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费曼学习法第一步:了解基础知识,了解概念。 放弃自己已知的东西,重新以一张白纸的心态去学习基础知识,而不是用过去模糊的概念来做判断或决策的标准。 为何要从“空杯”开始? 学习新领域时,我们最常犯的错误就是“望文生义”。看到一个术语,便用自己已有的知识去揣测它,这往往会导致致命的误解。例如,物理学中的“功”与日常生活中的“工作”含义截然不同;编程中的“对象”也远非一个具体物品。 因此,深入思考的第一步,是主动清空自己的预判,像一个初学者一样,怀着好奇与谦卑,回到最原始、最准确的定义上去。 这不是被动的阅读,而是主动的“概念考古”——追溯一个概念的来源、演变和精确定义。你需要问自己:这个术语是在什么背景下被提出的?它的准确定义是什么?有哪些常见的误解需要避开? 如何找到一个“具体的问题”? “弄清概念”本身是一个宏大的目标。最好的方法,就是将一个宏观领域,锚定在一个微观、具体、真实的问题上。 这个具体问题,是你探索未知世界的“抓手”。 · 从模糊到具体:不要笼统地说“我想学机器学习”,而是将其转化为“机器学习是如何准确识别出图片中的猫的?”。 · 从抽象到具象:不要满足于“供求关系影响价格”,而要追问“为什么去年冬天一颗普通白菜的价格会短暂飙升?” 这个具体问题,就像投入平静湖面的一颗石子,涟漪会触及四面八方。为了解答它,你不得不去弄清与之相关的所有基础概念。 “弄清楚问题”的深层含义 “弄清楚这个具体的问题,讲的到底是什么?”——这句话是整个思考过程的灵魂。它意味着: 1. 界定边界:这个问题究竟在问什么?更重要的是,它没有在问什么?比如,“AI会取代人类吗?”这个问题,首先需要界定“取代”指的是全面替代,还是在特定任务上更高效?这直接决定了探索的方向。 2. 拆解结构:将复杂问题分解成更小的、由基础概念构成的问题单元。以“如何识别图片中的猫?”为例,要回答它,你必须先弄清: · 什么是“像素”? · 什么是“特征”(如边缘、纹理)? · 什么是“神经网络”? · 什么是“训练”和“分类”? 此时你会发现,弄清概念和解决问题,是同一枚硬币的两面。 你为了解决问题而去弄清概念,而对概念的清晰理解,又直接导向问题的答案。 哲学家维特根斯坦曾说:“语言的界限就是我的世界的界限。”
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