一、大家基本认同的几条“大前提”

不管立场如何，大部分人隐含都同意这几件事：

1. 互联网信息多，但碎、杂、错

• 信息量巨大，但：

• 支离破碎

• 真假混杂

• 很多只为流量、为博眼球

• 想真正学点东西，必须自己筛选、整合、搭结构。

关键词：“屎里淘金”“信息茧房”“知识不成体系”

2. 光“有书”“有资源”远远不够

• 书本知识往往高度压缩，省略了：

• 概念动机

• 中间推理链

• 历史发展脉络

• 很多人即使有了书，也：

• 看不进去

• 看不懂上下文

• 看完不会用

有人说得很透：
“学习就是把书本翻译成人话，再翻译回书本语言的过程。”

3. 真正的门槛不是“知识有无”，而是认知与学习能力差

评论里多次出现类似观点：

• 认知差 > 信息差

• 系统化构建能力，才是关键

• 很多人“看见”很多内容，但几乎不思考

• “收藏 ≠ 学会”，很多人只会收藏，不会消化。

二、围绕「书本是不是糟糕媒介」展开的几股看法

1. 赞同“书本是糟糕媒介”这一说法的人

核心意思：

• 书和讲座都默认“传输主义”：
  老师/作者讲 = 学生/读者懂

• 现实是：

• 书一般不讲动机、不讲历史、不讲隐喻

• 逻辑链条跳步严重

• 对初学者极其不友好

结论：
书本在“传递学习所需的全部信息”上确实很弱。

2. 为书本辩护的人

他们的共识是：

• 书不是没用，而是：

• 需要一定前置知识

• 需要一定学习能力

• 需要读者主动建构而不是被动接收

• 在有基础、有目标的情况下：

• 书的信息密度、精确性、查找效率

• 远高于视频等

典型观点：

• “把书当工具、当索引，不必从头到尾啃，配合自己结构化思考，书仍然是目前最好的知识载体之一。”

3. 结论性折中观点

综合下来，读者的“共识版结论”大概是：

不是书本天然糟糕，而是：
（1）大部分书写得不好；
（2）大部分人不会用书来学；
（3）书本无法独立承担‘让你真正学会’这整件事。

三、关于“前置知识”的讨论

这块是呼应原回答、读者补充得最多的点之一。

1. 基础不足 → 看不懂高阶内容

• 很多人认同：

• 即使开篇那段随机过程的证明“对”，大多数人连上下文都猜不出来

• 说明不具备必要前置知识时，强啃是没意义的

• 有人亲自做实验：

• 从概率论最基础开始学

• 一步步补到能看懂那个证明

• 过程极其漫长，但可行

2. 即使“会看”，也不等于“会想 / 会做”

有人指出更深一层：

• 即便有前置知识，看得懂证明步骤

• 也不代表自己能想出这个证明

• 更不代表能发现证明错误

• 这说明：

• 理解“结论”和“具备创造性推理能力”完全是两回事

四、关于 AI 的讨论：乐观派 vs 怀疑派

这一段是评论区的一个小焦点。

1. 乐观派：AI 是新一代“超级老师 / 助教”

他们主张：

• 只要你有一点基础 + 主动学习的意愿：

• 可以让 AI 一层层拆解前置知识

• 遇到不懂的符号、概念、步骤就追问

• 直到接到自己的知识体系上

• 对“数理类、理论类”知识，AI 已经表现非常强

有人直接说：
“只靠搜索引擎 + 视频 + LLM，我从概率密度都不懂，硬学到能解释那段证明。”

2. 怀疑派：AI 不会让学习变简单，只是换种难法

他们的质疑点：

• 让 AI 详细讲解 ≠ 本质变轻松

• 只是：

• 把查资料、翻书的过程，外包给 AI

• 真正理解仍然要自己啃

• AI 解释也有：

• 不准确

• 不够深

• 知识链断层

• 很多人连“怎么问问题”都不会

• 即使送他 GPT Plus 也用不出效果

有人总结一句：
“即使有一个全知全能的助手，也不能让你短时间掌握随机过程。”

3. 大家隐含共识

• AI 是工具，不是捷径

• AI 能：

• 降低检索成本

• 降低“找前置知识”的难度

• 提供即时反馈

• 但 AI 无法：

• 替你构建完整知识结构

• 替你练习和吸收

• 替你付出时间和专注

五、关于“学习路径 / 系统化 / 认知差”的讨论

这部分的评论，其实已经在向“学习方法论”靠近了。

1. 认知差 > 信息差

• 现在信息不缺，缺的是：

• 如何设计学习路径

• 如何搭建知识体系

• 如何在信息中做取舍

• 于是：

• 同样一个东西，有人学几年仍在原地

• 有人半年就变现、应用

• 评论典型句式：

• “信息差从有无变成了真假”

• “决定因素不是知识，而是认知差别”

2. 路径问题：没有人教你“怎么学”

很多人提到：

• 被学校教育“废掉了自学能力”

• 离开学校后：

• 不会自己搭学习路线

• 不会由浅入深

• 不会为自己设计练习和反馈

• 这导致：

• 明明资源满天飞

• 自己却“连下手的地方都找不到”

3. 动机与现实回报

还有少数人提到一个很现实的问题：

• 如果某个知识：

• 学会后立刻能明显涨收入、提地位

• 正反馈强 + 快

• 几乎没人会拒绝

• 随机过程这种知识：

• 对大多数非相关专业的人

• 回报“间接 + 延迟 + 不确定”

• 于是“学它的机会成本很高”

这触及一个残酷现实：
很多人不是“不懂如何高效学习”，而是“不觉得这东西值得我那样学”。

六、关于媒介、载体和“最佳方式”的零散观点

• 视频：

• 实操类（比如乐器、电吉他）非常适合

• 可以看到手势、发力方式

• 书：

• 理论性知识（数学、物理）在有基础时仍然最高效

• 适合快速扫读、定位、查证

• 游戏：

• 有人提出：“传播知识效率最高的媒介其实是游戏”（把反馈与学习耦合）

• 师徒 / 一对一：

• 被认为是最理想的学习模式

• 但成本最高、不可规模化

七、如果用几句话总结这些讨论的“底层共识”

可以浓缩成这样几条：

1. 互联网 + 书本 + 课程 ≠ 自动学习

2. 真正的门槛在于：

• 你有没有自学能力

• 会不会搭建知识结构

• 能不能在长期低反馈里坚持

3. AI 是一个巨大加成，但只对：

• 会提问

• 懂得检验

• 愿意慢慢啃的人
  有用

4. 学习这件事本身，也是一门需要“系统学习”的技能，而大多数人从来没有认真学过这一门。