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# ▘ 導論~❝腦補❞知行捷徑  {.unnumbered #sec-mental_fill-in}

> 🥶🥵 看到「**水**深**火**熱」，你想到什麼？
> 
> 🌬️🌞 看到「**水火**不容」，你想到什麼？
>  
> ⚔️🐉 如果我們轉向西方流行文化，聽到「冰與火之歌」這個詞，你的大腦會立刻憑空重建出哪些錯綜複雜的情節、迫在眉睫的戰鬥和史詩般的角色故事線呢？
> 
> 💧🔥 最終，「**水**」與「**火**」是可比的事嗎？

以上三個看似「常識性」的問題，實則已有多重（且不同的）心智能力交織。

準備好，以水火為例，展開心智能力的旅程，見證人類如何 ❝腦補❞。

## 💧🔥關於水火 {#sec-mental_fill-in-water-fire}

關於「**水**」與「**火**」：

* 🥶🥵 你的「反應型」**身體感覺**是啥，遇到極熱或極寒時？
* 🌬️🌞 你的「情緒－關係」**情緒記憶**是啥，聽到水火相關的中文成語或《冰與火之歌》的小說標題時？  
* 💧🔥 你的「反思－符號」**科學知識**告訴你，「**水**」與「**火**」又是什麼？

再想想人類社會演化中：

* 🪵🔥 關於**使用火**的神話故事與實際技能？ 
* 🌊🏗️ 關於**治理水**的神話故事與當代工程？
* 🚂💨 「水火交融」的**工業革命**，如何構建現代**都市文明**還有當代**AI工業革命**？

思考並做筆記一下，以上六個問題，你能❝腦補❞出什麼答案呢？

### 🤯 ❝腦補❞ 知行捷徑 {#sec-mental_fill-in-intro}

❝腦補❞（Mental Fill-in，詳見 @def-mental-fill-in  及 @imp-this-book-mental-fill-in），指人類在資訊不完整時，**依賴經驗與想像，自動在腦中填補出完整「情節」或「事實」**的行為。

它可能是生活中的無數個瞬間：

- 💌 伴侶發來一句語氣不明的短信，你心裡已上演：**「他是不是生氣了？是不是在暗示什麼？還是我做錯了什麼？」**    
- 📺 當新聞背景音樂襯上旁白提到兩個國家，你情緒已滿：**「啊，又是衝突！一定是那一方挑釁在先，另一方被迫反擊。」**「誰對誰錯，責任在誰」早已有定論。    
- 🎭 當追劇時演到關鍵時刻，你已有期待反轉再反轉：**「這角色一定會背叛！不對，他其實是臥底！等等，難道導演還要再翻一次？」**    

這些 ❝腦補❞ 的心智活動，既是我們的本能，也可能是誤讀現實的源頭。**情緒**、**立場**、**故事**……一切都能補。

### 🧠心智能力🐸🐘🧘 {#sec-capacity-intro}

看到「水」與「火」的不同面向，我們已經在不知不覺間調動了多層次的心智及認知資源——從**本能反應**，到**情感記憶**，再到**符號化**的**知識推理**。

* 🐸⚡ 🙶反應型🙷（Reactive）心智：對「水」的觸感與溫度變化、對「火」的熱與光的本能避讓，屬於快速、無需深思的生理反射。
* 🐘💞 🙶情感~聯結🙷（Affective-Associative）心智：「**水火**無情」、「**水**深**火**熱」、「如人飲**水**」、「打**得**火熱」等語言與情境，喚起情感記憶與社會互動經驗。
* 🧘☸️ 🙶反思⫘符號🙷心智（Reflective⫘Symbolic）：「水」是 $\text{H}_2\text{O}$，「火」是一種燃燒現象，需氧氣 $\text{O}_2$，並可進一步推論其物理與化學條件。

這些層次並非彼此孤立，而是交織成一套協同運作的心智能力系統。

不管是來自 ❝腦❞ 和是 ❝心❞ （欲區分兩者的讀者可參見 @def-mind-brain-problem ），為了更清楚地分析與應用這些用到心智及認知資源的能力，我們可以將其抽象化、分類化，形成一個可對照人類與人工智慧的認知框架。

正是這些認知框架，讓**缺口填補** 的 ❝腦補❞ 經驗法則（見 @sec-heuristic ）提升到更高層次的心智能力。框架活提升心智能力。

::: {.callout-important #imp-tri-aspect-cognitive title="🧠 ⟨**三重心智**⟩ " collapse=false open=true } 

本書原創整合的**心智能力分類**，提供了較細化的名詞«選項»分類起點：

* 🐸⚡ 🙶反應型🙷心智：**即時感知與快速反應模組**為主。
* 🐘💞 🙶情感~聯結🙷心智 ：**人機互動、情感計算與社會模擬**為主。
* 🧘☸️ 🙶反思⫘符號🙷心智 ：**高階推理、規劃、倫理與對齊**為主。

反思人類的心智活動，依其**處理速度**、**社會功能**與**符號能力**，區分自己和機器的認知能力。

詳細請參閱 **@sec-tri-aspect-cognitive**。


⚡💞☸️
:::

掌握 ❝腦補❞ 本能的心智能力運作方式，可以為我們解鎖「人工智慧」（Artificial Intelligence, AI）的理解及創新之鑰：

人類依賴經驗與想像，在不完整的資訊中填補空缺，勾勒出「事實」，驅使我們「行動」。這種「**知行捷徑**」（cognitive shortcuts for actions）的理解是如何促成「人工智慧」的呢？

## ㉄問題還是學科🤖

人工智慧（AI）同時具有三重面貌：

1. **基礎學科**：如同數學、電腦科學、認知科學，專注於理論與演算法的通用性。  
2. **跨領域問題集**：如同核子工程的高風險特性，AI 涉及跨領域及多學科挑戰（安全、倫理、治理），需要物理、法律、政治、心理等知識共同支撐。  
3. **應用學科（AI 工程）**：專注於設計、部署與運營，確保系統可靠、可擴展並符合倫理。  

這三個層次交織，使 AI 既是一門獨立學科，又是一組跨領域問題，同時也是一個新興的工程化應用。

::: {#tbl-ai-main-aspects}
| 類別 | 定位 | 核心焦點 | 應用焦點 |
| --- | --- | --- | --- |
| **基礎學科** | **人工智慧 (AI)** | 建立能執行通常需要人類智慧的系統。<br>（📚 專注於理論與演算法的通用性） | 廣泛應用：醫療診斷、自動駕駛、語言處理、戰略穩定性。需要電腦科學、認知科學、倫理與領域知識。 |
| **跨領域問題集** | **類比核子工程** | 高風險、多學科整合。<br>（💡 強調跨領域合作） | 現實世界挑戰：安全、倫理、治理、國際協調。對應 AI 的安全與監管難題。 |
| **應用學科** | **AI 工程** | 設計、開發與部署 AI 系統。<br>（🛠️ 從實驗室到市場的工程化挑戰） | 投入運作：MLOps、版本控制、穩健評估、延遲管理、數據品質。結合軟體工程與機器學習。 |
:::

人類依靠「腦補」這種知行捷徑，把不完整的資訊補全為行動的依據；人工智慧正是將這些不同層次的捷徑工程化：在 **理論層**模仿推理，在 **跨領域層**處理倫理與治理，在 **工程層**落地即時反應，如下表。

::: {#tbl-ai-as-cognitive-shortcuts-for-actions}
| 層次 | 人類知行捷徑 | AI 對應定位 | 核心挑戰 |
| :--: | ------------ | ------------ | -------- |
| **基礎理論層** | **推理與符號化捷徑**：在不完整資訊中補全邏輯與知識 | **人工智慧 (AI)** 作為基礎學科，專注於演算法、模型、推理框架 | 如何建立能持續對齊人類價值的理論基礎 |
| **跨領域應用層** | **社會與倫理捷徑**：在複雜情境中依靠規範與經驗法則行動 | **跨領域問題集**，類似核子工程，涉及安全、倫理、治理 | 如何在多元社會中維持信任、協作與規範 |
| **工程落地層** | **即時反應捷徑**：在有限時間與資源下快速決策 | **AI 工程**，專注於設計、部署、MLOps、即時控制 | 如何確保系統在現實環境中快速、安全地反應 |
:::

因此，人工智慧的發展，就是將人類的「知行捷徑」工程化，讓機器能在資訊不完整時仍能行動，並在不確定中推理，是一種系統化的 ❝腦補❞ 機制。AI 問題意識就是從「補全」心智能力機制開始。

因此，本書 [第壹篇 ㉄](01----problematics.qmd) 以 AI 問題意識開始。

::: {.callout-note #nte-ai-cognitive-shortcut-tip title="💡 提示：AI 與知行捷徑"}
人工智慧的發展，就是將人類的「知行捷徑」工程化：  
在 **理論層**模仿推理、在 **跨領域層**處理倫理與治理、在 **工程層**落地即時反應。  
換句話說，AI 的發展是一種 ❝腦補❞ 機制的系統化工程，讓機器能在資訊不完整時仍能行動，並在不確定中推理。
:::

### 🖼️🙶應對🙷 AI 問題㉄

❝腦補❞ 勾勒「事實」，驅使「行動」，如此關照「水」與「火」的心智能力分層，在構建人工智慧系統時，可以用來：

* 應對 **[框架問題](01-04-Frame_Problem.qmd)**：
	* 界定 「**感知—決策—行動**」 模式或模組，如
		* 太暗時要？🔥
		* 太渴時要？💧
* 應對 **[完形心理](01-05-Gestalt_Psychology.qmd)** 
	  提供 ❝腦補❞ 的認知捷徑及經驗法則，如
		* 🍏🤤「**望梅止渴**」是什麼 ❝腦補❞ ？
			* ——透過想像與記憶觸發生理反應，彌補當下資源不足的情境。
		* 🧨🔥「**星火燎原**」是什麼 ❝腦補❞ ？
			* ——從微小跡象推測出即將爆發的巨大變化。 
		* 🌬️👤「**補風捉影**」是什麼 ❝腦補❞ ？
			* ——在資訊不足時，憑空構建情節與因果。
* 應對 **[符碼紮根問題](01-03-Symbol_Grounding_Problem.qmd)**，
	* 依據反應時間尺度，規劃系統的「**資訊需求**及**資源配置**」，如
		* 引發🚂💨**工業革命** 的「水」與「火」機制是要為啥及如何配置可燃物資源？	
		* 支持 🌡️☁️ **超大規模數據中心** 的「水」與「火」，則是指**電力消耗**（火）與**散熱冷卻**（水）的平衡，數據中心如何平衡**算力**（火）與**冷卻**（水）的需求，規劃其**極致規模部署**時**計算資源**與**能源消耗**，確保穩定性與永續性？
		* 支撐 🏭🤖 [暗工廠](08----embodied_ai.qmd) 的「水」與「火」，分別指**自動化運行**（水般持續流動）及**能源供應**（火）與的協同，實現**高度自主化**、**無需人類干預**的閉環生產 ？
		* 展望 🌐 **具身 AI 與智慧城市** 的「水」與「火」，則將延伸到**能源網格**（火）與**社會基礎設施**（水代表的循環資源）的整合，要如何協同配置資源？
* 應對 **[對齊與控制問題](01-06-Alignment_Control_Problem.qmd)** 
	* 設計**倫理或行為約束**，以維持可控性與可預測性。
		* 🥸🤖 智能**國師** 真能檢視一國的**能源組合**（energy mix），控制 $CO_{2}$ 排放，改變**國運**嗎？
		* 🥳👨‍👩‍👧‍👦 智能**紅娘** 真能改變**人生**，甚至改變一國或一社群的出生率？


以上應對 [AI 問題意識](01----problematics.qmd) 時，關於如 **時間空間尺度** 及 人類 **社會-技術**規模化尺度 等等問題已浮現。

人類的 ❝腦補❞ 心智能力，可以說是一種有用的「**知行捷徑**」，還可以靠經驗及學習打磨，而「人工智慧」的基礎問題，如上述的 **[框架問題](01-04-Frame_Problem.qmd)**、**[完形心理](01-05-Gestalt_Psychology.qmd)**、**[符碼紮根問題](01-03-Symbol_Grounding_Problem.qmd)** 等等，正是這理解並仿擬人類❝腦補❞經驗的經驗與工程學科。

### 🪵 AI 指哪一種？ 🌳

人類理解並仿擬自身❝腦補❞（Mental Fill-in）的歷史進程是曲折的。
 
所謂「AI 到底指哪一種？」背後其實是兩套截然不同的「自動連結（Connecting the dots）」機制。

要釐清這段演進，最直接的方式是觀察**語言哲學**與**心智模型**如何轉化為**計算系統架構**，分成兩種 AI：

1. 🏛️ 古典 AI (GOFAI / 符號流)：古典符號 AI，又稱 GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence), 運用明確規則和邏輯來模擬智慧行為。

2. 🌀 當代 AI (LLMs / 統計與神經流)：當代 AI 常指以類神經網絡的 LLM, 運用統計概率及強化學習來複刻智慧行為。
 
::: {.callout-note #tbl-paradigm-matrix title="📊 哲學基石 🞪 AI 典範轉移速照表"}
 
| 哲學視角與語言觀 | 核心主張 | 🏛️ 古典 AI (GOFAI / 符號流) | 🌀 當代 AI (LLMs / 統計與神經流) | ㉄ 對應核心問題意識 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 邏輯原子論(Russell / 早期 Wittgenstein) | 事實映射：語言是世界客觀事實的形式邏輯對映。 | 專家系統與知識圖譜• 硬編碼規則與邏輯一階謂詞• 確定性符號推論 | 神經符號 AI 與形式驗證• Schema 結構化輸出• 邏輯約束與代碼生成 | 🔤⚓ 符碼紮根🖼️⏱️ 框架問題 |
| 功能計算觀(Alan Turing / Machine Metaphor) | 機械符號操弄：心智與思考可化約為可計算的符號處理。 | 符號圖靈機• 狀態機與搜尋樹（如 Chess AI）• 啟發式規則比對 | 統計 Token 預測• 概率上下文矩陣運算• 運算式行為驗證 | 🎭🗪 圖靈測試🧱🗣️ 中文房間 |
| 語言賽局與完形(後期 Wittgenstein / Gestalt) | 動態脈絡與感知整體：意義源於生活形式的使用；感知具整體填補性。 | 常識推理瓶頸 (失效點)• 缺乏真實感官與動態情境• 邊界條件引發符號爆炸 | 向量空間與 Transformer• 高維 Embedding 語意空間• Attention 機制捕捉動態脈絡 | 👁️⯊ 完形心理🗫🎲 語言賽局🎯🛡️ 對齊與控制 |

:::

兩種 AI 的差異有其不同的哲學視角與語言觀，亦有其應對 AI 問題意識的基礎不同：

1.  **古典 AI（GOFAI / 符號流）：依賴「確定性規則」的演繹腦補**

早期先驅（如 Minsky、Simon）主張世界可以被拆解為明確的符號、邏輯規則與框架（Frames）。其腦補方式是「嚴密推論」——只要輸入前提，系統就透過硬編碼的知識庫補全結論。這種方式在封閉的棋局與專家系統表現卓越，但一遇到開放環境中的常識推理，便陷入了致命的「**符號爆炸**」與 **[框架問題](01-04-Frame_Problem.qmd)**。

2.  **當代 AI（LLMs / 統計與神經流）：依賴「概率與高維向量」的歸納腦補**

現代生成式 AI 拋棄了硬性規則，改以高維向量空間（Embedding）與 Transformer 的注意力機制（Attention）為基礎。其腦補方式是「**模式完形**」——在極其龐大的語境脈絡中，基於統計概率預測下一個 Token。這種「**統計腦補**」實現了驚人的常識理解與語言流暢度，但也帶來了全新的「**幻覺**（Hallucination）」與**[對齊與控制問題](01-06-Alignment_Control_Problem.qmd)**。

### 🔄 螺旋上升：駕馭工程 與 圖工程 的回歸
 
這七大 AI 核心問題意識直擊了兩種「腦補」機制的極限。
 
有趣的是，當代工程實踐並未完全拋棄古典 AI。為了克服 LLM「純統計腦補」容易產生幻覺、難以精確控制的缺陷，當代產業正快速走向兩者的融合——透過「**駕馭工程**」（Harness Engineering，詳見 @sec-harness-engineering）為神經網路加上邊界約束，並利用「**圖工程**」（Graph Engineering / Knowledge Graphs，詳見 @sec-graph-engineering）重新引入符號層面的精確結構。

從「純邏輯推論」到「純統計預測」，再到當代「神經—符號融合」，AI 的發展路徑證明了：**單靠任何一種腦補方式都無法建構全知全能的心智系統**。 這種對「腦補」邊界與機制的深層探索，不僅存在於純文字與代碼中，更在當代最前沿的物理實體系統中展開。

## 🦾⚡ 印證：❝腦補❞ 與 VLA 機器人 {#sec-mental-fill-ins-case-VLA-Robots}

2026 年，機器人與具身 AI 產業出現了一場「兩派」之爭，恰好為❝腦補❞這個概念，提供了活生生的技術印證——原來業界的路線之爭，本質上就是❝腦補❞這個古老心智習慣的兩種現代分身。

一派主張「視覺-語言-動作」模型（Vision-Language-Action, VLA）：機器人不必先「理解」世界，只需從海量示範資料中，學會「看到情境→直接輸出動作」的**映射**及**相關性**。這正是機器版的❝腦補❞——不問「為什麼」，只求「怎麼做」，靠訓練出的「套路」快速填補感知與行動之間的缺口，多（規模化）、好（夠好）、快（及時）、省（成本），在熟悉情境中極為有效 [@zitkovich_2023-RT2VisionLanguageActionModels; @black_2024-P0VisionlanguageactionFlow]。

另一派則主張「世界模型」（World Model）：機器行動前，應先在內部建立一個可推演「如果我這樣做，世界會怎樣變化」的模型——這比較接近人類「反思⫘符號」心智的深謀慮遠，而非單純的❝腦補❞捷徑。代表人物如 Yann LeCun（其「聯合嵌入預測架構」JEPA，源自控制論與認知科學，而非圖像生成 [@lecun_2022-PathAutonomousMachine; @assran_2023-SelfsupervisedLearningImages]）與李飛飛（Fei-Fei Li，其長期關注的具身智能與空間理解研究路線 [@gupta_2021-EmbodiedIntelligenceLearning; @krishna_2022-SociallySituatedArtificial; @worldlabs_2026-WorldLabsSpatial]）。這派認為 VLA 難以泛化的根本原因，在於沒有建立對物理規律與空間關係的預測能力，光靠視覺與語言的「腦補」映射，終究會在遇到邊界案例（edge cases）時陷入崩潰，相關挑戰亦見諸具身 AI 領域的系統性回顧 [@liu_2025-AligningCyberSpace]。

::: {.callout-note #nte-vla-world-model title="🦾⚡🙶 ❝腦補❞對 VLA，🙶補全🙷對世界模型" collapse=false open=true}

* **VLA ≈ ❝腦補❞的工程化**：如同「套路」——快、省成本、對熟悉情境有效，但遇到訓練分佈之外的新情境，容易「見樹不見林」，甚至一錘定音式地誤判。

* **世界模型 ≈ 🙶補全🙷的工程化**：如同「科技預見」——先建立可推演的內部模型才行動，成本較高，但較能應對「框架問題」中資訊不足或超出經驗範圍的新情境。代表人物如 Yann LeCun[@lecun_2022-PathAutonomousMachine; @assran_2023-SelfsupervisedLearningImages] 推動的「聯合嵌入預測架構」JEPA，源自控制論與認知科學，而非圖像生成 與 李飛飛 Fei-Fei Li [@gupta_2021-EmbodiedIntelligenceLearning; @krishna_2022-SociallySituatedArtificial; @worldlabs_2026-WorldLabsSpatial] 長期關注的具身智能與空間理解研究路線。

這恰好呼應本篇「🖼️🙶應對🙷 AI 問題㉄」一節的對照：人類❝腦補❞的「太快排除」，對應 VLA 的「策略固化」；AI 框架問題的「太難排除」，則對應世界模型追求「全面推演」卻可能「找不到北」的代價。

換句話說，2026 年 AI 產業界資本市場豪擲千億美元的路線之爭，是種❝腦補❞與🙶補全🙷之爭。

:::

### 📊 VLA vs 世界模型 對照表

| 路線 | 特徵 | 代表人物 | 代表作品 | 優勢 | 風險 |
|------|------|----------|----------|------|------|
| **VLA (腦補式)** | 感知→動作直連 | Kim 等[@kim_2025-OpenVLAOpenSourceVisionLanguageAction]；Zitkovich、等 [@zitkovich_2023-RT2VisionLanguageActionModels]；Black 等 [@black_2024-P0VisionlanguageactionFlow] | OpenVLA, RT‑2, π0 系列 | 快、省、熟悉場景有效 | 容易幻覺、缺乏泛化 |
| **世界模型 (補全式)** | 內部推演→再行動 | LeCun [@lecun_2022-PathAutonomousMachine; @assran_2023-SelfsupervisedLearningImages]、Li Fei‑Fei [@gupta_2021-EmbodiedIntelligenceLearning; @krishna_2022-SociallySituatedArtificial; @worldlabs_2026-WorldLabsSpatial] | JEPA, World Labs | 能處理未知情境、具推理能力 | 成本高、部署慢 |


### 🧠 心智三分法呼應

- 🐸⚡ **反應型心智** → 對應 VLA 的「快速映射」，強調即時反射與套路化行動。  

- 🐘💞 **情感聯結心智** → 在人機互動中，VLA 的「腦補」可能引發情境依賴與誤讀。  

- 🧘☸️ **反思符號心智** → 對應世界模型的「補全推演」，強調符號化推理、規劃與倫理。  

這樣的對照顯示，2026 年 AI 產業界資本市場豪擲千億美元的路線之爭，並非全新的哲學問題，而是本書第一章就在討論的❝腦補❞與🙶補全🙷之爭，換了一套技術詞彙重新上演。

## 🌌拆用本書📑

在進入各篇章之前，本書提供一個「拆用」導引，幫助讀者理解如何靈活運用全書。

這裡的「拆用」有兩層意涵：一方面是把書本視為一張知識地圖，可以依經緯等方式來定位與導航（本書🌌[心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd) «AI 知識鷹架»）；另一方面則是把書本當作一套可組裝的工具箱，讀者可以依需求拆解、重組，形成自己的知行鷹架（💪[行動](appendix-action.qmd) 🧠[心智](appendix-brain.qmd)🪜[能力](appendix-cognitive_capacity.qmd) «知行鷹架»[操練手冊](00-03-notes-constructive_fill-in.qmd)）。

以下「經度和緯度」，將分別提供不同的閱讀與應用視角。

::: {.callout-important #imp-book-navigation title="🌐🧭 本書 **經緯** 導航 "  collapse=false open=true }

本書10**篇**及各**章**，適合讀者按圖拆解應用。

* **X** 軸 **經度**：《[分析與決策 6 點](06----analytics_decisions.qmd)》<sup>📍[@fig-mindmap-06]</sup>
	* 含有融合『**[生成式 AI](06-05-analysis_generative.qmd)**』及『**[決策演算法](06-06-decision_making_algorithm.qmd)**』的創新發散及收歛 **迴圈和弧線** 
* **Y** 軸 **緯度**：分選《[☸ AI 5 大導向](05----ai_orientations.qmd)》<sup>📍 [@fig-mindmap-05]</sup>
	* 還有《[AI 問題意識](01----problematics.qmd) 》<sup>📍[@fig-mindmap-01] </sup>、《[流派與主義](02----schools_paradigms.qmd) 》<sup>📍 [@fig-mindmap-02]</sup> 、等切入點；
* **Z** + 軸 **能力階梯**、歷史發展等：助力讀者從能力逐級提升。

:::

### 🧭經度和緯度🔗

快速掌握本書主要知識點，可從本書🌌[心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd) 開始，縱向（«數據驅動決策»過程）與橫向（不同問題意識、流派與主義、導向等等）開展定位：

* **X** 軸 **經度**~說明«數據驅動決策»過程，見《[第陸篇 ❖](06----analytics_decisions.qmd) 分析與決策 6 點》<sup>📍[@fig-mindmap-06]</sup> 結合 ✍️💡 布魯姆 6 能力：
	* 🤓📘 從大千世界中，進行『**[描述型分析](06-04-analysis_descriptive.qmd)**』，以求**當下**相關之«**記憶**»框定；
	* 😷🩺 在相關記憶中，進行『**[診斷型分析](06-01-analysis_diagnostic.qmd)**』，以求**因子**相關之«**理解**»匡謬；
	* 🤠🔮 在相關因子中，進行『**[預測型分析](06-02-analysis_predictive.qmd)**』，以求**模型**知識之«**應用**»匡助；
	* 🧐🧭 在知識模型中，進行『**[指導型分析](06-03-analysis_prescriptive.qmd)**』，以求**系統**智能之«**評估**»及«**創造**»；
	* 除了以上 4 點 分析學核心主軸，有創新的發散及收歛輔線：
		* 🙀🎨 從眾智大模型中，利用『**[生成式 AI](06-05-analysis_generative.qmd)**』，以求«**選項**»的各種可能的創新發散；
		* 😽🪄 從發散各選項中，利用『**[決策演算法](06-06-decision_making_algorithm.qmd)**』，以求«**選擇**»的自主決策判斷的創新收歛；
* **Y** 軸 **緯度**~說明不同問題意識、流派等，有多篇進入點，見：
	* 《[第壹篇 ㉄](01----problematics.qmd) AI 問題意識》<sup>📍[@fig-mindmap-01]</sup>
	* 《[第伍篇 ☸](05----ai_orientations.qmd) 區分 AI 5 大導向》 <sup>📍[@fig-mindmap-05]</sup>
	* 《[第貳篇 🎏🏮](02----schools_paradigms.qmd) 流派與主義》 <sup>📍[@fig-mindmap-02]</sup>
	* 《[第參篇 🏛️](03----symbolic_ai.qmd) 「符號流」AI》 <sup>📍[@fig-mindmap-03]</sup>
	* 《[第肆篇 🌀](04----statistical_ai.qmd) 「統計流」AI》 <sup>📍[@fig-mindmap-04]</sup>

餘下 6 篇，包括以下內容，見：

* 《[第柒篇 🏆](07----game_ai.qmd) 「博弈派」AI》 <sup>📍[@fig-mindmap-07]</sup>
* 《[第捌篇 🦾](08----embodied_ai.qmd) 「具身派」AI》 <sup>📍[@fig-mindmap-08]</sup>
* 《[第玖篇 📐](09----ai_math.qmd) AI用到的數學》 <sup>📍[@fig-mindmap-09]</sup>
* 《[第拾篇 🌉](10----ai_engineering.qmd) AI工程》 <sup>📍[@fig-mindmap-10]</sup>

可以說本書🌌[心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd)與📖[目錄](toc.qmd)是作者為讀者搭建的«AI 知識鷹架»初稿，旨在幫助讀者快速掌握學習方向。

::: {.callout-important #imp-mindmap-fill-in title="🧭 心智圖 **導航** 交互功能" }

本書🌌[心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd) 精簡龐雜知識為網格，不僅為讀者🧭 **導航** 智能生成過程，也幫助區分不同技術與應用場景：

* 各知識點**節點**方塊的則內嵌🔗**超鏈結**，讀者可藉此快速跳轉、比對和進行交叉參照，
* 各**連線**說明知識點間的關係；
* 其中部份條目還有歷史回顧的時間尺度。

:::

### 🎍發散及收歛🎋

經度與緯度的定位，為的是**化 AI 知識為創新行動**：如何拆解知識、發散思路、在有限資源下收歛創新想法？

- 🔗 **探究概念關聯**：透過🌌心智圖瀏覽（其中各節點皆有可點擊的超鏈結），以及各條目的文內／文後超鏈結，讀者能快速跳轉、比對，建立跨章節的知識脈絡。
- 📚 **學習整套系統**：依循十篇總述，按心智圖的經緯來瀏覽，逐步區辨不同的問題意識、流派、導向與應用，為未來的整合奠基。
- 🛠️ **創造智能系統**：讀者可依需求構建自己的「**知行鷹架**」🟰 動詞 ➕ 名詞，先列出「**行動**」動詞（要做、可做、不必做），再分類「**知識**」名詞（需知、可知、暫不知），如此交織成欄例，開始🙶補全🙷並逐步鍛鍊。 

🌱 總之，這一小節的任務是讓讀者把「導航」與「操練」結合起來：
- 經度與緯度 → 幫助定位； 
- 拆用、發散、及收歛 → 幫助行動。
 
這樣，讀者便能帶著一張知識地圖與一套操練手冊。

## 🪜從❝腦補❞到🙶補全🙷🌌

本篇導論說明❝腦補❞及AI，介紹這本工具書的使用方式，讀者可以用搜尋、心智圖瀏覽等方式快速查找資訊，本書的系統性編排能提供清晰的知識索引與參照價值。

下篇▚ 筆記《[🙶補全🙷 知行合一](00-03-notes-constructive_fill-in.qmd)》則說明🙶補全🙷的實踐，讀者展開屬於自己的«**知行鷹架**»，即可交織成欄例，開始有«**選項**»«**選擇**»取捨後的自己的操作型知識體係，逐步拓展行動與知識的邊界。下篇也會把本篇「❝腦補❞對 VLA，🙶補全🙷對世界模型」的個人心智對照，進一步放大到組織與社會尺度，說明「框智力」如何呼應管理學的「動態能力」與政治學的「模控治理」。

然而，若讀者願意投入更多心力，本書更是一套交織的系統：透過一篇導論、一篇筆記、多篇附錄的結構，幫助讀者探究方法。相關附錄的《💪[行動](appendix-action.qmd) 》、《🧠[心智](appendix-brain.qmd)》、《🪜[能力](appendix-cognitive_capacity.qmd) 》等篇是作者為讀者整理的«**知行鷹架**»操練手冊！

::: {.callout-tip #tip-mental-fill-in title="💬知行捷徑 小貼士：**🌟TLDR**" }

**🌟TLDR 言簡意賅**：本書是您在 AI 時代的**知識地圖**與**行動指南**。

|模式|目的|關鍵操作|
|---|-------|-----------|
|**🔍 快速檢索**|查找單點資訊或解釋。|利用🔍**搜尋功能**與📚*左側欄目**快速瀏覽。|
|**🔗 概念串聯**|建立跨領域的知識脈絡。|透過**🌌心智圖**的**超鏈結節點**進行比對和**交叉參照**。|
|**📚 系統學習**|掌握 AI 的流派、問題與應用。|依循**十篇**總述，按心智圖🧭**經緯**逐步區辨與整合。|
|**🏗️ 行動實踐**|構建個人化的 AI 系統 **知行鷹架**。|列出「**行動**」（動詞）與「**知識**」（名詞）並**交織**成欄例，逐步**🙶補全🙷**。|
|**🦾 前沿印證**|驗證框架與 2026 業界路線之爭的對應。|對照 **VLA**（❝腦補❞的工程化）與**世界模型**（🙶補全🙷的工程化）兩大陣營。|

總之，本書旨在助讀者將人類的❝**腦補**❞心智能力，轉化為**系統性、有意識**的🙶**補全**🙷創新實踐。

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