撐起AI半邊天的Andrej Karpathy大神親授：如何成為任何領域的專家？

在當今這個知識爆炸、技術飛速迭代的時代，如何高效學習並掌握一門技能，直至成為專家，是許多人職業生涯中的核心命題。

所以，我們今天來講講Andrej Karpathy。

這個名字在AI界可謂如雷貫耳。作為OpenAI的創始成員之一、前特斯拉人工智慧總監，以及史丹佛大學著名深度學習課程CS231n的設計者和首席講師，他的職業履歷星光熠熠，充滿了傳奇色彩。

Karpathy不僅在學術研究和工業應用上取得了卓越成就，更是一位熱衷於分享知識的教育者。他提出的許多學習方法和職業建議，因其深刻的洞察力和極高的實踐性，在科技圈廣為流傳，被無數人奉為圭臬。

早在2020年，Karpathy就曾分享過一個看似簡單卻蘊含深意的三步框架，為有志於成為專家的人們指明了一條清晰的道路。

Karpathy的核心建議主要包含以下三點：

1，項目驅動，深度優先：放棄“廣度優先、自下而上”的傳統學習模式，轉而通過完成具體的項目進行“按需學習”，實現縱向的深度積累。

2，教學相長，自我沉澱：用自己的話去教授或總結所學，這是檢驗和鞏固知識的最佳方式。

3，對標自己，持續成長：永遠只和過去的自己比較，而非他人，專注於個人的持續進步。

這三條建議看似樸素，卻直擊學習的本質。

我們一條一條細品。

01. 項目驅動深度優先

你是否也曾有過這樣的經歷：為了學習一門新技術，收藏了無數的教學、購買了堆積如山的專業書籍，試圖從最基礎的理論開始，建構一個全面的知識體系。

然而，這種“廣度優先”的學習方式，往往會讓我們陷入理論的汪洋大海，迷失方向，最終因缺乏實踐和正反饋而半途而廢。

Karpathy對此提出了截然不同的見解：

以項目為導向，進行“深度優先”的學習。

也就是說，我們應該首先選擇一個具體、可執行的項目，然後在完成這個項目的過程中，去學習所需的知識點。這種“干中學”（Learning by Doing）的方式，能夠將學習與實際應用緊密結合，極大地提升學習效率和動力。

在Karpathy廣為流傳的博文《神經網路訓練秘籍》（A Recipe for Training Neural Networks）中，他詳細闡述了如何一步步建構和最佳化一個神經網路模型。

這篇文章本身就是項目驅動學習的絕佳範例。

他沒有一上來就羅列艱深的數學公式，而是將整個過程分解為一系列可操作的步驟，比如：

與資料融為一體：在寫任何程式碼之前，花大量時間去觀察和理解你的資料，尋找其中的模式和異常。

搭建端到端的骨架：先用一個最簡單的模型跑通整個訓練和評估流程，確保你的管道是暢通的。

過擬合：然後，嘗試讓模型在小批次資料上達到過擬合，以驗證模型的容量和程式碼的正確性。

正則化與調優：在確認模型能夠學習後，再逐步引入正則化技術，調整超參數，提升泛化能力。

這套流程的核心思想就是迭代和驗證：

從一個最小可行性產品（MVP）開始，每一步都進行驗證，確保根基牢固，然後再逐步增加複雜性。

這種方法不僅適用於訓練神經網路，也適用於學習任何新技能。

例如，如果你想學程式設計，可以從搭建一個簡單的個人網站開始；想學資料科學，可以從分析一份你感興趣的公開資料集入手。在解決實際問題的過程中，你會自然而然地去學習HTML/CSS、Python庫或統計學知識，這些知識點因為有了明確的應用場景，而變得不再枯燥。

在另一篇極具影響力的文章《博士生生存指南》（A Survival Guide to a PhD）中，Karpathy進一步強調了“深度”的重要性。他將博士生涯比作一次長達約10400小時的深度探索，而這恰好與馬爾科姆·格拉德威爾提出的“一萬小時定律”不謀而合。

Karpathy認為，博士的核心目標，

就是在某個非常細分的領域裡，通過深度鑽研，成為世界級的專家。

他建議研究者要選擇那些“肥沃”的領域，即有足夠深度和廣度，能夠讓你產出一系列相互關聯的研究成果。同時，要勇於挑戰那些比當前問題難2-3倍，但重要性高10倍的問題，避免在細枝末節上進行微小的改進。

這一思想同樣適用於非學術領域。正如Karpathy所說，如果一個人的一生可以專注投入，大約能成為15個領域的專家。因此，與其將精力分散在無數個淺嘗輒輒的領域，不如選擇少數幾個你真正熱愛的方向，進行深度挖掘。在一個狹窄的領域裡做到頂尖，遠比在多個領域都表現平平更有價值。

02. 教學相長自我沉澱

掌握知識的第二大支柱，是主動複述和知識重構。

僅僅是被動地輸入資訊，知識的留存率會非常低。而通過“教”與“寫”的方式，將所學內容用自己的語言重新組織和輸出，則能極大地加深理解，發現知識盲區。這與諾貝爾物理學獎得主理查德·費曼所倡導的“費曼學習法”不謀而合。

給本科生的建議：主動復現，而非被動閱讀

Karpathy在給本科生的學習建議中提到，“閱讀和理解”與“能夠復現內容”是完全不同的兩件事。

他鼓勵學生在學習後，合上書本，嘗試獨立推導公式或證明，以此來檢驗自己是否真正掌握了知識。

他還建議，學習初期可以獨立思考，建立自己的理解體系；後期則可以與他人協作，通過向同學解釋概念，來鞏固和深化自己的認知。

為一門課程製作一份“備考清單”（Cheat Sheet），將整個課程的知識點濃縮在一頁紙上，也是一種極佳的知識梳理和內化方式。

在Karpathy的職業生涯中，分享始終扮演著至關重要的角色。

他不僅通過部落格文章分享自己的研究心得和實踐經驗，還積極投身於開放原始碼專案。他認為，將自己的程式碼和項目開源，不僅能幫助他人，更能督促自己寫出更規範、可復現的程式碼，這本身就是一個絕佳的學習過程。

同樣，撰寫部落格或技術教學，也是一種高效的“教學相長”方式。當你試圖向他人清晰地解釋一個複雜概念時，你會被迫從讀者的角度出發，重新審視自己的知識結構，理清其中的邏輯鏈條。這個過程會暴露你理解上的模糊之處，促使你回頭去查閱資料，填補知識漏洞。

Karpathy本人就是這一理念的忠實踐行者。他在史丹佛開設的CS231n課程，其詳盡的課程筆記和公開的教學視訊，已經成為全球AI學習者的入門寶典。

這一舉動不僅鞏固了他自身的知識體系，更極大地放大了他的影響力。

因此，在你完成一個項目或學習了一個新模組後，不妨嘗試寫一篇總結文章，或錄製一個簡短的教學視訊，分享到你的部落格、知乎或B站上。這個過程所帶來的收穫，將遠超你的想像！

03. 對標自己持續成長

通往專家之路 rarely 是一帆風順的。在這個過程中，我們難免會遇到挫折，看到身邊的人似乎比自己進步得更快，從而產生焦慮和自我懷疑。

Karpathy的第三條建議，正是應對這種心態的良藥：

只與過去的自己比較，專注於個人的成長軌跡。

在Karpathy看來，學習的本質是“精神鍛鍊”。

他曾在一個訪談中形象地比喻道，真正的學習應該感覺像是“精神上的流汗”（the mental equivalent of sweating）。它應該是一種費力的、充滿挑戰的過程，就像在健身房裡進行高強度鍛鍊一樣，而不是像刷短影片那樣輕鬆愉悅。如果你在學習過程中感到有些吃力，甚至痛苦，這恰恰說明你正在走出舒適區，你的認知邊界正在被拓寬。

在他的《博士生生存指南》中，他也坦誠地描述了科研道路上的種種艱辛，比如實驗失敗、論文被拒，甚至產生自我認同危機。

要想成為專家，必須具備強大的心理韌性和獨立思考的能力。

要學會從第一性原理出發思考問題，忽略那些無意義的外部評價指標，享受在非結構化環境中探索的自由。

為了更好地實踐“對標自己”的原則，一個有效的方法是記錄你的成長里程碑。

你可以定期寫學習日誌，記錄下自己在這個月或這個季度學到了什麼新技能，解決了什麼難題。當你回顧這些記錄時，你會清晰地看到自己的進步軌跡：半年前還一頭霧水的概念，現在已經能夠運用自如；一年前還無法獨立完成的項目，現在已經遊刃有餘。

這種自我參照的成長反饋，能極大地增強你的自信心和學習動力。你會發現，知識的積累也存在“複利效應”。每天一點點的進步，經過時間的沉澱，最終會匯聚成巨大的飛躍。

Karpathy本人的成長歷程，從一個對深度學習充滿好奇的學生，成長為引領行業發展的AI領袖，就是這種長期堅持和自我超越的最好證明。

Andrej Karpathy的專家養成三步法——項目驅動、教學相長、對標自己

為我們描繪了一條清晰、可行的精進之路。它告訴我們，成為專家並非依賴於所謂的天賦異稟，而是一個關於刻意練習、深度聚焦、積極反思和自我衡量的系統性過程。

這條路並非坦途，它需要我們付出汗水和耐心。但正如Karpathy的經歷所展示的，無論是從零開始編寫一個神經網路，還是領導一個頂尖的AI團隊，這套原則都同樣適用。

2025年就要結束了，祝願每一個人都能成為某個領域的專家。 (TOP創新區研究院)