Практическая структура для превращения ИИ в партнера по мышлению. Статья Как я использую ИИ для более быстрого изучения новых тем: структура обучения с помощью ИИ впервые появилась на Towards Data Science.
Меняет ли ИИ наш способ работы, мышления и обучения к лучшему или худшему, остается предметом продолжающегося обсуждения: одна сторона утверждает, что ИИ заставляет нас меньше думать, а другая подчеркивает, что он значительно сокращает рутинную работу и повышает производительность. Поскольку ИИ продолжает разрушать работу начального уровня для специалистов по данным и разработчиков, непрерывное обучение и повышение квалификации необходимы. Я считаю, что мы должны использовать возможности ИИ и использовать его как партнера по мышлению для повышения эффективности обучения, как если бы мы стояли на плечах гигантов. Я поделюсь тремя подходами к созданию рабочего процесса с помощью ИИ, который снижает трение при изучении любых новых тем, включая захват идей, поиск ресурсов, приоритизацию внимания, сравнение похожих концепций и практику интервального повторения и активного вспоминания. Цель не в том, чтобы передать обучение и мышление ИИ, а в том, чтобы сделать его более легким для начала, повторения и внедрения в повседневную жизнь.
1. Используйте голосовой режим ИИ для исследования. Наш процесс обучения естественным образом проходит через четыре фазы: от полного новичка в области знаний до момента, когда знания становятся интуитивными и их трудно объяснить: не знать, чего вы не знаете (неизвестные неизвестные), знать, чего вы не знаете (известные неизвестные), знать, что вы знаете (известные известные), не знать, что вы знаете (неизвестные известные). Я обнаружил, что общение с ИИ с помощью голосового режима является отличной отправной точкой в этом учебном путешествии, особенно на этапе неизвестных неизвестных, когда исследование важнее точности. Вместо того чтобы плыть по океану незнакомых концепций и неполных идей, мы можем озвучивать наши вопросы, чтобы организовать мышление, позволяя ИИ превращать полуоформленные гипотезы в более структурированные пути для исследования.
2. Используйте навыки ИИ для повторяемых инструкций. Вы скоро поймете, что многие вопросы, которые мы задаем ИИ, имеют схожую структуру или одинаковые требования к форматированию, но применяются в разных контекстах.
Источник: Towards Data Science · Сводку подготовил HeadlinesBriefing