本文來自微信公眾號：曹將，作者：曹將，編輯：澤濤

我曾經寫過一本名為《高效學習》的書，分享了傳統(tǒng)職場環(huán)境下，普通人該怎么提升自己的學習能力。

AI浪潮襲來之后，原來的學習路徑還適用嗎？是不是會發(fā)生根本改變？

為了弄清楚這個問題，我給自己設計了一個實驗：用AI輔助逛博物館來學習新知識。

為什么會選逛博物館？

原因很簡單：我學生時代歷史成績就不算好，大部分博物館對我來說都是完全陌生的領域，很多展品我都摸不著門道。這種零基礎的場景，剛好能幫我測試：AI到底能不能幫我們更快、更成體系地學會新知識？

最開始我用的方法很直接：走進展館，看到展品就拍照丟給各類AI工具，問它「這個展品是什么」「它背后有什么故事」。

比如我去廣東省博物館的時候，看到不認識的展品就拍下來問AI。這種方式和過去逛博物館走馬觀花比，體驗已經好了很多：過去看展品只會感嘆一句「真好看」，現(xiàn)在能知道「原來這是清代的器物，特點是線條剛勁、立體感很強」，確實收獲更多。

但問題也很明顯：走出博物館之后，我腦子里對看到的內容還是一知半解，記不住什么完整內容。

所有學到的知識點都是零散的，就像一堆散落在桌上的卡片，卻找不到能把它們按順序粘起來的框架。

發(fā)現(xiàn)問題后我調整了順序：逛博物館不再上來就直接問AI，而是先約專業(yè)講解員帶逛。講解員講解結束后，我再做這三件事：

1.把講解員講過的展區(qū)再重新看一遍，鞏固剛剛聽到的內容，加深印象。

2.有了整體認知框架之后，再用AI找資料：不再是毫無方向地亂搜，只針對自己感興趣的細分點做延伸檢索。

后來我又把這套看展學習方法進一步優(yōu)化：

●逛展的時候，講解員一邊講解，我一邊同步記錄關鍵點。

●逛展結束后，我會整理記錄的筆記，還會借助AI制作復習材料：比如參觀完南越王墓，我用AI生成了墓室布局示意圖；看完埃及特展，我整理出了一張《拉美西斯二世生平梳理表》。

通過這樣的流程，我既能對博物館的核心內容形成完整清晰的認知，又能借助AI補充很多講解員沒提到的延伸信息，學習效率和記憶深度都好了很多。

從這次逛博物館的小實驗里，我找到了AI時代職場學習的答案，說出來其實非常樸實：

師父領進門，修行在個人。

巧的是，我一直關注的公眾號「快刀青衣」剛好發(fā)了一篇文章，題目是《AI時代怎么學：先找到那個「最小知識集」》，觀點和我這次實驗的感悟不謀而合。

這篇文章里轉述了北京航空航天大學劉雪峰老師的觀點。

現(xiàn)在大家討論AI時代的學習，很容易分成兩個極端派別：

第一派認為：既然有AI了，直接邊做邊學就好，遇到不懂的隨時問AI。這種說法的問題在于：如果沒有基礎的認知，你根本沒辦法判斷AI給出的答案是對是錯。

這點我特別有體會，之前我讓AI生成南越王墓的布局圖，它就把方位標錯了，我能發(fā)現(xiàn)錯誤，正是因為講解員帶逛的時候特意提醒過我方位的細節(jié)。

另一派的觀點則是：不管有沒有AI，基礎都必須打牢，要一門一門啃完課程再動手。這種方式的問題就是學習周期太長，效率太低，很難跟上快速變化的職場需求。

劉雪峰老師的提法其實更務實：先掌握一個領域的「最小知識集」，再用AI來加速深入鉆研。

所謂「最小知識集」，就是一個領域里最核心、最常用、能支撐你繼續(xù)往下學習的一組基礎概念和常識，它就是你學習這個領域的骨架。

放到我這個實驗里，講解員的講解就是我的「最小知識集」，之后用AI自學就是做內容延伸和學習加速，完美契合這個思路。

總的來說，AI時代的學習，目標不一定是把自己變成一本更厚的百科全書，整個過程更像是先搭好骨架、再慢慢長出肌肉的過程。

這個「最小知識集」，就是幫我們撐住整個知識體系的骨架。

從這個角度來看，哪怕AI發(fā)展得越來越成熟，讀書、上課這些傳統(tǒng)學習方式依然有它們的不可替代性。

只是AI時代更高效的選擇變成了：先去學一個領域最經典、最核心的內容打好框架搭建好骨架，接下來再用AI協(xié)助擴展內容、填充細節(jié)。

早安。