元認知（Metacognition）
元認知（metacognition）是人對自身認知活動進行觀察、評估與調整的能力。當一個人注意到自己正在如何思考、為什麼形成某個判斷，以及自己的理解是否可靠時，他不只是進行一般認知，也開始檢查認知本身。本文將從這種自我觀察出發，討論元認知與自我認識、知識可靠性及信念修正的關係。本文主張，元認知的價值不在於讓人完全看清自己的心靈，而在於使人能夠發現限制、調整確信，並逐步修正自身的判斷。 當有人說「我
博士的本質：站在已知與未知之間
博士（Doctor of Philosophy, PhD）一詞所包含的「哲學」（Philosophy），代表著一種對知識本質與探索過程的思考態度。其核心不在於累積特定數量的資訊，而在於個體能否進入未知領域，並將未經檢驗的個體想法，整理為具備推論依據與可被討論的公共知識。從知識論的角度來看，博士代表著一種位於已知與未知邊界上的探索狀態：重點不在於重複既有解答，而在於釐清問題的生成過程與知識適用範圍。
認識論（Epistemology）
認識論是研究知識之可能性、來源、條件與界限的哲學領域。它所關心的並非存在者本身，而是關於存在者的知識如何可能。當本體論追問何者存在時，認識論則追問人何以知道存在者，以及何種條件使一項知識主張得以成立。 人類的認知能力始終處於有限狀態。感官可能造成錯覺，記憶可能產生偏差，推理亦可能導向錯誤結論。正因如此，「知道」並非一種不言自明的狀態，而是一種需要被說明與辯護的哲學概念。當主體宣稱自己知道某事時，問
本體論(Ontology)
本體論 (Ontology) 是哲學 (Philosophy) 中研究存在 (Being) 與實在 (Reality) 結構的分支。核心問題在於探討什麼構成存在的事物、存在如何被分類，以及不同存在之間的關係。 本體論不處理知識的獲得方式，而是關注知識所指涉的對象是否以及如何存在。這一點使其與認識論 (Epistemology) 區別開來。認識論處理知識的來源與正當性，而本體論處理存在的條件與結構。
人工智慧的七十年典範轉移史
人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 的歷史並不是單一路線的技術累積，而是一場持續七十年的方法論競爭。自 1956 年達特茅斯會議 (Dartmouth Workshop) 開始，AI 逐漸分裂為兩條核心路線：符號主義 (Symbolism) 與連結主義 (Connectionism)。前者認為智能可以被拆解為邏輯規則與符號推理，後者則主張智能應該從類似大腦神經元的
計算認知（Computational Cognition）
認知可被理解為系統對環境建立內部模型（internal models）並持續更新的過程。感知（perception）、學習（learning）、推論（inference）與行動（action）並非彼此獨立，而是建立在表徵（representation）、預測（prediction）與控制（control）的共同計算結構之上。 現代觀點中，認知不再僅被視為符號操作或神經活動，而被形式化為對不確定環境
人工智能模型崩潰(Model Collapse)與資訊生態改變
生成式人工智慧 (Generative Artificial Intelligence) 的快速發展，使大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 成為當代知識生成的重要基礎設施。然而，近年的研究指出一個潛在的結構性問題：當 AI 系統逐漸依賴自身生成資料進行再訓練時，模型可能出現資訊退化與性能崩潰的現象，此現象被稱為模型崩潰 (model collapse) [1]。
認知科學（Cognitive Science）
認知科學（cognitive science）研究智能系統如何感知環境、形成知識、進行推論並產生行為。其核心問題在於：認知（cognition）是什麼、認知如何運作，以及認知能力如何從物理系統中產生。 認知科學並非單一學科，而是一種跨領域研究框架。心理學（psychology）、神經科學（neuroscience）、語言學（linguistics）、哲學（philosophy）、人類學（anthr
奧卡姆剃刀的哲學理念 (Occam’s Razor)
奧卡姆剃刀是一種用於選擇解釋的哲學原則，其核心在於減少不必要假設，保留能有效解釋現象的最小結構。此原則不保證結果正確，而是提供一種在多種可能中進行取捨的判準。 奧卡姆剃刀常被歸於14世紀哲學家 William of Ockham。核心命題為在沒有必要的情況下不增加額外假設。這一原則後來被廣泛應用於哲學、科學與方法論中。它的精簡表述為: "Entities should not be multipl
新時代的工程格局：軟體技術債風險與應對
GenAI 有如工業化後時代的自動化機械手臂，它確實取代了軟體工程和其他領域那些涉及到日常重複性質的工作，軟體工程很複雜但是隨著日益發展，仍存在那些很常見的程式邏輯，即便複雜也是老舊技術，重複開發，而這些就是GenAI所擅長的事情，畢竟它是使用現有網路上的技術文章知識，進行訓練的深度學習人工智慧，在這之中不免就讓大企業有了順應裁策與調整人力的機會，這是一個殘酷但也現實的現況，但當GenAI生成產不