有在關注AI發展的讀者們，我相信在看到的一堆影片文章中，應該或多或少會有提到，在AI時代中，利用AI學習是重要的技能。換句話說，我們需要利用AI快速學習不同領域的知識。也就是我們需要有一套學習的方法，可以幫助我們快速建立起新領域的知識，用以應對生活及工作中所遇到的不同難題，能快速有實際的產出。
以下介紹本人調查及整理出來的學習方法，這套方法的目的在於「構建」一個地圖，讓我們可以快速運用知識，而不是學完整個領域。一共有4個步驟:拆解、篩選、排序、輸出，以下分別進行介紹。
第一步：拆解
目標：把一個領域的知識，拆解成多個最小的可學習項目，避免學習內容超過我們的認知。說明：面對一個新領域，例如區塊鍊，大多數人是直接買一本區塊鏈相關的書，從第一頁開始讀。這是最慢的。 我們需要先找出這個領域的「最小單位」和「核心支柱」。這個過程可運用反向工程的概念，反推某些子領域的知識是由哪些基礎知識形成的。
prompt範例：我想學習 [主題]，請幫我拆解這個領域。請列出構成這個領域最核心的 5 到 10 個關鍵概念是什麼？
第二步：篩選
目標：找出那 20% 的關鍵知識，它能解決 80% 的問題。
說明：任何領域都有大量的「邊緣知識」是我們初期根本不需要碰的。我們需要忽略那 80% 的次要資訊，專注於最高頻使用的那 20%。這就是最小可行性知識 (Minimum Viable Knowledge)。用來完成我們的第一個作品或是解決當前最緊急的問題。
prompt範例：在 [主題] 中，哪 20% 的知識或技能是最常被使用，且能涵蓋 80% 應用場景的？請幫我過濾掉初期不重要的細節，只告訴我必須優先掌握什麼。
第三步：排序
目標：確保先把基礎建立起來。
說明：許多人自學失敗是因為順序錯了。例如學外語，背了一堆冷門單字（高難度），卻連基本的自我介紹（低難度、高頻率）需要的單字都不會。我們需要一個符合邏輯的學習路徑。
prompt範例：請根據上述的 20% 核心知識，為我設計一個 [天數/週數] 的高效率學習路徑。請按照邏輯順序排列，從最基礎且最能產生成就感的內容開始。
第四步：輸出
目標：用輸出倒逼輸入，並確認自己真的懂了。
說明：把學習內容進行萃取，用自己的話紀錄筆記，或者實際生產出作品，之後反覆檢討與回饋。再來是如果有機會，就要嘗試將知識傳授給別人。這是最關鍵的一步。要確認自己學會了，就是看能否用「最簡單的話」講給外行人聽。這也是費曼技巧的核心。
總結
本文說明了快速建立一套知識體系的一種方法，將一個領域的知識分別進行拆解、篩選、排序，先確保我們的學習路徑是優先學習核心的觀念，並且是確實打下基礎的。最後一步的輸出是最關鍵的，透過實際產出作品，並且反覆檢討，才能確保我們真的把知識學起來。在學習的過程中我們需要定期確認自己目前的進度，並根據自身狀況做調整，確保我們能有效解決關鍵問題。
參考來源:
- Mike Rhodes, Use Tim Ferriss' DiSSS Method of Learning, https://mikerhodes.circle.so/c/learn/use-tim-ferriss-disss-method-of-learning
- Tim Ferriss, The 4-Hour Chef Official Website, https://fourhourchef.com/
- Tim Ferriss, The Tim Ferriss Show Transcripts: The Art and Science of Learning Anything Faster, https://tim.blog/2018/06/05/the-tim-ferriss-show-transcripts-the-art-and-science-of-learning-anything-faster/
- 思維漫步, 世上最強費曼學習法，3個步驟7分鐘學懂！還有1個你不知道的訣竅！, https://thinkstroll.medium.com/%E4%B8%96%E4%B8%8A%E6%9C%80%E5%BC%B7%E8%B2%BB%E6%9B%BC%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%B3%95-3%E5%80%8B%E6%AD%A5%E9%A9%9F7%E5%88%86%E9%90%98%E5%AD%B8%E6%87%82-%E9%82%84%E6%9C%891%E5%80%8B%E4%BD%A0%E4%B8%8D%E7%9F%A5%E9%81%93%E7%9A%84%E8%A8%A3%E7%AB%85-5805bf24d912
- 閱部客－水丰刀, 讓學習更有效率：四個步驟學會「費曼學習法」, https://www.yottau.com.tw/article/460
