谷歌最近真出息了。
在 NotebookLm 之后，又推出了让我们无痛学到天荒地老的学习神器——「Learn About」。
关于 Notebooklm 的文章看这里👉谷歌的 NotebookLM 不止是播客，而是新一代的第二大脑
乍一看，它似乎没有带来什么突破性的功能。但使用后，你会发现它的体验出奇地丝滑，让你的思维也跟着流动起来。
「Learn About」的界面设计得非常养眼，对眼睛很友好。一定要点开看看。
它提供了一种动态的、流式的学习方式，有点类似于我之前推荐过的阅读工具 Big Read。
不过，Big Read 是在一个大白板上以思维导图的形式来呈现思考过程，而「Learn About」则是以线性、流动的方式来展示信息。
比如，当我输入「应该如何做饼干」，左边会列出建议讨论话题的下拉菜单，下面会出现做饼干的步骤。
我可以点开和饼干相关的互动话题，也可以点开各个步骤来深入探索。
那么，这个工具到底有什么特别之处呢？
我直接向「Learn About」提问「我应该如何使用 Learn About，也就是你呀。」
它并没有直接给我答案，而是引入了一个叫「Stop and Think」的功能。
它问我：「用 AI 学习有什么优缺点？」让我在看 AI 模型的答案之前，先自己思考思考。
这个功能真的绝了！设计这个产品的人一定是学习高手。
我之前在一篇文章中提到，当我们与模型互动提问时，如果能先思考自己的答案，再向模型提问，就能事半功倍。因为我们从被动接收答案，提升到了与模型观点互动的学习最高层次。
但有时候我们会偷懒，也经常忘记这一点。现在有了「Learn About」，它会适时地提醒我们：「Hey，Time to think！该动脑子啦！」
当我认真思考这个问题后，点击「tap to reveal」查看它的观点。
它提到 AI 可以提供个性化互动学习，但可能会减少社交互动，也可能带来偏见。
除了 「Stop & Think」这样的问答题，它也会出简单的选择题。
比如，在这里让我选择，AI 自动批改作业对老师关键的好处是什么？
它还会告诉你，概念理解常见的误区（misconception）。
这个设计，对刚进入新领域探索的小白很友好。因为有的时候，我们以为自己懂了，其实没有。
比如在这里提到 AI 评分并不是客观的，它和人类判卷人一样有偏见。因为模型学习的数据中可能会有偏见。
顺便给大家分享一个有意思的点:
每个模型其实都应该把他们当成不同的人来看待，他们都随时夹带私货。
比如你问不同的模型有大才华但却隐世的人类有哪些（这个例子来自于南瓜姐），不同的模型会给你不同的答案。
文心一言的答案里中国的名人会多一些。这也是为什么国家必须发展大模型。谁掌握了模型数据，谁就掌握了未来的文化输出和价值输出。
未来 VR 沉浸式体验游戏里，可能不会有拉祜族的街子天，也不会有 kalahari 沙漠旁桑人的岩画艺术。
这些弱势文化会越来越不被看见，从而在这个世界上悄无声息地消失。
此外，「Learn About」也提供了多种交互方式。
每次探索一个主题时，用户都会看到三个按钮：Simplify（简化答案）、Go Deeper（深入挖掘信息）和 Get Images（获取图片）。
比如，我经常点击「Go Deeper」按钮，让它一步一步深入探索。
这就是为啥我每次进去玩都出不来。
每次都像是探索一座巨大的树屋迷宫。每个房间都代表了一个主题或概念。而 「Go Deeper」按钮就是通往下一层更深入房间的梯子。你可以选择一个感兴趣的方向，沿着梯子一路向下，深入探索那个主题的各个分支和细节。
同时，每个房间也都有多个侧门，通向其他相关的主题房间。我们也可以随时切入到不同的层次和维度。你可以在纵向上不断深入，也可以在横向上自由切换。
当你足够深入到了某个分支的尽头，又可以原路返回，或者从侧门进入另一个主题的中间层，开始新的探索。
不断在各个主题和层次之间跳跃，慢慢构建起一个关于这个主题的立体认知网络。
这个时代真是终身学习者最好的时代，每天因为深度学习而快乐幸福着。
赶紧打开来探索探索吧。
https://learning.google.com/experiments/learn-about?src=signup
欢迎下载知识星球 APP，加入教育 AI 免费社群。
可以向我提问，深度链接我。
我也将持续分享我在教育 AI 领域的应用和个人成长感悟。
