從何下手）。而學習的本質在於「互動」，透過與AI進行高頻率的提問與互動，可以隨時填補知識斷層，獲得個人化的解釋，從而有效克服這些傳統學習的痛點。
這個「AI提問式學習法」，羊羹我覺得完美地體現了主動學習的精神，特別是在避免「學習負債」上，有著巨大的優勢。然而這也引出了我們需要更深入思考的下一個層次的問題：AI介入，是否存在著我們需要警惕的風險？
答案是肯定的。這個風險在於我們可能會不自覺地跳過「有益的掙扎」（Productive Struggle）。費曼學習法的精髓，不在於最終產出的那份「給外行看的解釋」，而在於我們為了想出這個解釋而苦苦掙扎、組織、簡化的思考過程。AI提問法，如果只是簡單的「我有問題，AI給答案」，學習者就可能跳過了這個最關鍵的、自己與知識內部結構搏鬥的過程。這也會讓我們難以養成「費力思考」的習慣。
另一個風險，是可能導致「碎片化知識」，而非「系統性理解」。不斷地用AI填補知識「斷層」，就像是在牆壁上不斷地補洞。牆壁最終可能看起來是完整的，但它缺乏堅實的鋼筋結構。我們可能知道一百個關於特定主題的零散事實，卻無法將其組織成一個連貫、有組織的知識體系，就像我們前面提到的「系統故事」。
更進一步的作法是將「AI提問」與「深度編碼」整合成一個更強大的混合學習模型：
- 階段一：探索與提問（AI作為知識源）。針對一個新領域，盡情使用AI提問法，快速建立起對該領域的基本認知，獲取大量的「樂高零件」。
- 階段二：消化與建構（親自架構知識網）。這是最關鍵的一步：暫時離開AI。看著AI提供的資料，開始進行手動的深度編碼，畫出自己的心智圖、寫下自己的比喻、建立自己的知識框架。這正是「有益的掙扎」發生的階段。
- 階段三：挑戰與深化（AI作為陪練夥伴）。在您建構出自己的第一版知識體系後，再回到AI面前。但這次，提出的問題將會更有深度，像是：「我認為A和B的關係是C，這個理解有什麼盲點嗎？」或是「請根據我的這段解釋，提出三個尖銳的挑戰性問題。」
總歸來說，AI的最佳角色，是我們的「研究助理」，博學且反應迅速；但最終，消化資料、提出洞見、建構理論的「首席科學家」，必須是也只能是我們自己。
我們大腦天生就不是為了儲存孤立的資訊而設計的。它渴望連結、熱愛故事、擅長建立系統。當我們順應它的天性，透過簡化、比較、連結、歸納等方式，主動地為新知識賦予意義和結構時，學習就不再是一件苦差事，而是一場充滿創造樂趣的旅程。
學習的真諦不在於我們「記住了」多少，而在於我們「連結了」多少。一座由深刻理解和內在連結所搭建起來的知識大樓，遠比一個堆滿了零散資訊的倉庫，來得更有價值，也更能抵禦時間的侵蝕。
現在，或許可以花點時間，檢視一下自己的學習或筆記方法。它是傾向於「歸檔」，還是傾向於「思考」？下一次學習新事物時，無論是為知識說個小故事，還是畫一張潦草但充滿連結的草稿，親身體驗一下與大腦合作的感覺。
本篇重點回顧
- 認識大腦天性：大腦不是影印機，它偏愛有關聯、有結構的資訊，並會自動遺忘它認為無用的零散知識。
- 避免學習負債：即時消化、理解新知，避免將困惑累積到未來，造成更大的學習成本。
- 掌握四大核心引擎：學習的關鍵動作是簡化、比較、連結、歸納，這是一個主動建構知識的過程。
- 賦予知識故事性：即使是理科，也能透過發掘其「系統故事」來提升理解與記憶，其目標是「壓縮」而非「膨脹」資訊。
- 革新筆記方法：筆記的價值在於「當下思考」，而非「未來複習」。擁抱混亂的草稿，因為它代表著深度的思考過程。
- 善用AI工具：將AI定位為「輔助思考」的夥伴，而非「代替思考」的傭人，利用它來挑戰假設、激發靈感，但切勿跳過親身建構的過程。
羊羹的投資經驗分享
如果是從 Google Blogger 時期就認識羊羹的老朋友，或許還記得我過去曾分享操作紀錄與存股表。我是想藉此說明，那些看似理論的投資原則或觀念並非紙上談兵。
學習投資原則與建立個人投資策略是相輔相成的過程。持續吸收、內化這些知識，確實能提升我們的投資決策品質。也許無法一步登天，但時間拉長來看，當市場出現較大波動時（無論漲跌），我們會更清楚如何應對，心態更穩定，操作也更從容。我們的投資組合，也可能因此更具韌性，或更有能力把握機會。這就是知識轉化為實踐能力的體現，也是一種自我成長。
本著供給讀者驗證我的思考邏輯及文章，這邊再次公開個人的存股追蹤紀錄，希望能為先前討論的投資觀念提供一些實例參考，避免讓人覺得只談理論而無實際對照。
請務必留意： 這純粹是羊羹我個人的追蹤紀錄表，並非提供任何投資建議或推薦（俗稱報明牌）。具體標的名稱已模糊處理。請務必獨立思考，為自己的投資決策負責。
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