2015-05-14

反射式思維  => f(事件)  = 一或多組固定反應

策略式思維  => function(事件, 脈絡) = { 多維理解; 多向行為;  }

f(x) = y

這是數學意義上的函數

x 和 y 各代表了定義域和對應域

即使不能列出所有域中的值

但兩個域的值都是限定範圍

像是牛頓的機械式決定宇宙論

而 function(x,y) = { … }

則是電腦語言中的函式

又可稱為子程序 (subroutine)

在人的整體框架中被呼叫調用

可以是完成特定的動作，或是進行演算導出結果

已非單純兩個域值的對應

比較像是可程序化的大腦運作

友人的留言：

這個題目有點玩味，但後面的 function (x,y) 則有點簡化了。

順著命題去想：

如果我花了一連串的時段 t，去產生不同的事件 e，目的只是為了做不斷的測試，應該就可以得到~ 對過去的觀察 & 對未來的預測，她就是 e versus t。

不斷測試，最後 sample 一定夠多，應該就會看出想要的脈絡。

再歸納這個想要的脈絡，去找出相同的模式或重點 (指標或數據)，她就會變成一模型，那就是 f(e,t)。

原來，當初的人工推估，現在已經走向了自動化。

但，習慣了自動化的模型後，我們就會相信那是真理，可能就再也不敢去懷疑它的真實性了。

回應：

這樣的命題和解題，只要是認真嚴肅地去思考，就會落到牛頓的機械命定論 vs. 量子力學的機率論。

以量子力學的觀點來看，f(e,t) 的解有無限可能，耗盡宇宙 137 億年的時間也無法窮盡其可能性（我桌上的一支鉛筆，在下一秒鐘跑到太平洋的一座小島上，可能性幾乎無限低，但還具有可能性）。

在這樣的物理世界中，自動化的模型也是只模型，無關真理。只是只是... 人的生命太短暫了，當作真理通常也不太出錯。