我们要学习的知识是一张网，这张网上每个节点都是知识点，知识点之间彼此关联。

在学习这个主题之前，张大胖可能已经掌握了A和D

而何小痩已经掌握了I和J

而一个教程/文章可能只涵盖了这些：

所以张大胖在看文章过程中，遇到的问题和何小痩遇到的问题肯定是截然不同的。

但是文章的内容是静态的，没法和读者交互。

张大胖和何小痩要么忍着跳过这些问题，等待以后的顿悟时刻；要么去搜索，找别人问。

我们和三体人不同，思维不透明，这些问题通常都依赖上下文，把这些问题向别人解释清楚都很费劲，找到合适的关键词告诉搜索引擎也很难。

这时候大家就会感慨：要是有个高明的老师在身边，一对一帮我解决我的问题就好了。

我们想要的就是因材施教，个性化学习。

这是最好的教育方式，也是最贵的教育方式。

现在以ChatGPT为代表的大模型出现了，最贵的教育方式有可能普及了，每个人都可能有一个“个性化老师”。

ChatGPT知识渊博，不知疲倦，几乎任何问题都能解答，我自己发现我已经开始抛弃搜索引擎了，除了具有时效性的问题之外，我的首选都是ChatGPT。

之前有一次，我想了解ChatGPT的原理，习惯性地先去Google搜索，网上有海量的文章，读了一篇又一篇，都是讲了太多的理论，太多的术语，让人云里雾里。

于是我就想到了ChatGPT，先把它设定成一个“苏格拉底式”的导师，用引导的方式来帮助我理解ChatGPT的原理。

它一开始也是输出一些概念，例如“变换器（Transformer）架构”，当我表示完全不懂的时候，它就开始讲“编码器，解码器，编码器将输入文本转化为一个连续的向量表示，解码器则将这个向量转换回文本。”

但我还是不懂的时候，它便开始一步步讲

如何将单词转换为向量

词嵌入向量是如何得到的

自注意力机制

......

完全是根据我的问题，也就是我不懂的东西进行讲解的。

我不喜欢干巴巴的理论，喜欢从例子引入，这正好是它的强项，所以我不断地在要求它举例子，一个例子不行就再让它再举另外一个，最后越来越通俗易懂，有时候还能获得非常优秀，非常容易记忆的比喻。

有个ChatGPT基地的球友在备考软件工程的时候，需要记忆的知识点比较多，例如“高内聚低耦合”，其中内聚可以分成通信、偶然、逻辑、过程和功能内聚，而耦合则可以分成内容、标记、数据和控制耦合，这些概念之间有着细微的区别，很难记忆，怎么办呢？

他就ChatGPT给他生成故事化、场景化的例子，再加上代码，很容易就记住了。

ChatGPT老师从来不会不耐烦，我可以疯狂提问，同样的问题，可以问它五六次，让它从不同的角度回答。如果是人类老师，恐怕早就烦了。

如果是另外一个人，可能就是另外一套讲解的路径了。

这就是个性化的因材施教了。

可能有人会问，ChatGPT输出的都是正确的吗？ 

我觉得从网上去学习，那些教程和文章也难以保证正确性，很多时候需要我们自己判断：这个东西说得有道理吗？能否解答我心中得疑问？如果答案是肯定的，那就够了。

我觉得在ChatGPT时代，可能有两种学习方式：

1. 把ChatGPT当做助教

继续看现有的教程/文章，但是遇到问题会立刻请教ChatGPT，让它针对这个问题进行回答。

著名的可汗学院已经这么做了，在学院的课程上有一个助手，随时回答学员的提问。

2. 完全依靠ChatGPT学习

这个特别适合对某个小范围的知识点进行学习，就是我前面说的苏格拉底的引导方式。

具体可以参考我这篇文章：《GPT-4是个编程高手，真服了》

对于大范围的系统级别的学习，我还没有试过，例如：学习Java这门语言，并且达到可以做项目的程度。

有尝试过的小伙伴们，欢迎留言。

（完）

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