Tôi thường bắt đầu bằng một câu hỏi nhỏ, nhưng thứ tôi thật sự muốn hiểu lại lớn hơn nhiều. Khi gặp từ 喜欢 (xǐhuan, thích) trong tiếng Trung, tôi không muốn chỉ nhớ bản dịch. Tôi muốn biết vì sao ý “thích” lại được tạo từ hai chữ, phần nào gợi nghĩa và phần nào chỉ gợi âm. Việc tách 欢 thành 又 và 欠 không phải là học thêm kiến thức vụn. Nó giúp tôi dựng một mô hình đủ chắc để lần sau gặp chữ mới, tôi không phải bắt đầu lại từ đầu.
Thói quen đó cũng xuất hiện khi tôi làm AI. Với một bộ phân loại ý định cho trò chuyện thường, RAG và công cụ, tôi không bắt đầu bằng việc thêm thật nhiều nhánh. Tôi thu nhỏ bài toán, đôi khi chỉ còn một người dùng, rồi hỏi: bằng chứng nào khiến một quyết định định tuyến là đúng, có thể quan sát và có thể sửa khi sai? Khi hiểu ranh giới, tôi mới mở rộng hệ thống.
Tôi cũng học tốt hơn khi coi lỗi sai là dữ liệu. Trong bài kiểm tra viết tay mười câu tiếng Trung, một lần khựng lại với 在 hữu ích hơn một con số từ vựng đẹp. Nó chỉ đúng nơi tôi còn yếu. Tôi có thể quay lại luyện đúng điểm đó, thay vì tiếp tục học thêm để che cảm giác chưa chắc.
Cách học này đôi khi chậm ở bước đầu, nhưng nhanh dần về sau. Mỗi cấu trúc thật sự hiểu được trở thành giàn giáo cho kiến thức tiếp theo. Mục tiêu của tôi không phải trông có vẻ học nhanh. Tôi muốn trở thành người có thể bước vào một hệ thống lạ, tìm ra hình dạng của nó và mang theo sự hiểu biết đủ lâu để dùng lại.