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我们正身处一场学习的巨变之中，这是堪比古登堡印刷术的巨变。在古登堡印刷术发明之前，知识属于少数人，要学习只能自己去抄写，而之后，印刷书籍让每个人都能更容易地获得知识。AI（人工智能）大模型，特别是生成式AI带来的变革“让知识触手可及”：你有什么不知道的，问AI；你有什么想做的，让AI做。
我们正站在一条历史性的分界线上，学习将再次被彻底改变。有些我们曾经投入大量时间掌握的知识与技能将只需很少的时间去学习，甚至不再需要学习。此外，有些知识与技能的重要性将会凸显，比如学习的勇气与能力、思考与决断力、理解与运用工具的能力等。
未来，人将会被分成两种：会用AI的人与不会用AI的人。这放在学习场景中则是掌握AI时代学习方法的人与其他人。分野是一步步发生的：有人轻视AI等新技术，有人则充满好奇；有人对AI心存畏惧，而有人有勇气去学习；有人浅尝辄止甚至误用，有人却在日常工作中有效地将AI用起来。更有人通过学习成为AI技术与应用的创造者，从而超越其他人。如你所见，每一次分野都与学习紧密相关。
穿透学习法原本是互联网“信息爆炸”时代我们的经验之谈。每天扑面而来的海量信息让我们迷惑，我们不能确信已掌握所学知识并自信地加以运用。面对这个挑战，我们聚焦知识输入与知识输出之间的知识体系，并总结出一系列旨在短期、集中、学透的结构化学习方法。
面对AI变革，我们最初的感受也正是相关信息的大爆发，因而自然地用自己的穿透学习法来应对。很快我们发现，穿透学习法同样适用于AI带来的“知识爆炸”。这是缘于“穿透”二字所蕴含的学习理念：真正掌握、真正理解、真正会运用。我们还有意外之喜：贯彻穿透理念意味着让自己精通一个个哪怕很小的主题，这让我们对学习有信心。因此，这一次，我们有勇气面对随AI而来的大量全新的知识主题。
当然，面对AI带来的知识爆炸，面对正在发生的全新学习变革，穿透学习法也需要大迭代。最终，我们的最新探索凝结成本书所介绍的新版本的穿透学习法。值得说明的是，其中的四个要素、三个场景以及几十种具体方法，我们都在如下问题的质问下进行了深入思考：在未来的某一天，如果AI的知识技能比现在强10倍，我们现在应如何学习？
在AI时代，我们需要自问一系列问题：AI能做什么？AI不能做什么？相应地，我们应该做什么？我们能做什么？
斯坦福大学教授吴恩达是世界顶级AI专家，他曾是谷歌大脑、百度AI的负责人。在2023年他的生成式AI课程中，关于生成式AI能做什么、不能做什么，他给出了一个简单的思维模型：新毕业大学生测试。我们可以设想，现在的生成式AI大模型就像一个刚迈出名校大门的聪明的大学毕业生。那么，你给出什么指令它能有效地完成，以及什么指令它不能有效地完成呢？
这个“新毕业大学生测试”背后还有一个有意思的点：在未来，要与AI优雅地共舞，我们每个人都要达到甚至超过名校毕业生的水准。很显然，这是一个全新的挑战。在讨论AI时代的学习理念时，我们无须重申诸如终身学习比学历证书更重要这样的共识，我们需要在这些共识的基础上有一组全新的学习理念。
指南针>地图
无论是接受学校教育，还是为了应对互联网信息爆炸，我们的一个行之有效的学习经验是，获得一张详尽的知识地图很重要。在穿透学习法中，我们会详细地介绍多种在陌生的知识领域快速获得“地图”的方法。
但使用AI给我们的教训是，指南针的重要性远大于地图。也就是说，方向比路径更重要。具体来说，如果我们知道方向，我们可以让AI去尝试10种甚至100种路径；如果我们不知道方向，我们甚至不知道如何向AI发出指令。
同时，只有当我们知道方向时，我们才能判断AI在回答中给出的知识与展示的能力是否符合我们的需要，也才能判断它的回答是否正确。知识的指南针是判断力、判别力、鉴赏力，它们的重要性远大于具体的知识点。
刺猬>狐狸
古希腊谚语说：“有的人是狐狸，知道很多事；有的人是刺猬，只知道一件事。狐狸机巧百出，不敌刺猬一计防御。”
在互联网时代，我们已经深刻地体会到，真正理解远大于知道很多。这是因为，如果要拼知道的信息量，没有人能拼得过搜索引擎和社交网络。在AI时代大门初开的现在，我们已经感受到，如果要拼知识与技能的广度，面对AI大模型，我们几乎毫无胜算。
可是，做刺猬而非狐狸，这个道理看起来简单，但知易行难。我们直面正面的敌人，但麻烦来自侧翼的诱惑。互联网让我们接触到很多新信息，我们被吸引去学习很多原本不会接触到的主题。现在，AI的强大助力更让我们觉得，自己可以轻而易举地学习很多新学科、新技能。但它们带来的后果都是我们在正面投入不足。
面对这样的悖论，我们唯有靠有效的学习理念和韧性来应对：但凡启动一个主题的学习，必须真正做到学透。
有人说，现在每个学习者都应该成为“T型”人才，即通晓多类知识、精通一类纵向知识。当然，在信息爆炸与知识爆炸的双重冲击下，仅通晓一类知识是不够的，我们或许应该成为“π型”人才，即精通至少两类纵向知识。但是不管怎样，千万不要成为每类纵向知识深度都很浅的“梳子型”人才。
苹果树>苹果
很多人在学习时尤其重视实用技巧，这的确是有效的学习方法之一。马上可用的技巧学起来更便捷，我们也能更快地感受到学习成效。
但是，正如在本书中我们所强调的，当我们学习一个主题时，获得知识框架比掌握实用技巧更重要。我们形象地比喻，获得知识框架就像“种下一棵苹果树”，它长大后，每年秋天我们都能收获很多苹果。
在讨论穿透学习法时，我们要重视“知识框架”，这是从实际运用知识的经验与教训中得来的。当我们运用一个知识与技能时，指导我们的是知识框架。在需要复杂知识解决的问题里，我们在哪儿？我们有哪些可用方法？我们完成任务的一系列步骤或所谓的标准操作流程（SOP）是什么？有时候，知识框架也会以形象的类比式思维模型出现，比如学习的过程就像折返跑，完成某项任务就像导演拍电影的全过程等。
在AI时代，我们发现知识框架的重要性越发凸显。比如，我们要让AI完成一项任务，真正重要的是我们自己要精通相应的知识框架，这样我们才知道如何把任务拆分为小任务，才知道如何评估每步的结果是否符合要求。我们还可以把知识框架教给AI，让它参照执行。
开车>走路
这里我们用开车来比喻使用强大的新技术工具，用腿走路指代使用传统的、常规的方式。说起学习，人们会一方面享受主要由计算机与互联网支持的新技术工具的便利，另一方面又强调传统学习方式的必要性。这样的立场是有道理的。比方说，在互联网时代，通过在线课程比如MOOC（慕课，即大规模在线开放课程），我们可以快捷地学习到世界名校与知名教授提供的课程，但在缓慢且成本高昂的线下课堂，我们能更明显地看到自己的知识变化和个人成长。
进入AI时代后，相对于“走路”，我们必须更加重视“开车”。这不是谁替代谁的问题，它们二者同样重要，但接下来发生的将是以谁为主与以谁为辅的大转换。
让我们简单回顾一下计算机出现以来的学习变化。如马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）所说，一切技术都是人的延伸。那么，我们至少经过了四次升级：最初的电子计算机是手的延伸，它能更快地进行数学计算，这带来了解题方式的变化；互联网带来了记忆的延伸，我们可以在网络上搜索到想要的信息；社交网络则带来了群体智慧的延伸，我们可以在社交网络或即时通信应用中向他人提问；AI则带来了人类智能的延伸，AI大模型已经能综合人类现有的大部分知识与技能，让你用一句问话调用出来。
我们认为，不断涌现的AI工具至少能让我们的学习效率与学习效果再提升10倍。接下来，“开车”将在更多场景中替代“走路”。要去远处时，你会选择开车还是走路？其实，每个人都知道答案。
心>大脑
各种新技术工具都是人类的“外部大脑”。当下，这个比喻更能触动我们，因为AI比之前的新技术工具更像大脑。这些外部大脑的特点是，它们已经比我们人类的大脑更强大，且知识迭代的速度更快。从成本角度看，这些外部大脑也比人类大脑成本更低。想想你要花费多少时间、精力和金钱才能学会一项新知识。对比而言，如果能高效运用外部大脑提供的知识与技能，学习的成本将大大下降。
在AI时代，我们的学习理念要相应地做出改变，我们这里用“重视心要超过重视大脑”来表达这一改变的重要性。在学习中，我们当然要继续训练我们的大脑，但更重要的是训练我们的心。“心”的含义很复杂，这里我们仅是用它的一个方面来与大脑对比：大脑推理，心做选择。
在AI时代，我们要学会选择。比方说，读一本书需要的是大脑，而读哪本书需要我们精心做出选择；做一件事需要的是知识与技能，而做什么或不做什么需要我们精心做出选择；我们选择接受普通的答案，还是继续寻找更好的答案，这也需要精心做出选择；面对一个困难的情境，我们能否做出需要勇气的选择，同样，这是心的选择。
此外，心做选择还有一点与大脑推理不同。对于由大脑处理的问题，我们通常可以反复演练，直到找到最佳答案；但是，由心做出的选择通常在时间上是单向的。时间无法倒流，这个世界没有如果。
未来，如果多数人都能有效地利用外部大脑，那么最终决定差距的将是每个人做出的选择。你应该注意到了，你的这类选择是AI做不到的。因此，在AI时代，在学习中重点训练自己的选择能力将让你更有力量。
总的来说，我们所倡导的穿透学习法是基于如上理念的一组学习方法，能帮助你将所学内化为知识体系、思维模式和工具运用能力。
未来学习者与个人学习机器
让我们用两个公式来结束这篇前言，并为你开启穿透学习法的大门。
未来学习者=（目标+认知+责任）×技术工具
在AI时代，我们要成为以上公式所示的未来学习者。它意味着，我们要有目标，要训练并提升自己的认知，要能承担行动的责任。
同时，有效运用技术工具是一个能将学习效果提升10倍的变量，这就是为什么它前面的符号是乘号。现在我们已经有了很多强大的新技术工具，而AI是最新、最强大、最具颠覆性的一个。未来将人区分开来的，是能否学会并用好AI这个外部大脑的强大智能。
个人学习机器=你×SOP×技术工具
我们每个人都要建立自己的高效学习机器。你可以把以上公式右边看成一个三角形，它有三个角：你、SOP（标准操作流程）、技术工具。你是这个机器中的一环，也是这个机器的设计者与维护责任人。你会发现这个公式与常见的学习观点不同，通常的学习将你看成全部，而这里你仅仅是个人学习机器的一环。相应地，我们学习不仅是为了自己掌握更多的信息、知识与技能，还包括从整体上不断优化这个机器，让它运转得更好。
把个人看成机器这个想法源自瑞·达利欧（Ray Dalio）的《原则》一书。当然，个人学习机器的三个组成部分是我们总结的。达利欧告诉我们一个迭代机器的方法：持续地观察机器的实际结果与预期目标之间的差距，然后返回去调整与优化机器，缩小差距。本书接下来所讲的学习方法，是帮你打造上述三角形各个角的方法，也是调整与优化个人学习机器的方法。希望它们能帮你在AI时代建立起自己的学习系统。
总之，面对AI时代的学习挑战，我们的建议是：
● 穿透每个学习主题。
● 更新你的学习理念。
● 善用新的技术工具。
● 打造你的学习机器。
方军