Bagaimana orang biasa memahami secara sistematis satu bidang vertikal dalam 4 jam

Penulis: danny

Teman-teman bertanya kepada saya, mengapa saya tampaknya tahu tentang segala hal atau bidang tertentu? Selain pengalaman masa lalu atau hal-hal yang sedang saya kerjakan, sebenarnya banyak waktu saya belajar secara langsung dan langsung mengaplikasikannya. Hari ini saya akan berbagi bagaimana saya menggunakan alat AI dan Notebooklm untuk menyelesaikan jalan pembelajaran diri bagi orang biasa.

Pertama-tama, saya ingin mengatakan bahwa artikel ini ditujukan untuk: pembelajaran dan pemahaman yang sistematis dan terstruktur tentang sebuah bidang/hal/contoh tertentu, serta membangun sistem pengetahuan dan peta konsep saya sendiri. Jika kamu hanya perlu sedikit memahami beberapa konsep di dalamnya, tahu apa itu xx, maka langsung bertanya kepada AI utama di pasar mungkin sudah cukup.

Menggunakan AI untuk belajar dan memahami sesuatu yang baru saat ini memiliki beberapa hambatan dan keterbatasan:

Pertama adalah ilusi, AI (kemungkinan besar) akan memberi kamu data dan informasi yang dibuat-buat, terutama di bidang yang sangat spesifik, karena kekurangan data dan bahan belajar;

Kedua adalah kurangnya detail, karena masalah hak cipta dan lain-lain, AI tidak akan membaca seluruh artikel atau buku sendiri, bahan pelatihan biasanya berasal dari review dan komentar orang lain, terutama di bidang yang sangat spesifik, informasi semacam ini sangat jarang;

Ketiga adalah ketidakmampuan untuk mendeskripsikan masalah secara tepat, misalnya jika kamu sebelumnya tidak pernah terlibat dalam topik ini, kamu mungkin tidak bisa mendeskripsikan masalah yang ingin kamu pelajari dengan baik, tidak tahu sebab-akibatnya, apalagi mengumpulkan data secara sistematis dan membentuk kerangka pembelajaran yang terstruktur.

Bagian Teori

Metode saya sebenarnya cukup sederhana: memanfaatkan “jaringan kutipan (quote/referensi/impact factor)” dari dunia akademik untuk memurnikan informasi, lalu menggunakan AI untuk membuktikan dan berpikir secara divergen, melakukan “pertempuran” antara otak kiri dan kanan untuk memahami sebuah hal baru secara terstruktur.

Workflow versi ringkas:

Temukan makalah yang bernilai - masukkan ke Notebooklm - gunakan alat AI untuk menghasilkan prompt - belajar melalui tanya jawab di Notebooklm - tambahkan makalah yang bernilai ke Notebooklm - belajar di Notebooklm - ulangi terus

Workflow versi lengkap:

Langkah pertama: Menelusuri jejak (waktu: 0,25 jam)

Jangan mencari “Apa itu XX, apa prinsipnya”, melainkan langsung cari “penopang utama” di bidang tersebut.

Panggil AI (Gemini / Perplexity): tanyakan langsung, “Di [bidang tertentu], siapa tiga tokoh yang diakui sebagai yang teratas? Apa 1-3 makalah klasik yang menjadi dasar bidang ini?” (misalnya di bidang LLM, fokus pada makalah seperti Attention Is All You Need). Ini mewakili “hidup saat ini”.

Unduh makalah utama: ekstrak referensi dari 1-3 makalah inti tersebut, unduh semua makalah penting yang mereka kutip. Ini mewakili “masa lalu”.

Refine makalah sekunder yang sering dikutip: cross-check referensi dari makalah utama, pilih 5 makalah teratas yang paling sering dikutip dan muncul paling sering. Ini mewakili “masa depan”.

Logika utama: mengikuti pandangan para master adalah jalan tercepat dan paling hemat biaya. Jangan anggap remeh langkah ini, karena kamu sedang mengunduh peta evolusi pemikiran paling inti di bidang ini selama puluhan tahun.

Langkah kedua: Membangun basis pengetahuan terstruktur (waktu: 0,25 jam)

Unggah semua makalah klasik yang sudah dipilih ke Google NotebookLM sekaligus.

Secara umum, cukup dua hal ini untuk makalah klasik:

Mengapa NotebookLM? Karena ia tidak akan menghasilkan ilusi (Hallucination). Ia hanya menjawab berdasarkan data yang kamu berikan.

Dengan penyaringan makalah yang ketat, kamu secara manual memutuskan dari sampah informasi di internet, membangun basis pengetahuan yang murni dan sangat fokus di bidang ini.

Langkah ketiga: Pertempuran antara AI yang berbeda (waktu: 1-3,5 jam)

Ini adalah inti dari seluruh workflow. Kamu biarkan berbagai AI dengan karakteristik berbeda melakukan cross-questioning di basis pengetahuanmu, membentuk jalur pengetahuan yang terstruktur, deduksi logis, dan akhirnya menghasilkan pandangan sendiri.

Gunakan pertanyaan aktif daripada pasif. Bertanya secara aktif (berminat) merangsang pemikiran otak.

Cari titik jangkar: tanyakan kepada Claude, Deepseek, Gemini, atau Perplexity, “Apa saja isu utama dan kerangka teori dasar yang sedang diperdebatkan di bidang xx saat ini?”

Tutup loop: bawa isu-isu utama ini kembali ke NotebookLM dan tanyakan, “Berdasarkan makalah yang saya unggah, bagaimana para master menjawab isu-isu utama ini? Berikan sumber makalah dan logika deduksi secara spesifik.”

Evaluasi secara kritis: salin jawaban yang dihasilkan oleh NotebookLM, kirim ke Gemini atau Claude yang memiliki kemampuan analisis logika yang kuat. Berikan instruksi: “Tinjau secara kritis pandangan ini, tunjukkan kelemahan logika, keterbatasan zaman, atau blind spot-nya. Berdasarkan itu, tiga pertanyaan mendalam apa yang harus saya tanyakan selanjutnya?”

Cognitive spiral: gunakan celah dan pertanyaan baru yang diidentifikasi AI untuk kembali ke NotebookLM dan cari jawaban lagi.

Praktik

Saya akan beri contoh dengan pertanyaan “Apa sebenarnya LLM (large language models)?” 😂

Langkah pertama: Menelusuri jejak (waktu: 0,25 jam)

Saya tanya ke Gemini dan Claude secara bersamaan—dan inilah jawaban mereka:

gemini

claude

Lalu saya teringat guru SMP saya pernah bilang, teori ilmiah harus berjenjang, punya masa lalu, masa kini, dan masa depan. Jadi saya minta AI untuk meneliti makalah-makalah inti yang mereka referensikan (biasanya di bagian “literature review”), dan makalah apa saja yang mengutip makalah-makalah tersebut di masa kemudian, lalu AI bantu menyaringnya.

Langkah kedua: Membangun basis pengetahuan terstruktur

Karena beberapa fitur LLM asli dan batasan akses AI, kita perlu mengunduh secara manual (atau minta AI membantu).

Secara umum,

Unduh dan simpan ke Notebooklm (saat ini satu basis sekitar 300 makalah).

Langkah ketiga: Pertempuran antara AI yang berbeda

Mulai dari pertanyaan sederhana dan intuitif di Notebooklm, lalu diskusikan dan eksplorasi pemahamanmu dengan AI lain. Setelah itu, kirimkan kesimpulan ke Notebooklm untuk dibantah, dibuktikan, dilengkapi, dan dikoreksi.

Jawaban dan catatan dari Notebooklm:

Lakukan ini berulang kali sampai kamu bisa menyusun peta pikiran sendiri.

Kalau mau lebih keras lagi, minta Notebooklm buatkan soal tes untuk menguji pemahamanmu.

Dengan begitu, kamu akan punya pemahaman cukup tentang bidang ini (setidaknya tahu masa lalu, masa kini, dan masa depan, dan saat orang bertanya, kamu bisa bicara 5 menit lebih banyak~).

Catatan Penutup

Simpan dan perbarui basis pengetahuanmu secara real-time (bisa minta AI untuk membantu), buat folder khusus—misalnya saya buat folder terpisah untuk teori terkait “perdagangan kontrak”. Saat perlu analisis, tinggal panggil folder ini, deskripsikan data dan kasusnya, dan analisisnya pun akan jauh dari ilusi.

Bukan karena model AI saat ini tidak mampu melakukan pemikiran dan analisis mendalam, melainkan karena kamu belum menggunakan alat yang tepat. (Salah satu parameter penting di LLM adalah batasan dan input yang diberikan).

Menggunakan AI adalah sebuah kemampuan, tetapi bagaimana membuat AI membuat manusia menjadi lebih kuat adalah kemampuan yang lain. Menggunakan AI adalah sebuah kemampuan, tetapi bagaimana membuat AI membuat manusia menjadi lebih kuat adalah kemampuan yang lain.