5个问题，让GPT快速帮你了解未知领域
“角色扮演”是GPT的特殊能力。当GPT扮演搜索引擎时，好的提问思路，连续系统的提问思路，要远远比一个单独完美的Prompts(提示词)更重要。
你要看到GPT扮演“搜索引擎”时的优点和局限，它目前更适合扫盲式的搜索。
扫盲检索，是我想快速入门，快速获取与问题相关的系统性知识，解决“我不知道我不知道”的问题。那么，我应该怎么搜索？
其底层思路我在知识营中教过：任意领域最核心的知识只有20%并且占据80%的知识权重，这20%的知识，由1%的人贡献。我们需要找这1%的人和这20%的知识。
即使到了AI到来时代，这思路也没有任何变化，因为这是“信息的基本规律”。
这个思路等于两个基本方向：
1.一个领域20%的核心知识聚集是什么？在哪里？
答：核心知识是核心理论、方法、模型等。对于显性知识，在各领域的教材中。对于，隐性知识搜索引擎解决不了，你要找人拜师学艺。找谁拜师就与第二的问题相关。
2.一个领域1%的核心贡献者聚集都有谁？在哪里？
答：核心贡献者是核心理论、方法、模型创造者。对于显性知识，主要是学术权威，网络上主要集中在各种学术平台。对于，隐性知识，那就是你认可并且能接触到的专家、高手。
下面我们谈显性知识扫盲的搜索逻辑。
在上图中，我敏锐地发现了一个新信息“二语习得”，这个学科名称很有趣，我们都有一个母语，那么这是我们第一语言。然后我们学习的任何第二语言，就是二语习得。没想到已经形成了专门的学科。
2.你是一个学术搜索引擎，请列出____这个学科的最重要的5个理论，其提出者，并简述理论，请用表格呈现。
表格返还结果真的很方便。
3.你是一个学术搜索引擎，请列出____学科的5位引用量最高的学者，其谷歌学术应用量，还有代表作品，请用表格呈现。
5.请介绍一下XXX理论/请介绍一下XX作者。
通过上面3张图，我们可以知道“Stephen Krashen”这个人每次都出现，那么他极有可能是当前这个学科领域中影响最大学者，所以我会追问GPT这个人及其相关理论。
不要忘了对比验证：我们需要从两个独立的信息源，对同一个信息进行对比。比如重新搜索谷歌，对比验证Stephen Krashen的学术地位，代表作品，和核心贡献理论。
结论：第二语言学习领域中当前影响最大的假说是“可理解性输入假说”由“Stephen Krashen”提出，这个假说很反常识，英语能力的提升重点不是在说和写，而是在听和读。接下来我会用这两个关键词进一步做专项搜索、阅读、研究。
综上，总结一下GPT的两个优点：
1.GPT让人可以使用自然语言进行检索，而不需要学习高级检索语言如“insite:”“intitle:”“布尔逻辑”等等。
2.GPT可以用自然语言并且可以返回表格结果，这点确实提效很多。
这两个优点是当前GPT比传统搜索引擎强大的地方，对于一般人更易用。
但是，GPT无法进行更为深度的检索，就以二语习得和“可理解性输入”为例，如果深入一点，GPT的回答就一直是“车轱辘话”了。
获取更为深度的需要“垂直检索”，即你直接访问目标优质信息的空间聚集地，然后直接进行检索的方式。
比如找代码去Github，找论文去知网或者谷歌学术，找餐厅评论去大众点评，旅游目的地信息去小红书等等。
在这个案例之下，我要就直接去检索Stephen Krashen的"Second Language Acquisition and Second Language Learning"内容了。
虽然GPT当前做不到，但不代表未来做不到。
不过即使未来GPT能做到了，我当前的基本判断是GPT这款产品，能力强在文本生成，而不是检索。即使是Bing+GPT-4的Newbing，GPT-4还是辅助检索。
根据我对GPT技术模型的理解，匹配人类智能的搜索很可能需要另一种大模型。
所以，当前不能完全依赖GPT给出的答案，GPT也无法替代传统搜引擎。
最后，即使有AI永远不要忘记：对比验证和信息溯源。
创作者列表：- 素材/卡片：葛仲然（全部文章、工具、课程欢迎搜索同名公众号）
- 大纲/润色：ChatGPT-4&葛仲然
- 标题/摘要：ChatGPT-4
- 封面/内图：Midjourney & Jun
- 排版/视觉：Jun
- 所用卡片编码：1/11a1a2、1/11a1a2a、1/11a1a2b
