Lerne alles mit KI und der Feynman-Methode

Studiere jedes Konzept in vier einfachen Schritten, indem du KI und den Ansatz eines Nobelpreisträgers anwendest

Wann hast du zuletzt ein schwieriges Thema zu lernen versucht? Oder wann hast du eine Stunde damit verbracht, YouTube-Videos anzusehen, um besser zu lernen?

Es gibt unzählige Lerntechniken, die dir helfen können, komplexe Konzepte zu verstehen und dich sicher zu fühlen, sie auswendig zu kennen. Und wenn du wie ich ein Student bist, der ständig Neues lernt, verstehst du die Bedeutung eines effektiven Lernansatzes. Eine der einfachsten ist die Feynman-Methode.

In diesem Artikel werde ich erklären, wie man die Feynman-Lernmethode effektiv anwendet und wie du Künstliche Intelligenz nutzen kannst, um Wissenslücken zu füllen.

Am Ende wirst du in der Lage sein, mit ChatGPT komplexe Konzepte aufzuschlüsseln und sie intuitiv und mühelos in vier einfachen Schritten zu meistern!

Was ist die Feynman-Methode?

Richard Feynman war ein amerikanischer theoretischer Physiker. Als Teil des Manhattan-Projekts spielte er eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Atombombe während des Zweiten Weltkriegs. 1965 gewann er den Nobelpreis für Physik für seine Arbeit zur Quantenelektrodynamik. Aber darüber hinaus war er ein beliebter Lehrer und Autor berühmter Bücher.

Trotz all dieser beeindruckenden Errungenschaften hielt sich Feynman nicht für intellektuell besonders, sondern für eine gewöhnliche Person, die sich intensiv mit dem Studium beschäftigte.

Ich war eine gewöhnliche Person, die hart studiert hat, es gibt keine Wunder-Menschen. Es gibt kein Talent oder Wunder, das ohne Übung und Lernen auskommt, um Quantenmechanik zu studieren. – Richard Feynman [1]

Die Feynman-Methode wurde nicht direkt von Feynman selbst entwickelt, ist aber mit ihm verbunden. Sie ist inspiriert von Feynmans Überzeugung, wie ein Thema studiert werden sollte.

Ich konnte es nicht auf das Niveau der Erstsemester reduzieren. Das bedeutet, dass wir es nicht wirklich verstehen. – Richard Feynman [2]

Die Feynman-Methode

Feynman war bekannt für seine Fähigkeit, komplexe physikalische Konzepte auf intuitive und verständliche Weise zu erklären. Er glaubte, dass man nur dann behaupten kann, ein Konzept verstanden zu haben, wenn man es verständlich erklären kann, selbst für jemanden, der keine Vorkenntnisse darüber hat. Niemand konnte es besser sagen als Feynman selbst:

Wenn wir ohne Fachjargon sprechen, befreit es uns davon, uns hinter Wissen zu verstecken, das wir nicht haben. Große Worte und geschwollenes „Business-Speak“ hindern uns daran, auf den Punkt zu kommen und Wissen weiterzugeben.

Feynmans Technik, ein Thema zu lernen, lässt sich in vier einfache Schritte unterteilen:

1. Das Konzept lehren: Die effektivste Methode, etwas zu verstehen, ist, es zu lehren. Ob du dir vorstellst, das Konzept jemand anderem, dir selbst oder einem imaginären Kind beizubringen, du musst davon ausgehen, dass die andere Person nichts darüber weiß. Vermeide daher große Worte.
2. Lücken identifizieren: Gehe das durch, was du gelehrt hast. Versuche aus der Sicht der anderen Person Teile deiner Erklärung zu finden, die fehlen, mehr Arbeit benötigen oder einfach nicht verständlich genug sind.
3. Verfeinern: Nutze das Feedback aus dem letzten Schritt, um deine Erklärung iterativ zu verfeinern, bis du zufrieden bist.
4. Eine Geschichte erzählen: Nun, da du die Grundlage hast, verstärke sie mit Beispielen, Illustrationen und Diagrammen. Mache deine Erklärung so fließend, dass du sie durch eine Geschichte vermitteln kannst, die leicht zu verstehen und unterhaltsam zu folgen ist.

KI + Feynman-Methode = 🔥

Du fällst zurück, wenn du keine KI nutzt, um deinen Lernprozess zu verbessern. In diesem Abschnitt werde ich eine sehr einfache Methode vorstellen, wie man KI mit der Feynman-Methode kombinieren kann, indem man ChatGPT verwendet. Als Beispiel werde ich das Konzept eines „Vektor-Datenbank“ aus dem maschinellen Lernen verwenden.

Schritt 1: Ich werde über das Thema lesen und ein grundlegendes Verständnis dafür entwickeln. Dann entwickle ich eine vereinfachte Erklärung, was eine Vektor-Datenbank ist. Angenommen, ich komme mit folgender Erklärung:

Stell dir eine Bibliothek mit Büchern vor. Du kannst Bücher zur Bibliothek hinzufügen 
und sie schnell mit ihrem Namen oder einer anderen Indexierungsmethode abrufen.
Eine Vektor-Datenbank ist auch eine Bibliothek, speichert jedoch anstelle von Büchern Vektoren.
Ein Vektor kann als eine Liste von Zahlen betrachtet werden, die ein Bild,
Audio oder eine beliebige Art von Daten darstellen. Sobald wir die Daten in Vektoren umwandeln, 
mithilfe verschiedener maschineller Lerntechniken, können wir die Vektoren speichern 
und sie effizient mithilfe einer Indexierungsmethode abrufen.

Alternativ könnten wir ChatGPT bitten, uns eine Erklärung des Konzepts zu geben, wenn wir Schwierigkeiten haben, sie selbst zu schreiben. Wir können diesen Prompt verwenden, um ChatGPT zu fragen:

Erkläre [Konzept] mir so, als wäre ich ein kompletter Anfänger ohne Vorkenntnisse.

Schritt 2: Sobald wir eine erste Definition unseres Konzepts haben, ist es an der Zeit, zu identifizieren, wie wir sie verbessern können. Wir können ChatGPT bitten, als unser Publikum zu agieren und uns Feedback zu geben. Der Prompt dafür lautet:

Identifiziere potenzielle Lücken oder unklare Punkte in meiner Erklärung von [Konzept]: [Erklärung]

Indem wir diesen Prompt und meine Erklärung der Vektor-Datenbank verwenden, erhalte ich eine Liste von Vorschlägen, welche Teile Lücken aufweisen oder mehr Klarheit benötigen könnten:

Erkläre, wie Vektoren aus Daten abgeleitet werden, 
anhand eines spezifischen Beispiels.

Erwähne spezifische maschinelle Lerntechniken, 
wie neuronale Netze oder NLP, die zur Umwandlung von Daten in Vektoren verwendet werden.

Diskutiere spezialisierte Algorithmen, die in 
Vektor-Datenbanken verwendet werden, wie Approximate Nearest Neighbor Search, und wie 
sie sich von traditionellen Indexierungsmethoden unterscheiden.

Füge Beispiele für praktische Anwendungen hinzu, wie Multimedia 
Abruf- und Echtzeit-Empfehlungssysteme, um die Vorteile von 
Vektor-Datenbanken zu zeigen.

Erwähne, wie Vektor-Datenbanken 
für den Umgang mit großen Datensätzen und Leistungsanforderungen optimiert sind.

Erweitere die Bibliotheks-Analogie,
um die Suchprozesse in Vektor- und traditionellen Datenbanken zu vergleichen, 
mit Betonung auf Effizienz und Genauigkeit bei der Suche nach ähnlichen Elementen.

Schritt 3: Wiederhole die vorherigen Schritte, bis du eine präzise und vollständige Definition deines Konzepts hast, mit der du zufrieden bist.

Schritt 4: Erweitere deine Erklärung, indem du Analogien und Diagramme hinzufügst. Mit gpt-4o kannst du auch Diagramme und Bilder abrufen, um ein visuelles Verständnis zu erhalten.

Ich werde zwei separate Prompts verwenden, einen für Analogien:

Füge zwei Analogien hinzu, um eine verständlichere Erklärung von [Konzept] zu entwickeln.

Ein anderer Prompt für das Zeichnen eines Diagramms des Konzepts:

Zeichne mir Diagramme, um das Konzept von [Konzept] zu verstehen

ChatGPT wird weiterhin ein Diagramm erstellen, um ein vollständiges Verständnis von Vektor-Datenbanken zu ermöglichen:

☢️WARNUNG: Es ist wichtig zu bedenken, dass KI halluziniert! Das bedeutet, dass sie dazu neigt, Informationen zu erfinden, die nicht existieren. Noch schlimmer ist, dass die KI bei diesen Fehlern sehr überzeugend klingt. Wenn du also keine Vorkenntnisse zu einem Thema hast, sei vorsichtig, der KI vollständig das Steuer zu überlassen!

Danke fürs Lesen!

~ Hesam