自從用了 AI 學習法，我唯一需要自己動腦的，只剩下想怎麼問它問題了。

開玩笑的，剛那是不是很像某個賣課程的網路廣告?

在上古時代，我學習知識的方式高度依賴 Google 搜尋與書籍，找尋問題的解法也只會去 Stack Overflow 或爬文，但隨著生成式 AI 的應用大量出現，我的學習模式也發生巨大改變：

查詢資料

Deep Research

OpenAI、Google Gemini 跟 Perplexity 都有這個功能
這一功能專為深入分析和研究設計，能夠提供更全面的資料和見解
在查資料的初期可以輔助確認方向
Deep Research 會將研究結果整理成一份報告，報告內容包括摘要重點、引用來源、圖表和視覺化資料，藉由圖表的方式也能更容易理解數據差異

AI 搜尋: Perplexity , Felo ai

即時獲取最新知識，還會給予來源
這幾乎取代了我對 Google 搜尋的使用，除非我有一個非常明確的查詢目標才會使用 Google
更多介紹: https://ikala.ai/zh-tw/blog/ikala-ai-insight/deep-research-intro/

輔助快速理解

遇到難以理解的概念或複雜的知識點，除了讓 AI 給我答案，也可以引導我一步步釐清思路，甚至建立知識地圖

引導式學習：

當我遇到一個新主題時，我會使用 Gemini 的引導式學習
讓 AI 扮演「導師」的角色，透過問答的方式，從基本概念開始，逐步深入。這比單純閱讀百科條目更具互動性，AI 會根據我的回答調整提問，確保我真正理解了，而不只是死記硬背。
EX:
打開引導式學習 ⬇️

效果:

NotebookLM：

這工具的強大之處在於它能讀取我的筆記、文件(包含PDF)、甚至簡報，然後根據這些內容生成摘要、提供洞見、或是進行 QA、生成 Podcast。這就像是擁有一個個人化的知識庫，AI 可以根據我已有的知識背景來解釋新的概念，有效串聯起各個知識點
EX:
考證照的時候，我直接把筆試題庫全部放進去，運用提示詞讓他幫我隨機出題

他還有非常多功能值得探索

直接應用(使用or統整筆記)

直接使用應該不用多說，貼給 AI 報錯，讓他幫你找Bug、閱讀你的專案做 review code 、產生心智圖等等
統整筆記的部分，因為我都是用 Notion ，只要讓 AI 最後輸出 markdown 就沒問題了
省了非常多整理筆記的時間，而且越來越強的多模態 Agent，錄音轉文字摘要，圖像識別手寫筆記等等，非常的方便

不是再也不用舊的東西，而是合併更多技巧

如標題，AI 是個強大的工具，但它只是一個「能力放大器」，你必須先具備思考與提問的能力，它才能發揮最大效用，我們的核心價值，仍然在於如何提出有價值的問題、如何判斷資訊的正確性、以及如何將知識內化並轉化為獨特的見解。