Aprenda qualquer coisa com IA e a técnica Feynman

Estude qualquer conceito em quatro etapas fáceis, aplicando IA e uma abordagem vencedora do Prêmio Nobel

Imagem criada por GPT-4o.

Acho que não é novidade que sou FAN do Feyneman. Quando foi a última vez que você tropeçou em um assunto difícil de aprender?

Ou quando você passou uma hora assistindo a vídeos do YouTube sobre como aprender melhor as coisas?

Existem inúmeras técnicas de aprendizado para ajudar você a digerir conceitos complexos e se sentir confiante em conhecê-los de cor. E se você é um aprendiz como eu, que está constantemente aprendendo coisas, você entende a importância de uma abordagem de aprendizado eficaz . Uma das mais simples delas é a Técnica Feynman . (desconte o Bias)

Vou tentaar explicar como aplico a técnica de Feynman de forma eficaz e como você pode usar a Inteligência Artificial para preencher as lacunas do seu conhecimento.

Qualquer um é capaz de usar o ChatGPT para decompor conceitos complexos e dominá-los de forma intuitiva.

O que é a Técnica Feynman?

Richard Feynman foi um físico teórico americano. Como parte do Projeto Manhattan, ele desempenhou um papel crucial no desenvolvimento da bomba atômica durante a Segunda Guerra Mundial.

Em 1965, ele ganhou o Prêmio Nobel de Física por seu trabalho em eletrodinâmica quântica. Mas além de tudo isso, ele foi um professor popular e autor de livros famosos.

Para quem não sabe deu aulas na UFRJ por alguns anos e adorava o Brasil, apesar de seus pontos em relação a nossa forma de educação academica.

Richard Feynman durante uma palestra. ( fonte )

Apesar de todas as conquistas impressionantes, Feynman não se considerava intelectualmente especial, mas sim uma pessoa comum que poderia se comprometer a estudar muito.

"Eu era uma pessoa comum que estudava muito, não existem pessoas milagrosas. Não há talento ou milagre especial para estudar mecânica quântica que venha sem prática, leitura, aprendizado e estudo" — Richard Feynman

Agora, a Técnica Feynman não foi diretamente concebida por Feynman, mas associada a ele. No entanto, ela é inspirada em como Feynman acreditava que um assunto deve ser estudado.

Não consegui reduzi-lo ao nível de calouro. Isso significa que não o entendemos realmente. — Richard Feynman

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Técnica de Feynman

Feynman era famoso por sua habilidade de explicar conceitos físicos complexos de forma intuitiva e digerível. Ele acreditava que você só pode alegar que entendeu um conceito, se você puder explicá-lo de forma compreensível, para alguém que não tem nenhum conhecimento prévio sobre ele. Ninguém poderia dizer isso melhor do que o próprio Feynman,

Quando falamos sem jargões, isso nos liberta de nos esconder atrás de conhecimento que não temos. Grandes palavras e “linguagem comercial” fofa nos impedem de ir direto ao ponto e passar conhecimento para os outros.

A técnica de Feynman para aprender um tópico pode ser dividida nestas quatro etapas simples:

1. Ensine o conceito: O método mais eficaz para entender algo é ensinando. Quer você queira imaginar ensinar o conceito para outra pessoa, para você mesmo ou para uma criança imaginária, você deve assumir que a outra pessoa não sabe nada sobre o assunto. Então não se esconda atrás de e de grandes palavras.
2. Identifique lacunas: Repasse o que você tem ensinado. Do ponto de vista da outra pessoa, tente identificar partes da sua explicação que estão faltando, precisam de mais trabalho ou simplesmente não são compreensíveis o suficiente.
3. Refinar: usando o feedback da última etapa, refine iterativamente sua explicação até ficar satisfeito com ela.
4. Conte uma história: Agora que você tem a base, fortaleça-a com exemplos, ilustrações e diagramas. Faça sua explicação tão fluente que você possa transmiti-la por meio de uma história que seja fácil de ouvir e divertida de seguir.

AI + Técnica Feynman = 🔥

Você está ficando para trás se não estiver usando AIpara aprimorar seu processo de aprendizado. Nesta seção, apresentarei um método muito simples para acoplar IA com a Técnica Feynman solicitando ChatGPT . Como exemplo, usarei “banco de dados vetorial” como um conceito de aprendizado de máquina que gostaria de aprender.

Etapa 1 : lerei sobre o tópico e estudarei um entendimento básico sobre ele. Então, desenvolvi uma explicação simplificada do que é um banco de dados vetorial. Digamos que eu apresente a seguinte explicação:

Imagine ter uma biblioteca de livros. Você pode adicionar livros à biblioteca 
e recuperá - los rapidamente usando  seus nomes ou qualquer outro método de indexação. Um banco de dados vetorial também é uma biblioteca, mas em vez de livros, armazena vetores. Um vetor pode ser pensado como uma lista de números que representam uma imagem, áudio ou qualquer tipo de dado. Depois que convertemos os dados em vetores, usando várias técnicas de aprendizado de máquina, podemos armazenar os vetores e recuperá- los eficientemente usando algum método de indexação.

Alternativamente , poderíamos pedir ao ChatGPT para nos fornecer uma explicação do conceito se tivermos problemas para escrevê-lo nós mesmos. Podemos usar este prompt para pedir ao ChatGPT:

Explique [conceito] para mim como se eu fosse um completo iniciante, sem nenhum conhecimento prévio.

Etapa 2 : Depois que tivermos uma definição inicial do nosso conceito, é hora de identificar como podemos melhorá-lo. Podemos pedir ao ChatGPT para agir como nosso público e nos dar feedback. O prompt para isso:

Identificar possíveis lacunas ou pontos pouco claros na minha explicação de [conceito]: [explicação]

Ao usar este prompt e minha explicação sobre o banco de dados de vetores, obtenho uma lista de sugestões sobre quais partes dele podem ter lacunas de conhecimento ou mais esclarecimentos:

Expandir em Vetores: Explique como os vetores são derivados de dados, 
usando um exemplo específico para ilustrar o conceito. 

Detalhar Técnicas de Conversão: Mencione técnicas específicas de aprendizado de máquina, 
como redes neurais ou PNL, usadas para  converter dados em vetores. 
Esclarecer Indexação e Recuperação: Discuta algoritmos especializados usados ​​em 
 bancos de dados vetoriais, como busca aproximada do vizinho mais próximo , e como 
eles diferem dos métodos tradicionais de indexação. 
Incluir Casos de Uso: Adicione exemplos de aplicações práticas como
 recuperação multimídia e  sistemas de recomendação em tempo real para mostrar os benefícios dos bancos de dados vetoriais. Discuta Escalabilidade e Desempenho : Mencione como os bancos de dados vetoriais são otimizados para lidar com grandes conjuntos de dados e necessidades de alto desempenho . Aprimorar Comparação com Bancos de Dados Tradicionais: Estenda sua analogia de biblioteca para comparar os processos de busca em bancos de dados vetoriais e tradicionais, enfatizando eficiência e precisão na localização de itens semelhantes .

Etapa 3: repita os passos anteriores até chegar a uma definição concisa e completa do seu conceito com a qual esteja satisfeito.

Etapa 4 : Expanda sua explicação adicionando analogias e diagramas. Usando gpt-4ovocê também pode recuperar diagramas e imagens para ajudar a obter uma compreensão visual.

Usarei dois prompts separados, um para analogias:

Adicione duas analogias para ajudar a desenvolver uma explicação mais compreensível de [conceito].

Outro prompt para desenhar um diagrama do conceito:

desenhe-me diagramas para ajudar a entender o conceito de [conceito]

O ChatGPT continuará criando um diagrama para uma compreensão completa dos bancos de dados vetoriais:

O diagrama gerado pelo GPT-4o.

☢️ AVISO : É crucial ter em mente que a AI alucina ! Isso significa que ela tende a inventar informações que não existem. Para piorar as coisas, a AI parece confiante em inventar esses erros, então, a menos que você já tenha algum conhecimento prévio sobre um tópico, entregar totalmente o volante para a AIrequer cautela!