## 656｜周日荐书：《费曼超级学习法》，AI时代这本“旧书”的四个新用途

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最近，得到学习助手有了新的迭代，我在做测试的时候，AI推荐了一本书，我本来只是想点开看看学习助手推荐的段落是否准确，结果却越看越有新发现——这本2022年出版的《费曼超级学习法：理解更快，保留更高，27个高级学习模型》，放在2025年的AI时代看，反而比刚出版时更有用了。

你想啊，ChatGPT在2022年11月30号才推出，这本书的作者是美国畅销书作家彼得·霍林斯，中文版是在2022年12月出版的。这就意味着，作者写这本书的时候，不仅没有ChatGPT，那时候AI也没有火到大众领域。按常理来说，这种诞生于“AI史前时代”的书，似乎该过时了吧？但我翻着翻着却发现，书里的很多想法，在有了AI之后反而更有价值了。

先说说这本书为什么叫“费曼超级学习法”，这得先从名字里的“费曼”说起，指的是理查德·费曼，1965年诺贝尔物理学奖得主，学界普遍认为他是爱因斯坦之后最牛的理论物理学家之一。但有个特别有意思的事儿：费曼的智商测试结果只有120多分，并不算高。当然需要说明的是，我并没有找到官方的智商测定原始数据，不过关于费曼的很多书里，都提到了这一点。

那他是怎么成为大师的？核心就靠他独创的学习方法——通过教别人来深化自己的学习。费曼在加州理工学院执教近40年，更令人称道的是，他曾明确表示，自己对物理学最重要的贡献，不是斩获诺奖的量子电动力学研究，而是那套《费曼物理学讲义》。这套讲义至今已被翻译成超10种语言，深刻影响了全球物理教育领域，他也因此被称作“老师的老师”。

费曼有个标准特别狠：“如果我不能把它简化到大学一年级的水平，这意味着实际上我们并不理解它。”你看，这就是费曼学习法的核心——如果你不能用最简单的话把知识讲清楚，说明你没真懂。

为什么“教”这么重要？因为学习金字塔理论显示：听讲座的知识保留率只有5%，阅读是10%，但讲授给他人能达到90%。这是什么概念？主动输出远比被动输入更有效果。

但传统的费曼学习法有个很大的门槛：你得找到愿意听你讲的人。现在有了AI，这个问题迎刃而解了。说实话，我现在越来越觉得，ChatGPT和豆包这些AI工具，简直就是为费曼学习法量身定做的。你想啊，它们随叫随到，永远不会不耐烦，讲得不对还会指出来，讲得不清楚还会追问。

所以今天想和你推荐这本书，不是因为它的内容多新颖，而是因为书中讲的学习方法足够经典——更关键的是，AI让这些经典方法变得更容易实践了。书里提到了27个学习模型，我特意挑出4个最适合结合AI使用的，跟你聊聊在AI时代该怎么用。如果你去读这本书，也可以在脑海里带着一个问题：“这个方法到了AI时代，应该变成什么样子？”

第一个就是费曼学习法。

这个学习方法其实就四步，说起来特别简单：第一步，你得知道自己要学啥；第二步，学完后尝试讲给别人听；第三步，一旦发现有讲不清楚的地方，回去重新学；第四步，再把内容讲一遍，这次要讲到连8岁小孩或80岁老人都能听懂。

有了AI之后，现在的做法就可以很简单。学完一个东西，立马打开豆包或者ChatGPT，直接跟它说："我刚学了某某某，现在我要用最简单的话给你讲一遍。你扮演一个完全不懂这个领域的人，如果我讲得不清楚，你就追问我。"

好家伙，这效果真的太好了。AI会真的像个小白一样问你各种问题，而且问得特别到位。你讲到哪里含糊了，它立马就能发现。你用了专业术语，它会让你换个说法。

更妙的是，你可以让AI扮演各种角色。我上周就试了一把，让豆包扮演一个8岁小孩，然后我给它讲“复利”这个概念。结果它问我：“复利是不是就像滚雪球，雪球越滚越大？”我一听，这个比喻很直接，我讲的时候怎么没用上。你看，这就是“以教促学”的妙处，教的过程中，你自己也是在学习。

第二个特别适合结合AI用的方法，是“模拟测试学习法”。

书里说，用“考试”来倒逼“主动回忆”，比被动地看笔记效果好得多。传统的做法是自己做抽认卡，但问题是，自己出题质量往往不高，要么太简单，要么覆盖不全面。

现在用AI就方便多了。我的做法是，学完一个章节后，把内容给AI，然后说：“根据这些内容，给我出10道测试题，难度要能检验我是不是真的理解了，而不是只记住了表面。”

不得不说，AI生成的题目质量真的挺高。它会从不同角度考你，有些题目你一看就知道自己其实没懂。更关键的是，你可以随时调整难度，甚至可以让AI针对你答错的题目，再出几道类似的题来强化训练。

第三个方法是“阐述性提问学习法”。

书里强调，学习不能只停留在“是什么”的层面，要多问“为什么”。而AI在这方面简直是天生的好老师。

我现在学东西的时候，会故意让AI扮演苏格拉底，用提问的方式引导我思考。比如跟AI说：“我刚学了‘边际效应递减’这个概念，你不要直接告诉我答案，而是通过提问的方式，让我自己想明白这个概念的本质。”

然后AI就会开始问：“你能举个生活中的例子吗？”“为什么会出现这种现象？”“如果没有边际效应递减，会发生什么？”这种追问式的学习，比直接看答案深刻多了。因为每个问题都在逼着你主动思考，而不是被动接受。

第四个方法是“自我诠释学习法”。

书里说，学习新知识的时候，要用“自己的话”来解释，而且要把新知识和已有的知识建立连接。

我的做法是，学完一个新概念之后，先自己用自己的话解释一遍，然后问AI：“我这样理解对不对？有没有更好的类比方式？”AI会给你很多不同的类比和解释方式。更妙的是，你可以让AI根据你的背景知识，定制专属的解释方式。

说完这四个具体方法，我想聊聊更深层的东西——为什么“教”比“学”更重要？

“教”和“学”最大的区别在于：学是输入，教是输出；学可以模糊，教必须清晰；学可以自欺欺人，教会立刻暴露问题。

我自己做产品这么多年，最深的体会就是：你以为自己想清楚了一个功能，但当你要给团队讲清楚的时候，才发现有一堆细节没想明白，然后当你把产品推给用户的时候，又发现还有一堆细节，用户的理解和你做产品最初的想法很不一样。这就是“教”的价值，它逼着你把模糊的理解变成清晰的表达。

但传统的“以教促学”有个很大的门槛：你得找到愿意听你讲的人。假设你每天要学一个新东西，想用费曼学习法检验一下，那你每天都得找一个人当听众，而且这个人还得有耐心，愿意听你讲那些他可能完全不感兴趣的东西。你想想，这现实吗？

AI的出现，把这个门槛直接降到了零。你随时可以找AI当听众，讲得再烂它也不会不耐烦。

但这里我要说个特别重要的事：AI降低了“教”的门槛，但也带来了新的陷阱。

什么陷阱？就是你可能会偷懒，让AI代替你思考。比如你学了个新概念，不是自己先想怎么解释，而是直接问AI“这个概念怎么理解”；又或者你讲得不清楚，不是自己回去重新学，而是让AI帮你润色表达。你看，这就本末倒置了。费曼学习法的核心是“以教促学”，重点在“学”，“教”只是手段。

所以我自己用AI辅助学习的时候，有个原则：AI是我的学生和教练，但不是我的替身。这是什么意思？就是我先自己讲一遍，讲完了再让AI提问和反馈；我先自己想类比，想完了再让AI补充和优化。这样用AI，它是在帮你学得更好，而不是代替你学习。

还有一点特别重要：AI让“教”变得容易了，但“教”的本质没变——你必须真懂，才能讲清楚。AI是个放大器，它能放大你的能力，但不能替代你的能力。你懂得多，AI能帮你懂得更多；你懂得少，AI也帮不了你多少。

所以在AI时代，费曼学习法反而变得更重要了。因为它能帮你建立一个判断标准：如果你能用自己的话把一个概念讲清楚，能回答AI的追问，能举出恰当的例子，那你是真懂了；如果你只能复制粘贴AI的回答，那你还是没懂。

说了这么多，我推荐你有时间可以好好阅读一下这本书。书里讲的27个学习模型，都是经过科学验证的方法。而且在当下，AI解决了这些方法最大的实践障碍——找不到合适的练习对象。

我的建议是：别只是看，边看边用AI实践。看完费曼学习法后，你可以马上找个你最近学的东西，用AI当听众讲一遍。只有实践了，你才知道这个方法到底好不好用。

这里还给你介绍个小技巧，就是豆包里有一个AI智能体的功能，简单描述一句话，就可以让它来扮演一个角色，这样就不用每天都要写一段提示词发给AI了。比如，你可以打开豆包的AI智能体功能，简单的说一句“你来扮演我的学生，每天我学了某某某概念，然后我要用最简单的话给你讲一遍。你扮演一个完全不懂这个领域的人或者是五年级小学生，如果我讲得不清楚，你就用苏格拉底提问法来追问我，帮助我真正去理解和掌握这个概念。”

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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