Як звичайній людині систематично розібратися у вертикальному напрямку за 4 години

Автор: danny

Мої друзі запитують мене, чому здається, що я знаю майже все про різні сфери або теми? Крім деякого досвіду або поточних справ, я насправді багато чого вчуся на ходу. Сьогодні розповім, як я використовую інструменти AI і Notebooklm для самостійного навчання звичайної людини.

Перш за все хочу сказати, що ця стаття орієнтована на систематичне та структуроване вивчення і розуміння певної галузі/предмету/концепції, а також на побудову власної системи знань і картографії. Якщо вам потрібно лише поверхнево зрозуміти деякі поняття або дізнатися, що таке цей xx, то достатньо запитати у популярних AI — вони дадуть схожу відповідь.

Використання AI для навчання та ознайомлення з новими речами має кілька обмежень і недоліків:

Перше — галюцинації. AI (з високою ймовірністю) може видавати неправдиві або вигадані дані, особливо у вузьких сферах через недостатність навчального матеріалу та джерел.

Друге — відсутність деталей. Через авторські права та інші обмеження AI не може самостійно читати цілі статті або книги, а тренувальні дані здебільшого — це огляди, коментарі та відгуки інших, особливо у вузьких галузях інформації дуже мало.

Третє — неспроможність точно формулювати питання. Якщо ви раніше не знайомі з темою, вам важко чітко описати, що саме хочете дізнатися, а також важко зрозуміти причинно-наслідкові зв’язки та систематизувати інформацію у структуровану навчальну рамку.

Теоретична частина

Мій підхід досить простий: використовую “мережу цитувань (quote/reference/impact factor)” у науці для очищення інформації, а потім застосовую AI для аргументації та генерації ідей, щоб структуровано зрозуміти новий предмет.

Короткий робочий процес:

Знаходжу цінні статті — додаю їх у Notebooklm — використовую AI для створення підказок — у Notebooklm задаю питання та навчаюся — додаю цінні статті до Notebooklm — навчаюся далі — і так повторюю.

Складний робочий процес:

Крок 1: Вивчення основ (затрати часу: 0.25 год)

Не шукайте “Що таке XX?” або “Який принцип цього?”, а одразу шукайте “які ключові джерела/роботи/класичні статті визначили цю галузь”.

Зверніться до AI (Gemini / Perplexity): запитайте напряму: “У [вузькій галузі] хто вважається найвпливовішими вченими? Які 1-3 класичні статті заклали основу цієї сфери?” (наприклад, у галузі LLM — “Attention Is All You Need” та інші). Це — “сучасне”.

Завантажте перші статті: витягніть посилання на 1-3 ключові роботи, а також усі їхні цитовані джерела. Це — “минуле”.

Виділіть найчастотніші другорядні джерела: порівняйте посилання у першій групі статей, відібрайте топ-5 за кількістю цитувань і частотою. Це — “майбутнє”.

Основна ідея: дивитись на світ очима гуру — найменш витратний спосіб. Не недооцінюйте цей крок — ви отримуєте карту найважливіших ідей десятиліттями.

Крок 2: Створення структурованої бази знань (затрати часу: 0.25 год)

Завантажте всі обрані класичні статті у Google NotebookLM.

Зазвичай достатньо двох речей: оригінальні статті та їхні посилання.

Чому саме NotebookLM? Тому що він не створює галюцинацій. Він відповідає лише на основі поданих даних.

Завдяки ретельному відбору джерел ви виключаєте “сміття” з інтернету і створюєте чисту, сфокусовану базу знань.

Крок 3: Взаємодія між різними AI (затрати часу: 1-3.5 години)

Це — ядро всього процесу. Ви запускаєте різних AI для перехресної перевірки, формуєте структуровані шляхи знань, логічні висновки і власні погляди.

Задавайте активні питання. Активне цікавлення стимулює мозок.

Знаходьте “якір”: запитуйте у Claude, Deepseek, Gemini або Perplexity: “Які основні суперечності та базові теоретичні рамки у цій галузі?”

Завершуйте цикл: використовуйте ці суперечності і запитуйте у NotebookLM: “Як експерти відповідають на ці питання? Наведіть конкретні джерела та логіку висновків.”

Зменшуйте рівень: копіюйте відповіді NotebookLM і давайте їх аналізувати Gemini або Claude. Дайте команду: “Критично оцініть ці ідеї, вкажіть логічні прогалини, обмеження часу або сліпі зони. На основі цього — які ще 3 глибших питання потрібно поставити?”

Підвищуйте рівень розуміння: використовуйте AI для пошуку слабких місць і нових питань, знову звертайтесь до NotebookLM.

Практика

Наприклад, я питаю “Що таке LLM?” 😂

Крок 1: Вивчення основ (0.25 год)

Запитую Gemini і Claude — і отримую відповіді.

gemini

claude

Потім згадую, що в школі вчитель казав: “Теорії — це ланки між минулим і майбутнім”. Тому прошу AI дослідити, які статті цієї сфери посилалися, і які роботи цитували ці статті пізніше.

Крок 2: Створення бази знань

Через обмеження AI і особливості LLM потрібно самостійно завантажити файли (або попросити допомогти у цьому).

Зазвичай — завантажуєте і зберігаєте у Notebooklm (підтримує близько 300 статей).

Крок 3: Взаємодія між AI

Спочатку ставлю прості питання у Notebooklm, потім обговорюю з іншими AI, а потім повертаюся до Notebooklm для критики, уточнення і доповнень.

Після кількох ітерацій отримую власну ментальну карту.

Якщо хочете більш глибоко — просіть Notebooklm скласти для вас тестові питання.

На цьому етапі у вас вже буде базове розуміння (хоча б знання про минуле, сучасне і майбутнє — і зможете говорити про це ще 5 хвилин, коли вас спитають).

Післямова

Збережіть свою “базу знань” і оновлюйте її. Можна залучити для цього робота.

Створіть окрему папку — наприклад, для “контрактної торгівлі” — і зберігайте там важливі статті. Коли потрібно проаналізувати ситуацію — відкривайте цю папку, додавайте дані і кейси — і отримуйте майже без галюцинацій аналіз.

Проблема не в тому, що сучасні AI не здатні глибоко мислити і аналізувати, а в тому, що ви неправильно використовуєте інструменти. (У LLM є важливий параметр — обмеження і вхідні дані).

Використання AI — це навичка. Але зробити так, щоб AI робив людину сильнішою — це вже інша навичка.