小舟の博客

人天生讨厌被塞知识#

我一直相信：人类骨子里是厌倦被动接收信息的。几个再普通不过的例子就能说明：

• 在传统课堂上，那些主动追着老师思路走的学生，无一例外比“等知识掉进脑子”的人掌握得更快更深
• 公共场所别人外放短视频、短剧或有声书，总让人忍不住皱眉？但如果是你自己点开的，哪怕内容差不多，也觉得津津有味
• 人们为什么喜欢八卦？说到底，是因为那是我们主动“探听”的消息——一旦产生兴趣，接收就变成了探索

被动灌输像硬吞药丸，而主动追问则像自己下厨。味道、火候、食材，全都由你掌控。而学习，本该是一场亲手烹饪思想的过程。

那么问题来了：当一个念头突然冒出来——比如“灵感去哪了？”“知识付费真的有效吗？”“为什么游戏贴图出错多为紫黑格？”——我们该怎么把它变成真正的理解，而不只是短暂的好奇？

• 单靠自己？容易陷入思维盲区。
• 找资料？信息太杂，真假难辨，无法全面分析。
• 和朋友聊？他们可能也不清楚，或者没空陪你深挖。

这时候，AI成了我最称手的“思维伙伴”。

我的五步学习循环#

我的学习方式，说白了，是一套与AI协作的“思想打磨流程”：

为什么这套方法对我特别有效？#

• ✅ 尊重好奇心：学习从“我想知道”出发，而不是“我应该学”；
• ✅ 逼我思考：AI是镜子，照出我思维的漏洞；
• ✅ 形成知识资产：每篇文章都是可回溯、可迭代的个人认知节点；
• ✅ 低成本、高反馈：深夜三点也能找到一个愿意陪我辩论到底的“对手”。

补充一点：关于“系统性学习”#

需要说明的是，这套方法更适合由兴趣或问题驱动的碎片化探索。如果你想深入掌握某个领域、系统性学习，光靠“一时兴起”是不够的。

但有趣的是，我发现最高效的系统性学习，往往始于“强行创造需求”，也可以理解是强行让自己产生兴趣，毕竟“兴趣是最好的老师”。

举两个例子：

• 学 AE 和 Blender：我做的视频很简单，观众对质量要求也不高。但我偏偏给自己加戏，因为有点完美主义，只要目标不是难到绝望，我就会硬着头皮去实现。结果要么被虐到短期内不想再碰，要么意外陷入“M属性大爆发”(虽然这个形容怪怪的，但实在想不到还有什么比这更贴切)——兴趣就此扎根。

• 学前端和剪辑：我没专门啃完整课程，而是直接动手。做「小舟工具箱」时，我基本是“AI写，我看”，边改边学。删删注释、调调样式、对比修改前后，久而久之，语法和结构就熟悉了。虽然现在还做不到从零搭建项目，但我深信：缺的不是知识，而是把零散认知串起来的完整项目。等下一个真实需求出现，自然会补上。

剪辑也是类似。剪映是我接触的第一款剪辑软件，普通人几分钟就能上手。先做，再优化——在解决具体问题的过程中，技能就长出来了。

这让我想起一句话：“需求是创新的源泉。”
其实，需求也是学习的引信。

如果你正卡在“不想学”的状态，不妨试试给自己设一个看起来不是太难但诱人的任务，完成它的过程，可能就是你和新技能的初次恋爱。

写在最后#

AI不是答案机，不是代替思考的工具，而是一面镜子、一个不知疲倦的思维陪练。
它不会嘲笑你的问题太傻，也不会因为你不理解而失去耐心——你甚至可以反过来对它发泄情绪（插一嘴：有时候骂AI会比“恭恭敬敬”得到的回答更聪明，不是玩笑）。

但前提是——你得先迈出主动思考的那一步。

学习的终点，从来不是记住某个结论，而是拥有判断结论对错的能力。
而我的这套方法，不过是在数字时代，为自己搭了一个小小的“思想健身房”。

如果你也喜欢从问题出发，乐于和AI较劲，不妨试试这个循环。
或许，下一个被自己问题点燃的夜晚，你会在对话中，遇见一个更清醒的自己。