Когда в последний раз вы сталкивались с трудной для понимания темой? Или проводили часы за просмотром обучающих видео на YouTube?

Существует множество эффективных методик обучения, позволяющих усвоить сложные концепции и обрести уверенность в своих знаниях. Если вы, как и я, постоянно стремитесь к саморазвитию, то понимаете важность правильного подхода к обучению. Одним из наиболее простых и действенных методов является техника Фейнмана.

В этой статье я расскажу, как эффективно применять метод Фейнмана и использовать искусственный интеллект для восполнения пробелов в знаниях.

По окончании чтения вы научитесь использовать ChatGPT для разбора сложных концепций и их интуитивного освоения всего за четыре простых шага.

Приятного прочтения!

Техника Фейнмана: суть и происхождение

Ричард Фейнман - выдающийся американский физик-теоретик, внесший значительный вклад в науку XX века. Его деятельность охватывала различные сферы: от участия в Манхэттенском проекте по созданию атомной бомбы во время Второй мировой войны до фундаментальных исследований в области квантовой электродинамики, за которые он был удостоен Нобелевской премии по физике в 1965 году.

Помимо научных достижений, Фейнман прославился как талантливый педагог и популяризатор науки. Его лекции и книги, отличающиеся ясностью изложения и оригинальным подходом к объяснению сложных концепций, снискали широкую известность как среди специалистов, так и среди широкой публики.

Фото

Несмотря на свои выдающиеся достижения, Фейнман не считал себя исключительно одаренным. Он полагал, что его успехи - результат упорного труда и целеустремленности, а не врожденного таланта. Это отражено в его известном высказывании:

Я обычный человек, который много учился. Чудес не бывает. Нет никакого особого дара или волшебства в изучении квантовой механики - только практика, чтение, обучение и исследование. [1]

Важно отметить, что хотя техника Фейнмана не была разработана им непосредственно, она основана на его подходе к обучению и пониманию сложных концепций. Фейнман считал, что истинное понимание предмета проявляется в способности объяснить его простыми словами. Эту мысль он выразил так:

Если я не могу объяснить это первокурснику, значит, я сам этого не понимаю. [2]

Эти принципы легли в основу метода обучения, который теперь известен как техника Фейнмана.

Техника Фейнмана

Как уже говорилось ранее, Ричард Фейнман славился своим уникальным талантом объяснять сложнейшие физические концепции простым и доступным языком. Он придерживался принципа, что истинное понимание предмета достигается только тогда, когда человек способен объяснить его ясно и понятно даже тому, кто не имеет предварительных знаний в данной области.

Сам Фейнман выразил эту идею следующим образом:

Когда мы избегаем профессионального жаргона, мы лишаем себя возможности скрыть недостаток знаний. Сложные термины и витиеватый язык часто мешают нам добраться до сути вопроса и эффективно передать знания другим.

Техника Фейнмана для изучения темы состоит из четырех простых шагов:

  1. Объясните концепцию: Лучший способ понять что-либо - это научить этому других. Представьте, что вы объясняете концепцию кому-то, кто ничего не знает о предмете. Это может быть реальный человек, вы сами или воображаемый ребенок. Используйте простые слова и избегайте сложной терминологии.

  1. Выявите пробелы: Проанализируйте свое объяснение с позиции слушателя. Определите, какие части вашего объяснения неполны, требуют доработки или недостаточно ясны.

  1. Улучшите объяснение: Используя выявленные на предыдущем этапе недостатки, последовательно улучшайте свое объяснение. Повторяйте этот процесс, пока не будете полностью удовлетворены результатом.

  1. Создайте увлекательное повествование: Теперь, когда у вас есть четкое объяснение, дополните его примерами, иллюстрациями и схемами. Превратите свое объяснение в интересную историю, которую будет легко слушать и понимать.

Интеграция искусственного интеллекта и техники Фейнмана: эффективный подход к обучению

Использование искусственного интеллекта для оптимизации процесса обучения становится необходимостью в современном мире. В этом разделе я представлю простой метод объединения возможностей ИИ с техникой Фейнмана, используя промты для ChatGPT. В качестве примера рассмотрим концепцию "векторной базы данных" из области машинного обучения.

Шаг 1: Изучение темы и ее базовых основ

Сначала ознакамливаемся с темой и изучаем ее фундаментальные принципы. На основе полученных знаний разработываем упрощенное объяснение концепции векторной базы данных. Например:

Представьте библиотеку, где вместо книг хранятся векторы - списки чисел, представляющие различные типы данных (изображения, аудио и т.д.). Подобно тому, как в обычной библиотеке книги можно быстро найти по названию или другому критерию, в векторной базе данных мы эффективно сохраняем и извлекаем векторы с помощью специальных методов индексации. Эти векторы создаются путем преобразования исходных данных с использованием различных алгоритмов машинного обучения.

Если возникнут трудности с самостоятельным объяснением, можно обратиться к ChatGPT с просьбой разъяснить концепцию, используя следующий запрос:

Объясни [концепцию] простым языком, как если бы я был новичком без предварительных знаний в этой области.

Шаг 2: Улучшение концепции

После формулировки первоначального определения концепции следует определить пути ее улучшения. Для этого можно использовать ChatGPT, попросив его выступить в роли целевой аудитории и предоставить обратную связь. Можно использовать следующий промт:

Определите потенциальные пробелы или неясные моменты в моем объяснении [концепции]: [объяснение]

Применив эту подсказку к объяснению векторной базы данных, я получил список рекомендаций по улучшению объяснения:

  1. Детализация векторов: пояснить процесс получения векторов из данных на конкретном примере.

  1. Методы преобразования: упомянуть конкретные методы машинного обучения (например, нейронные сети, НЛП) для преобразования данных в векторы.

  1. Индексация и поиск: описать специализированные алгоритмы векторных баз данных, такие как поиск приближенных ближайших соседей, и их отличия от традиционных методов.

  1. Практическое применение: привести примеры использования (поиск мультимедиа, системы рекомендаций в реальном времени) для демонстрации преимуществ.

  1. Масштабируемость и производительность: объяснить оптимизацию векторных баз данных для работы с большими объемами данных и высокой производительностью.

  1. Сравнение с традиционными базами данных: расширить аналогию с библиотекой, сравнив процессы поиска в векторных и традиционных базах данных, подчеркнув эффективность и точность поиска похожих элементов.

Шаг 3: Итеративное улучшение

Повторяем предыдущие шаги до тех пор, пока не получим краткое и исчерпывающее определение концепции, которое нас полностью удовлетворит.

Шаг 4: Расширение объяснения

Дополняем свое объяснение аналогиями и диаграммами. При использовании GPT-4o с возможностью обработки изображений мы можем получать схемы и иллюстрации, которые помогут создать наглядное представление концепции.

Предлагаю использовать два отдельных запроса:

Для создания аналогий:

Приведи две аналогии, которые помогут лучше объяснить [концепцию].

Для получения диаграмм:

Создай диаграмму, иллюстрирующую концепцию [название концепции].

ChatGPT продолжит работу над созданием наглядной диаграммы для полного понимания векторных баз данных:

Необходимо учитывать, что искусственный интеллект может выдавать недостоверную информацию. Это явление называется "галлюцинациями ИИ" - когда система генерирует данные, не имеющие фактического подтверждения. Особенно опасно то, что ИИ представляет такую информацию как достоверную. Поэтому, если вы не обладаете достаточными знаниями в какой-либо области, следует критически относиться к сведениям, полученным от ИИ, и перепроверять их по надежным источникам.

Спасибо за прочтение!

Комментарии (16)


  1. michaelkuz
    08.08.2024 15:37
    +8

    ИИ может начать галлюцинировать. И можно выучить какие-то фантазии ИИ. Придётся все перепроверять по другим источникам

    ИИ хорош как помощник, но верить к сожалению ему на 100% нельзя


    1. aamonster
      08.08.2024 15:37
      +3

      Так вроде ж как раз наоборот: не ИИ объясняет автору, а автор – Искусственному Идиоту. И тут склонность галлюцинировать может быть даже на пользу: можно проверить, что ИИ из объяснения не выводит невесть что.

      На метод утёнка (объяснять проблему резиновой уточке) похоже.


  1. N-Cube
    08.08.2024 15:37
    +2

    Особенно опасно то, что ИИ представляет такую информацию как достоверную. Поэтому, если вы не обладаете достаточными знаниями в какой-либо области, следует критически относиться к сведениям, полученным от ИИ, и перепроверять их по надежным источникам.

    Ровно так нужно ко всей информации относиться. Даже у Дональда Кнута в тщательно выверенных им самим и редакторами книгах, прочитанных поколениями дотошных читателей, есть ошибки и опечатки (сотни из которых уже найдены, а количество высланных чеков известно). И абсолютно достоверная информация может быть воспроизведена или понята неправильно - скажем, пылинка к экрану прилипла и выглядит совершенно как десятичная точка.


    1. OlegZH
      08.08.2024 15:37
      +1

      Особенно опасно то, что ИИ представляет такую информацию как достоверную.

      А как это выглядит? Любой вывод метода машинного обучения носит статистический характер. Это значит, что выдаваемый ответ должен сопровождаться оценкой качества найденного ответа. По многим метрикам.


      1. nivorbud
        08.08.2024 15:37
        +1

        А как это выглядит? 

        Когда сыну в школе потребовалось быстро написать доклад по одноклеточным организмам, ИИ всё написал очень хорошо, профессионально, но... к одноклеточным уверенно, без доли сомнений, причислил и вирусы.


        1. engine9
          08.08.2024 15:37

          Для уровня школы, может быть и покатит такая категоризация? (ИИ учёл невысокий уровень и обобщил).


  1. OlegZH
    08.08.2024 15:37
    +1

    Техника Фейнмана для изучения темы состоит из четырех простых шагов: ...

    Любопытно. Практически тоже самое можно сказать и про идеальный способ написания хорошей статьи на Хабре (например).

    Использование искусственного интеллекта ...

    Почему меня начинает коробить словосочетание "искусственный интеллект"? По сути, в статье ведётся речь об автоматизации порождения текстов. И где здесь интеллект? очень размытое понятие!

    ChatGPT продолжит работу над созданием наглядной диаграммы для полного понимания векторных баз данных: ...

    Здесь опускается множество различных уровней описания, включая терминологическую/понятийную базу. Впрочем, статья и так довольно короткая. Слишком много пробелов. Наверное, в концепции ещё много неясного. Картинки немного могут увлечь. Но, не более.

    А вот что было бы действительно, настоящей интеллектуальной операцией, так это построение некоторой обобщённой структуры базы данных, кторую можно было бы спроэцировать и на традиционную схему (синяя схема), и на "продвинутую" схему (схема), чтобы понять взаимосвязи и пути повышения эффективности. Но для этого нужно иметь (то есть — построить) некий низкоуровневый язык, на котором это всё можно будет описать с единых позиций. С математической точки зрения, это означает построение гомотопии, когда один объект непрерывно переходит в другой объект.


  1. ABy
    08.08.2024 15:37
    +8

    Такое чувство что статью тоже ИИ писал.

    Вообще проблема таких статей в том, что они многое обещают, концепции в них выглядят логично и заманчиво, но как это все применять в реальной жизни все равно решительно не понятно. Лучше бы их стриоли на основе каких-то реальных примеров. Берем такую-то тему, применяем наш суперметод следующим образом, ПРОФИТ! И так несколько раз для разных областей знаний.


    1. digtatordigtatorov
      08.08.2024 15:37

      По хорошему их следовало бы сочетать, а не использовать исключительно практику.


  1. azudem
    08.08.2024 15:37
    +17

    Такое ощущение, что читал статью, написанную копирайтером (или ИИ).

    Как забить гвоздь? Итак, вы решили забить гвоздь. Гвоздь это древнейшое изобретение и имеет множество примений. Рассмотрим их более подробно. Например, вам нужно повесить картину на стену. Крепление картин на стену с помощью гвоздей является простым, но эффективным спрособом крепления картин на стены. Раскопки показывают, сто еще во втором веке до новой эры на территориях нынешней Грузии...


    1. Ig_B
      08.08.2024 15:37
      +3

      ... нашли окаменелости поврежденных указательного и большого пальцев, что говорит о промахе при забитии гвоздя...


      1. Advisers
        08.08.2024 15:37
        +4

        "Он, гад, над нами издевался...
        Ну сумасшедший — что возьмёшь!" (С) )


  1. avrameny
    08.08.2024 15:37
    +1

    Большое вам спасибо за статью. Благодаря ней я чуть больше узнал о Ричарде Фейнмане.
    В целом, я к сожалению про гпт ничего нового не узнал.

    Благодаря статье, мне в голову пришла мысль, которая упростила бы работу многих компаний)
    Интересно, возможно ли спроектировать ИИ, которое на основании анализа отзывов и версий приложений, смогло бы проводить заочное социальное тестирование продукта?

    Мол загружаешь софтину в бота, а он её как хирург начинает тестировать на косяки, которые люди не любят)


  1. sprBITTER
    08.08.2024 15:37
    +1

    Спасибо за статью, было приятно и интересно ее читать


  1. Vytian
    08.08.2024 15:37
    +1

    Спросите, кто может, у 4о о мультипольном разложении квантового момента в атоме простыми словами. Спрашивал у Copilot'а -- послал в вики прямым текстом.

    Держу пари, что у мистера Фейнмана проблем бы не возникло прояснить суть этой темы "простым языком". Хотя и его хорошо поняли бы и продуктивно усвоили понятое только несколько лучших третьекурсников в мире. Я вот (к стыду своему) хотел бы услышать, скажем, теорему Вигнера-Эккарта "простым языком", при том что случается применять ее уже два десятка лет, а до сих пор "не вижу", как тензоры разлагаются в меньшие ранги, и как ведут себя коэффициенты. Shut up and calculate, как говаривал некто Фейнман ладно, не Фейнман, а Мермин :)))

    Кстати, одна из проблем "фейнмановских лекций по физике", что они увлекательны, ярки, глубоки... но совершенно бесполезны в последовательном усвоении темы. Там просто разрыв, непонятно, что читать дальше, вот прямо-таки нет перехода к пункту 2 из статьи.

    Фейнман, как прекрасный популяризатор, мог привлечь к физике, но изучать её приходится почему-то по Ландавшицу, ат то и по Сивухину.


    1. Advisers
      08.08.2024 15:37

      Сначала Сивухин, а потом Ландафшиц "...и это было хорошо."