智慧象限-4of4
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智慧象限 - 4 of 4
就是要人：變聰明、長智慧
解析與再造智慧的心得筆記
余金益-Yentl Yu著 yentlyu@gmail.com 0935648862
人工智慧雜記： http://picasaweb.google.com.tw/yu251018
機能模組連結產生綜效的觀念
如果妳手上有許多積木，都是同樣形式的，比較難玩出更多花樣。如果有各式各樣的形狀，數量也多，就可以堆疊出更豐富的作品。這些積木好比智慧的基本模組，可用的模組種類越多，經過適當的組合與堆疊（就是『連結』積木『模組』），就可以產生更多新的智慧與創意。舉一個實際的例子：
我用的手機是NOKIA 6150，從1999.0608用到現在（2005.0506），已近6年，除了沒有中文輸入外，還是覺得很實用。尤其是『備忘錄』機能，基本上就是你可以讓手機在一定時間提醒你要做的事。其實此機能是結合鬧鈴與記事本兩個基本機能模組成為一個新的機能，就是到了設定時間時，除了響鈴以外，還同時顯示所輸入的文字。這樣的結合，可以避免鬧鈴提醒時，我們忘記到時要做的事，而成為一個非常實用的新機能。
其實這個世界的事物看似複雜，只要學會機能模組的觀念，用這把模組的刀將之切切切…，切成更小的機能模組來看，就簡單得多了，學習事物或解決問題也更方便。反向思考就是，要創新時，適當的結合許多不同的機能模組就可以達成。如何以介面結合，以及結合哪些機能才可產生預期的目的，就有賴自己的邏輯思考加以計算與整合了。
新產生的機能還可以彼此結合成更高階的機能，好像生態系食物鏈一樣，高級消費者也是由初級消費者所累積而成，一級級向上無限堆疊出金字塔般的生態關係，每一個新機能的誕生都是由其下一級或數級機能集成所產生，有其利基才能生存並持續演化。好像又越說越難了！
模組間如何連結（引動兩端之連結介面）
1. 模組與環境互動個別發展，擬人化（擬生物化）的與環境互動，互利共生演化。
2. 模組間連結時，模組不需妥協，由特化之介面妥協，而連結諸模組。
3. 或由力量小者妥協。
4. 介面連結模組，以傳遞、整合與持續處理資料，或轉化為動作。
完全模組化之路徑
1. 由最簡模組依照最適應（有利於）當時環境之順序，以動態方式連結而成（請參考：圖010），能隨時因應環境之變化（能與環境互饋）而調整各模組間的連結狀態。
2. 先決條件：生態夠豐富（各棲位生物之數量多）與完整（食物鏈逐級建構提升，機會夠多、資訊公開且不壟斷），才足以進行分工之模組化。
3. 完全分工：最簡機能模組的建立。就像小而美的公司，也像分化後單一機能的細胞（互利共生的最小分化單位模組）。
4. 完全外包（委外競標機制）：就像政府採購法的精神與目的一樣，採購資訊完全公開，減少內建技術人員，完全委外發包，以最經濟的方式提升效能。
圖010 完全模組化之路徑
模組的堆疊與調整
就像生態系中的生物一樣，各模組也可以相互支援與連結而堆疊為機能更強的模組，永無止境：
最簡模組（初級模組）++二級模組++…++多級模組（二級與二級以上的模組稱為複合模組）
透過類神經網路連結與遺傳演算的方式，模組也能自我調整以不斷契合變遷中的環境：
1. 就像生命的基本模組--細胞的誕生一樣。
2. 自我複製：本身具有利用環境自我複製能力。
3. 被人複製（成為他人的有用工具，被納入其生活體系中，如胞器化）。
4. 變異、分工而連結、互動，最後達互利共生演化之動態。
5. 組成模組之最簡變數（無法再拆解為兩變數之變數，一如數字之質數）的係數調整方式：如遺傳演算之法則，所衍生子代之係數以常態分佈之頻度向兩極偏移。困勉知行，遇逆境而調整，並於生殖時在子代變異，向兩極調整，作為對未來之環境變化之保險。
模組間的連結與調整的機制
1. 最高指導原則：互利共生，無私的分工合作，產生更大的綜效（掌握環境中 生存所必須的更多能量與物質資源）。
2. 胼胝體機制：兩利相權取其重、兩害相權取其輕，採正、負表列與加權（戰或逃決定機制，三人行必有我師）。
3. 海馬迴（Hippocampus，如檔案總管之目錄機能）：由感官（sensors）取得資料後，經綜合判斷決定啟動處理程式之開頭與順序。
4. 組成模組之最簡變數的組合調整方式：如類神經網路之形成過程，以水到渠成（以流量即模組之使用頻度來決定。如注水沖流擴渠，依照水路之既有大小與死活路（以結果之可行與否取決）決定路徑）之機制，由環境壓力為動力，貫通可行路徑順序之整體（像走迷宮一樣）。
5. 路徑之改變由流量大小決定，原有路徑逐漸堵塞（走完的結果不佳，回饋至其路徑之縮小）至小於另一路徑之流量時，則由流量較大者取代，成為新路徑。其機制，一如河川之襲奪現象（AI之流動路徑變化與水文極為相似，有常大急流侵蝕而變寬深與少小緩流淤積而變窄淺等相同的現象，每一次（不）流動都造成改變，留下歲月痕跡）。
6. 相同模組之多重連結介面（圖001）。
圖001 相同模組可以有多重連結之介面
連結強度的量化與調整機制
1. 論功（過）行賞（罰）：如股票投資程式每次執行後，除賺賠總計累積為程式生死指數外，每次的賺賠量均應依照一定比例回饋至當次各模組的連結強度。
2. 連結 強度的調整量化比例應依照程式目的，如股票程式要的是賺錢，就用每一個程式所擁有錢的多寡來當量化標準，再以一個賺（虧）錢與連結強度比例的轉換程式（包含論功行賞，依照環境自動調整比例大小）來決定。
智慧模組間連結強度之耗散與增強
1. 模組經過每次的運算都要耗費資源，模組越大耗費越高；不被執行時形同休眠之種子，幾乎不損耗能量與資源。
2. 再以執行結果的得失回饋至整個模組之連結變強或變弱。
殊途同歸型連結路徑
1. 殊途同歸（中弱型，請參考：圖004）的多路徑結構。
2. 形成多重分身的多重宇宙狀態。
3. 引繩而絕之（宛如以獲利買線化為連結力量之強弱，繩子股數少者表示其獲利少，即適應環境能力較弱，易被拉斷），形成類似葉柄離層的節點。
4. 化整體為模組，轉為零件供他人選用（形成可拉斷的基因片段或複製為分身，奠立基因交換之基礎，相互為用）。
圖004 殊途同歸的多路徑結構
模組連結強度與路徑數位化機制1：化學鍵結化
1. 以化學鍵結表示模組間之連結強度。
2. 由原子而分子而更大之分子，逐級向上堆疊出更高機能之複合機能模組。
3. 形成鍵結需要能量，鍵結斷除時釋出能量。
4. 路徑順序由超循環機制（能夠組裝為有效彼此催化的成品（具有互利共生機能）之適當順序）決定之。
連結的形成與化學鍵結—20050514
1. 機能模組之間連結的形成，一如分子之間鍵結的形成，亦如組成一間公司的所有人員的職務賦予（將這些人連結組織起來），可以設定其連結運作所需消耗的能量與金錢（薪資）。
2. 不同的是，解散一家公司的員工需負給資遣費用，而解除機能模組與分子之間的連結，則可回收能量。
3. 機能模組之間連結的強度是動態的，每次使用結果的好壞都必須回饋至其連結強度—好則加強其連結強度、壞則減弱其連結強度，從而找出正確的模組連結順序，這與一定強度的化學鍵結是有所出入的。
模組連結強度與路徑數位化機制2：GPS地形化
1. 將所有模組賦予各自的GPS座標，包括經緯度與海拔高。
2. 由各模組座標形成的虛擬地形決定前進的方向與順序，當然也包括形成彼此間之地形障礙（非互利而不相容模組的區隔）；如颱風（滾動的球）與周邊高低氣壓（高低地形）的路徑關係。
3. 每次流動結果回饋至各模組的座標上，如：侵蝕、堆積或位移等作用。若有利則改變其3D座標以縮短距離與加大梯度，若有害則反之。
4. 強化原通路或形成新通路。
模組連結的梯度化概念--20050814
1. 梯度化方式為連結引力化的簡化版：少了質量變數，完全以三維的空間座標來調整機能模組。
2. 利用水的流動循最大梯度而行的原理，來決定在虛擬的數位地形模組執行順序之路徑。
3. 以前後順序模組平台之海拔高差與距離，決定彼此間的梯度。
4. 回饋時，可調整各個模組平台的海拔高度與位置，來改變連結的強度與執行的路徑，各模組平台將形成不同地形而具有不同的梯度。
5. 從相對最高的山峰為起點，雨水依序流經各模組平台（做運算執行動作等處理），走出自己的水文河道，直達大海（再被太陽熱力蒸發成雲致雨、重新開始）。
6. 轉為梯度（地形）化後，更可援用各種地形與水文的既有知識與技術。
模組連結強度與路徑數位化機制3：萬有引力化
1. 宇宙運作最基本的力量---萬有引力（重力）之公式：若兩物體的質量分別為M1與M2，其間的距離為r，則對彼此的吸引力F之公式為：F = G×M1×M2 / r2（G為引力常數，是一個非常小的係數）。
2. 以引力為基礎，調整各模組間之連結強度與連結順序（如太空船以引力弓方式拜訪各星體之路徑模式）。
3. 以模組之質量大小顯示該模組的重要性，並由該質量所決定之部分引力大小代表其連結潛在力量的強弱。
4. 與另一模組相遇時，再由另一模組相對之質量、速度與距離決定彼此的連結強弱（引力）與順序（衛星化、分工化與棲位化）。
模組連結的引力化概念--20050814
1. 代表連結強度的引力由模組間的質量與距離決定，其中質量為模組的重要度（機能模組的績效—完成任務的機率與合作的契合度，亦可視為其生存的資源多寡，當質量歸零，模組即消失，只留記錄以備重生—禮失求諸野、求野不得求諸史）、距離為模組間的相對位置（可加以座標化）。
2. 以引力吸引資訊體至該模組、執行運算、動作與彈射（宛若大小兩彈力球碰撞）至下一模組繼續執行動作。
3. 回饋時，可調整模組的質量或距離（座標）來改變連結的強度與執行的路徑，各模組將形成一佈滿星體的AI宇宙與各任務星艦行進的諸多路徑（完成任務的冒險旅程）。
連環新接龍（Spider）遊戲啟示錄—20060309
1. 善用所有可用資訊：包含已翻與可翻（用盡Ctrl-Z的復原機能）的牌。
2. 選擇目前機會最大之路徑：考慮現有的牌面與剩下未開的牌所能移動與連結（同花色加權大於不同花色之連結）的最大機會。
3. 移動銜接各牌至成功機會最大後，發下一列牌。
4. 重複1.，直至完成遊戲，或重新再玩。
5. 其資料獲取與動作（移動牌或發下一列牌等方式）的選擇（預測）、執行後的回饋，與AI的核心機制不謀而合，有異曲同工之妙。
模組與介面的連結與運作範例—20060118
1. 試設計一簡單之模組化水溫控制腳踏板介面，以控制水龍頭出水的溫度。
2. 基本的機能模組為：冷水與熱水2種水溫的供水水管之水閥開關。
3. 若此2水閥只能全開或全關，則可以設一介於冷、熱水溫度之間的溫水腳踏板出水介面，當踩下此介面時，同時開啟（全開）冷水與熱水的水閥，就會流出溫水（只踩冷水或熱水水閥時，就會流出冷水或熱水），因此就有了3種水溫的水可選（若有n種不同的水溫模組，就有2n-1（減去全部不開的那1種）種水溫可選），這樣的設計比較常見於具有冰溫熱3種溫度的飲水機上。
4. 若上述3.的條件中，冷、熱與溫水的供水水管的水閥不只能全開或全關，還能夠調節出水量，則能調整出介於冷水與熱水溫度之間的任何溫度的任何出水量，這樣的模組與介面的連結設計將很適合用在腳踏式的淋浴裝置上（手腳並用來縮短洗澡時間與降低水的消耗量）。甚至還能設計出不同人喜歡的各種溫度與出水量的控制介面，十分方便使用。
類神經網路
類神經網路是模擬腦中神經細胞突觸的連結與互動方式，所形成的思考與記憶機制，而具有學習能力的程式網路。這種以遺傳演算法為基礎，以連結各模組使其機能能不斷升級而形成智慧的網路，和生物一樣，也具有適應環境而自我調整的能力。
由於其結構仿自腦部神經，所以可藉著機能模組間不斷的重新連結（路徑越走越大連，其結也越強，並首先走較大的路徑，除非結果不佳才回頭走次大的路徑，依此類推，而形成各模組的動態執行次序）和資料的傳送與計算，達成學習的機能，而成為人工智慧的最佳結構方式。
類神經元機能模組之連結—20050311於清水圖書館
1. 機能模組之於AI個體，有如，網頁之於網站（請參考：圖023）：均有賴彼此（機能模組、網頁）的連結以發揮整體（AI個體、網站）的戰力（綜效）。
2. 各機能模組連結的順序，形成模組的執行路徑，以傳遞與計算資料，在啟動與執行動作後，回饋至模組的組成、加權與連結順序上，因而形成不同的連結狀態，並逐次的調整AI個體的結構（模組的組成與連結順序）以適應（變動的）環境。
3. 模組的機能採YES＼NO（1＼0、有＼無）的最簡求讖式為基礎，即，對單一最簡主題（若問題複雜，則將之拆解為許多個最簡問題）只判斷是或不是（對不對、要不要做等二選一的是非題方式），而以0與1的二進位方式，累積為其執行動作的量（或利用二分倍增條件尋值法）。
4. 各單一模組以超循環互利方式找出連結順序，彼此連結以形成具有綜效之組織結構。
5. 利用內外部資料的獲取、計算而至動作的執行與執行結果的回饋，不斷的與環境互動、獲取生存與繁衍之資源（獲利＞投資），並調整自身的結構—模組的變數與係數、種類、數量、連結順序等，以時時契合不斷變化的環境。
圖023 類神經元機能模組的連結如網頁連結一般
金益智慧語—20060103
什麼樣的水土，育出什麼樣的花木；
什麼樣的城市，養成什麼樣的人物！
連結的效應—20050421
1. 建立物質與能量互通有無與連動的管道。
2. 分化為不同機能之模組，並進一部整合、組織不同的機能模組，升級為能力更強之機能模組，而發揮分工合作的集體力量（綜效），以強化生存競爭與合作的力量，達到互動互助、互利共生之目的。
金益智慧語—20050304
萬物自有生死
生是緣起
死是緣滅
起滅之間
燃燒燦爛的生命之火
光耀自己
也照亮別人
模組連結的方式類型與機制
1. 連結方式（總體）：點狀、線狀、面狀、立體狀（組織結構化）。
2. 連結類型（網路）：
封閉式：一路前進、依序完成每一動作，如電子商務的結帳單線甬道過程。
開放式：網狀無限連結：站內與站間，四通八達、無遠弗屆。
捷徑式：預先設定好路徑之條件選單，單鍵結帳。我的最愛。
4. 連結機制：覓食蟻徑、所需搬運工蟻數量、集成效應（單細胞生物演化成多細胞生物的胞飲作用與共生作用）---綜效、胼胝體的作用：智者之慮必雜於利害，兩利相權取其重，兩害相權取其輕---以腦細胞神經元與突觸（介面與傳訊）為例。
5. 連結介面：定義、種類、機能（互傳資訊、能量、物質、…）。
模組之內建與外包的時機
1. 內建（build-in）：胞器化，就是將某機能納入個體的編制中，通常該機能（模組）為常用與必用而獨自擁有；成本低得一個人就養得起，或為必備，或使用率極高的功能，如一個家中的廚房。共產主義 早年的人民公社制度將家庭最基本的教養功能加以簡化，父母小孩分開，完全打破內建的原則與人類為己的私心，終於還是未能成功。
2. 外包（out-sourcing）：互利共生，多細胞化；個人偶用而採多數共用，合眾力才養得起（一個人養不起，除非有錢到禁得起浪費，例如一家養一個游泳池）或是必須有更專業化的考量。因為專業，所以能遇遍所有的狀況，而能熟練且有效率的（訂出各種狀況下的標準作業程序-SOP, standard operating procedure，並逐次隨執行成果修正之）處理得更好。在數量大、資訊公開、無法壟斷且溝通良好時，利用公開 的招標與公正的評選出互利之合作伙伴，並輔以良好的驗收與追蹤等回饋機制下，外包在效能、彈性與技術精進上是優於內建的，因為不契合就可以換伙伴，具有較高的調整能力。
3. 先外包（剛接觸或環境不好、外在所需各機能模組又健全時時，以縮小個體規模、降低耗散之成本），後內建（與外包之模組互動頻繁且互利，逐步強化連結而轉為內建，請參照：圖011，最後在使用率高時，可成為內建之模組在專一化其機能，凡雙方重複之機能皆可簡併）：內建與外包各有其優缺點，完全取決於當時的環境。
4. 在現今分工細緻而完整的環境中，除了核心能力（core competence）之機能模組外，所有其他功能均可外包；真是使用極為頻繁之機能，則可考慮由外包轉為內建（內建為單一公司專用，委外模組化可多家公司共用）。
5. 例1：在家中吃飯（內建）和出去餐館吃飯（外包），都可以達到相同的飽食效果，菜色與美味的過程（包括要不要洗碗與開銷等）卻不同。政府採購法也是依照完全外包的精神來建立，政府人員只負責行政程序之推動，以減少政府內建的技術人員，讓資源的發展還諸民間，以繁榮社會。家庭為社會之最基本單位，是『自私為己而能互利為人』的最簡機能模組，為滿足其需求，一切家庭必要機能均需內建，特別是維繫家庭精神層次所需之環境。
6. 例2：因老婆使用率高，而內建；因情人使用率低又常常換，而外包。 開個玩笑，別介意！
圖011 模組之內建與外包的環境與時機
節點的形成
引繩而絕之，其絕必有處：將一條繩子用力拉斷，一定會有一個斷掉的地方（由最不均質，應力集中之處斷絕，也就是相對而言最弱的地方）。
在智慧與人工智慧的模組連結間亦非均質，每次資料的流動與回饋中，都會改變各模組間連結的強弱。就像一條繩子，在必要時 （如生殖或死亡解體），左右兩端用力一拉，就可以在其連結最弱處將之拉斷；依此類推，可逐一拉斷為一個個具有相對強連結的基因片段。這些強連結正代表其為有用的機能模組，可用作生殖遺傳或待價而沽，供他人取用（請參考：圖005）。
圖005 節點的形成機制
模組間契合度與介面之關係
當兩個模組欲進行連結以產生綜效時，依照連結介面之有無來區分將有以下3種情形：
1. 無介面之緩衝時，兩模組因有外力（生存競爭壓力）必須相契合時，只能硬碰硬的分出強弱；由弱者損其形質以迎合強者，如：圖013之第1與2種狀況。
2. 無介面之緩衝的兩種情形比較類似兩家公司合併，有上下強弱之分（至少要有一方委曲求全，甚至雙方都需要彼此妥協），並將重複的部分裁整；可 讓多餘（重複）資源再利用，轉為有效的新模組，以取得更多綜效。
3. 第3種狀況為：有介面（委外合約或公關公司等）互動與緩衝的兩個機能模組，就像是兩家合作的公司，擁有平等與平行的關係，而有賴第三者或是契約做為彼此權利義務的協調或制約，以維持彼此良好的互動關係，共同完成既定的工作。
由上述可知：介面確有其生存的棲位（niche，利基）與作用。介面的重要性在溝通協調兩模組的同時，還能夠保持各模組的完整，使模組即使在受互動關係的影響之下仍保有充分的個別發展空間與能力。處在必須協同兩模組發揮綜效的關鍵環境下，連結用的介面最終也會引用兩模組的資源（酌收『手續費』），而互利共生的發展（演化）成：具有調節兩模組間不同契合度之機能的連結模組。
圖013 模組之連結、契合度與介面之關係
互動的重要性
1. 學不會與人互動，再厲害，你都只是1個人 。
2. 你活著的每一天也只有24小時。
3. 強化好的連結、拒絕與斷絕不好的連結。
4. 學會的互動，必須是1+1>2的模組化連結狀態，以創造出更高的綜效。
模組間的互動與互饋之流程
1. 各模組（網頁、副程式或動作等）間先完成連結（順序），產生一定的機能。
2. 資料獲取（資料由感官攫取或由表單直接輸入）。
3. 起始模組運算（處理）資料。
4. 傳遞處理結果至下一（順位）模組。
5. 逐一持續運算與傳遞。
6. 在動作模組將運算結果轉化為實際動作。
7. 將動作結果之好或壞回饋至各模組（變數、係數、連結強度或數量之調整）。
8. 回到2.繼續動作。
模組間的互動關係與機制
1. 當兩個個體（模組、細胞、…）相遇，可能會有的互動關係有相爭而戰（不分勝負、一勝一敗、兩敗俱傷）、自知不敵而先避讓，或發展出其他關係：互利共生的友好合作（能力互補或動作分工、片面得利的主奴關係等）。
2. 當棲位完全相當（在食物鏈的上下關係一致，不一致者只有合作關係），若食物不足，就會呈現競爭關係—為食物相爭，如：只有少數鮭魚時，熊會打架爭食的；若食物充裕有餘，則可和平共存（互不理會）。亦有對內合作形成類家族關係（生命共同體），以強化對外的競爭，如：獅群分工狩獵，以增加成功的機率。
3. 最終兩者（模組）之間互動後的連結狀態，會因環境變數的不同與個體所持的態度（先對人好而後一報還一報、永遠取利不報、自掃門前雪等）而有所差異：形成連結並給予好評、拒絕（斷絕）連結並貼給對方惡客標籤、懸而不決並保持不遠不近的距離。
4. 連結邏輯：IF變數的邏輯判斷式THEN執行連結動作與判定連結強度（由『+』的友好連結強度，至『-』的敵視、抗拒連結強度不等）。
5. 連結的互動最終在所有相連結個體的基因中累積為：模組連結強度與條件資料庫。
金益智慧語—20060703
老子的無為而治
並不是
什麼事都不做
應該是
以最簡約的前置作為
預先掌控一切變化
的自動控制概念
什麼都在事先想好
做好
用最簡單的方法
完成最複雜的事
就不用事中與事後
手忙腳亂的忙於補救了
一切井然有序
按部就班的運作
不需再時時的費心打理
這就是無為而治的最高境界
清淨無為
是
極簡
適切的自動化
而
無需為
AI運作的方法：各模組間的互動--20050311於清水圖書館
1. 基因庫的形成與利用：源自所有可能影響機能模組的變數，累積成為AI的基因庫，並主動尋找、比對 、排序與納入新發現的基因，以備取用於解決新問題之需。
2. 遺傳演算法：以數量遺傳方式調整基因的數量，相當於變數或複合變數的係數；其調整的機制有無性時的二分倍增條件尋值法（螞蟻般食物的兵力數量派遣原則）與有性 生殖時的擲雙骰點數常態分佈法（即，減數分裂與精卵結合的受精過程）。遺傳演算過程還包括，最重要的，執行動作的時機與數量，以及後續的回饋過程。
3. 回饋調整的項目：透過動過執行結果好壞的回饋機制，調整各基因的種類組成、數量（加權係數）與各模組間連結的強度與順序（模組的執行路徑）等，包括自身結構與無性、有性繁殖的子代的基因的調整。此外，還 包括獲利或受害的資源重新分配。
4. 連結順序的調整：主要以調整連結強度判定路徑之主順序與次順序，在原路徑消失時則採黃河溢流（地形變動溯源重算梯度） 與蟻徑移位（從斷線點四散連結）兩種重尋新徑模式。
5. 生態原則：互利共生原則分工為各種棲位，合作演化為食物鏈與食物網，相生相剋、連結互動、升級，提升利用環境資源（物質與能量）的綜效。
6. 生死相續：以生死相續的機制與方法緊隨環境的變化，讓生物能傳遞與累積有限變異為無限變異的方法，增加其對環境長期變遷的緩衝能力 。其具體的表現在：個別棲位與整體物種數量的增加與彼此契合的達到極盛相，而強化生命對環境的生存韌性與延展性。
效率（做得快）與效能（做得好或多）的重要
1. 重要：模組++（++＝集成、篩選與升級）效率與效能增加++相同時間或資源可以做出更多相同或互補的模組++產生更大的綜效++提升生存競爭力++生存與繁殖機會增加。
2. 例如：先做刀與盾，行有餘力多做弓箭，遇敵，長距離時可先射箭傷或殺敵，近身時再以刀與盾禦敵殺敵。若只能做一半，則只好選刀與盾，先求禦敵（殺敵）再求殺敵（禦敵）。先禦敵或先殺敵的執行順序也很重要，得依照各自狀況，自行選擇。
生命模組的連結與堆疊而互動升級成為個體的過程--20060113
1. 具生物機能的數位個體，是由最基本的機能模組連結與堆疊而成，而最基本的機能模組即為由數個變數與其係數連結而成的數位基因，有如組成一個程式的單一指令。
2. 由一至多行指令所構成一個能執行有效動作的程式（機能模組），等同生物的一個能執行某種代謝機能的特化細胞，由ATCG中4個選3個為1組，做為基因模組與氨基酸等互動，依照基因藍圖進一步連結組合物質顯形而成。
3. 一定數量（有如係數Cn）的同質細胞（有如變數Xn）集成為組織，以達到具有可用數量之機能。在可以達到更高的綜效下，不同機能的組織再（分工合作）集成（連結互動產生綜效，而升級機能）為器官、不同機能的器官集成為系統（呼吸、消化、循環、生殖、…），最後由不同機能的系統集成為具有完整代謝與生殖機能的個體。
4. 生命個體模組之堆疊過程：基因++（++表示：堆疊與集成的作用）細胞++組織++器官++系統++…++生命個體（與環境互動的生態關係和生殖的遺傳演化基因交流，而產生相互為用的變異作用）。
5. 人工智慧模組之堆疊過程：變數++指令++程式++軟體++系統++…++人工智慧（與環境互動的生態關係與生殖的遺傳演化基因交流而相互為用的變異作用）。
6. 連結堆疊的機制與方向：最簡模組++（不同功能的最簡模組在相同目的下的分工合作）複合模組++…++具有完整生命機能的複合模組（生命個體，即生命由此誕生、顯形並開始與生態環境互動）。
模組互動成長與連結強度計算的機制—20060520
1. 成長等於輸入（input）減去輸出（output）所餘的值。就植物而言即，光合作用的產物減去呼吸作用的消耗，如為正值，則有所成長；若出現負值，則為負成長。也像冒一定風險的投資與獲利間的關係，將本求利、 有獲利不蝕本，才能有成長。
2. 在資源進出的流動中所增加的量，通常只留一部分做為遭逢逆境時的安全後盾（做青黃不接期間的緩衝，形同花錢買一些保險），其餘的將尋找適當的時機與方式用於持續的投資（如樹木生成更多的樹葉，以進行更多的光合作用；有如以錢滾錢的投資套利方式）與獲益（產生更多的碳水化合物；賺更多錢）。
3. 這種不斷調整資源的數量與配置（包括投資與買保險的費用），正是為了追求不斷的成長，套用過去成功的模式（在有充足光線與水分處長出更多的枝條、樹葉與根，甚至包括在生理成熟時的開花與結實的遺傳與繁衍行為），企求完全利用環境的物質與能量條件，而達到極盛相。
4. 連結根莖葉的通道中，有由上而下 運輸的韌皮部與由下而上輸送的木質部等雙向的通道。這些連結通道傳送養分與水分，以維持成長的交通。在不斷新生與凋零的樹葉的動態變化中，必須針對上（葉）下（根）的對應連結（通道）做最適切的調整來因應。這些連結，哪些該加強、哪些該廢棄，取捨的機制又是如何？
5. 最簡單的連結取捨機制為：計算通道上的每一個點，由根部經過此點至所有片葉子的重複次數（假設到達每片葉子的路徑寬度大致相同），即可決定其寬度（或直徑）；此寬度一如：網路的頻寬，也相當於光纖與水管的直徑；越多人走過的路徑，在草皮上踏出的通道（被踩死的草皮）自然就越寬，這正是『水到渠成』（以水本身的力量沖蝕出相當的寬度與深度的河道）之理。
6. 根的吸水量與葉的蒸散量、光合作用量也有賴此機制維持水分與養分的輸出入平衡。路徑的寬度正代表連結的強度與在整體運作上的重要性，如此足以隨著環境與個體的改變而做最佳的資源供需配置的調整。
AI的發展簡程
1. 滿佈全選，找起點（愚公移山式，始創生命）。
2. 排列組合，找順序（水到渠成黃河改道模式）。
3. 測試可能，得序列（引繩而絕之模組化互饋）。
4. 遺傳演算，建思路（類神經網路，調整連結）。
人工智慧的最簡機制
1. 一一檢查其為相異或相同。
2. 相同者放在一起，相異者繼續以下流程。
3. 異中求同而分類（依照需求自訂層級，差不多的放同一級，像水果以大小分級一樣）得模組。
4. 比較模組或個體之大小。
5. 依大小（小大）排序。
6. 常用置上（前位）：得最簡製程與最短動線，並找出最重要的執行順序。
7. 以執行結果好壞回饋至執行順序。
綜效範例1：GPS計程車叫車服務
台灣大台北區域已經出現衛星定位計程車，如：台灣大車隊（有部分公車也已逐漸跟進配備GPS模組，以提供更多的機能，如語音報站名等），掌握所有資源及時狀態，讓資源做最佳利用，提供更優質的服務：
1. 最短動線：就近派車，提升計程車運作效能。
2. 節省雙方時間：乘客不空等、車子不空轉（降低空車率）、可預約搭車。
3. 安全可靠：配備衛星定位與行程電腦記錄，加上公司篩選優質駕駛，搭車安全可靠。
4. 方便搭乘：當你攔不到計程車時，只要一通電話，幾分鐘內服務就到位。
面對這樣的優質服務，處於同一環境其他的計程車因競爭力相對不足而致客源減少（被拉走），除了也同樣的組織起來，複製相同的優勢機能來升級之外，只有逐漸被淘汰一途。
綜效範例2：網站規劃設計之概念
1. 網頁結構：以網頁為模組，一頁頁之間相互連結而成網際網路（internet）上的所有網站（website），每頁中基本分為有手（滑鼠游標指向網頁具有超連結處時，會變成一個指著食指的小白手，可連結至其他網頁或同一網頁的其他部分）與沒手（單純的圖文展示）的兩 個主要部分，還有許多核取、選單與文字等方塊之獲取互動資料的機能 。
2. 連結整合自動控制化：固定頁面資料基本的HTML格式、分散式的程式設計ASP（以程式抓取所需資料整合成靜態網頁方式展示之動態網頁）。
3. 必須具備：單一資料庫遠端備份、使用者權限管制。
4. 行為記錄（瀏覽頁、登錄與選取的各種網頁行為互動資料之蒐集）：常用置上之統計分析與喜好設定，形成智慧學習個人化（類似CRM顧客關係管理的機能）之互動方式。
綜效範例3：Windows作業系統之精髓分析
1. 物件導向化：物件導向化最早見於麥金塔（Mackintosh）電腦作業系統中，將一切電腦的數位操作擬物化（當作是一個實體的東西）處理，資料游標指向時按滑鼠右鍵，將顯示可以對此物體做的所有動作（指令）。
2. 以網頁的觀念可以簡化的看待此作業系統：將Windows作業系統中所有的運作，視為逐頁更替的網頁，就可清晰的看見其模組化運作機制，所有的變動（瀏覽網頁或寫入資料等）也有模組化的虛擬單一資料庫，是一個個別化但無絲毫重複的行為資料庫。
3. 模組化的程式產品：複製（Ctrl-C）與貼上（Ctrl-V）等許多機能皆可在所有地方（不同的應用程式 ）中使用。
4. 完全模組化之作業結構分析：可以細看檔案總管的樹狀檔案結構，就能發現如此完全模組化的關係。
人工智慧模式之年輪類比生產線之解析—20060524
1. 在AI中，訊息數據如水一般，依序在各段河道中流動，有時推動水車，有時激起美麗的浪花，有時形成湧泉，甚至形成瀑布等，與地形地物不斷的互動、奔流而下。人工智慧中的各個模組的處理序列，可以比擬為一條聚集各個製程的生產線。若將之比擬為一株樹的生命活動現象，也十分恰當。
2. 先聚焦於中段的樹幹部分：年輪由一圈圈的同心圓組織所組成，除了最外環的樹皮以外就是環狀的形成層；形成層朝向心方向（向內）不斷分生出木質部，向外則分生出韌皮部；木質部與韌皮部均具有重要的輸導機能，負責樹木體內物質的運輸（導管、篩管與形成層三部分合稱為維管束）。
3. 在木質部中的是導管，主要是由下而上的將根部的水分運送至枝葉，以供光合作用之需（離形成層日遠的木質部，會逐漸喪失其水分之輸導機能，而單純的只具有支持機能，就成了一般所稱的木材）；而在韌皮部中的是篩管，主要是由上而下的將葉光合作用的產物（碳水化合物）運送至枝葉，以供樹幹（形成層）與樹根生長與儲存（備用）所需。
4. 將樹幹橫切為一段段（片）來看（請參考：圖020），一整個圓盤狀的橫切面可以比擬為生產線上的一個裝配點（即製程。實際上，樹幹只有輸導、儲存與支持的作用，真正的裝配位置在能夠行光合作用的樹葉中）；圓盤的核心就是裝配線的裝配位置，核心周邊則是供應此裝配點所需的各種零組件（不同扇形區塊，放置不同種類的零組件（在AI中之零組件為變數或複合變數等機能模組）。距離核心越近的，則為最近安裝設計版本的零件；越遠的，則為過去安裝設計版本的零件。距離核心遠近的差異為不同時間的安裝零件），至於上下的圓盤，則為前後順序的不同裝配點（製程）。
5. 真正狀況是，一片樹葉與其後勤的前（導管）回（篩管）運的運輸（包括：形成層的分生）與樹根的吸收等3個連結體系，在樹幹部分形成一個小年輪（引用：數學的微積分概念），再由這些小年輪匯聚成一個環狀（以一個橫切面來看，其結構像串珠手環；若以整段樹幹來看，就像一個衛生紙或保鮮膜的紙捲筒）的輸導體系。
6. 投資（土壤中的水，由根向上運送至莖葉）與獲利（水與二氧化碳光合作用的碳水化合物，生長更多枝條、葉片與開花結實，落葉或使用保留與有餘時，由葉向下運送至莖與根的儲存與生長）之上下交互流動，造成葉與根之間連結模組的資源配置調整。
圖020 以樹木年輪類比智慧之生產線
變數值的輸入、動作的啟動與執行結果回饋至程式之機制--20060206
1. 透過感知器（SENSOR）所得數值代入相對應的變數中（請參考：圖024）。
2. 計算由變數與其係數組成方程式所代表的單一判斷機能模組或集成之複合模組。
3. 達到動作執行的臨界值時，依序啟動相對應的動作（群）。
4. 動作執行結果好壞，以二分倍增條件尋值法，回饋至變數與係數（之調整）。
5. 回到1.繼續執行。
圖024 AI由輸入至輸出之執行流程循環
建構程序（模組升級之機制）
1. 互利共生、互通有無。
2. 相互依存、越滾越大（越生聚越多）。
3. 數量提升、量變質變（達經濟規模）。
4. 專業分工、分工合作（分化）。
5. 利益均霑，回饋共榮。
6. 提升整體競爭力。
螞蟻抬大象
許多片段的知識就如同小小的螞蟻一樣：若分散開來，則力量有限；如整合在一起，則威力無窮。將所累積的特定知識，透過彼此的連結與互動後以一定的秩序加以組合與連結（即『思考』的過程），就可以在腦中形成一個更加嚴密的邏輯網路。就像螞蟻各就各位的合力抬起一大塊，超乎單獨一隻螞蟻所能抬得動的，餅乾一樣。第一次，我們看見相同模組（螞蟻）連結在一起，發揮協同作用的驚人力量，這是不是1加1大於2，彷彿沒那麼重要了，只看見螞蟻們輕易的超越自身模組的極限，而悟出團結的力量與所賦予的無限可能。
這也是兩隻（以上的）螞蟻，不同於單一螞蟻之處。因為，量變（數量的增加）引動了質變（性質不同於單一個體的群體能力）。如果從頭到尾都只有一隻螞蟻，只要努力的逐步支解，也可以一一的抬回餅乾，甚至是大象（當然，螞蟻必須活得夠久，也沒有別人來搶）。只是，他們會選擇更有效率與力量的群體行動，來擁有更多的選擇，而找到最佳的方式來生活。相信我們也能透過相同的方式，以先天的遺傳與後天的努力組織成更具智慧的腦，並彼此連結互動（合作），來解析與解決所面臨的一切問題。我想，這就是此書『智慧象限』最核心的意義。
針灸治病法—20060309
1. 點的質變而擴散至其周邊 ，而修復該點前後之連結。
2. 兩點間成一動線，可互通有無，以產生綜效（Synergy），並影響至其周緣。
3. 連點成線，圍線成面，並擴增影響至所圍之全面。
4. 由點而面，甚至全體，即針灸堆疊出之最大效能。由關鍵點下手，清淤順流，成效尤著（請參考：圖019）。
圖019 針灸效應示意圖
AI之核心機能—20060314
1. 將生物（或AI個體）與環境互動（互饋）結果的歷史資料，都逐筆寫在數位基因中，具體的表現在：變數的種類、組合與其係數（加權值）大小所決定動作執行順序的機能模組中。
2. 以遺傳演算法調整調整機能模組的變數與係數，進而影響動作的執行與後續的回饋機制。
3. 新機能模組的形成與彼此間的互動，創造出更大的綜效。
4. 以無性繁殖在同質數量的增加上保有AI程式的演化成果，而以有性繁殖加速其異質機能匯聚的速率。
更向生物學習--20060214
1. 生物存活數十億年， 度過環境變遷的考驗，其演化過程與適應環境的技能，是規劃AI時最珍貴的參考與仿效對象。
2. 每一機能模組的新增或移除都代表生物與環境互動的調適結果。
3. 檢驗AI的終極指標在：能否成功的複製出適應環境的能力與機制（各種機能模組的組合與連動）。那是一種以無數的生與死為代價，千錘百鍊、去蕪存菁而成就的生存與生殖技能。
動作模組的啟動機制—20051012
1. 外在訊息輸入之單一變數或計算後的複合變數對應動作啟動（與否）的邏輯判斷機制（公式）：IF 邏輯判斷式 THEN 執行動作（群--有多個動作要執行時，必須附加動作之執行順序）。當IF邏輯判斷式結果為真時，則執行THEN後面所帶的動作（群）。
2. 在上式中，邏輯判斷式為：變數A＞或＜或＝變數B或常數；執行動作為：動作（群）或轉向（路徑分叉）至下一個邏輯判斷式。
3. 最終會形成一個邏輯判斷模組資料庫與相對應於判斷的動作模組資料庫，此二資料庫直接寫在基因中的連動變數與係數上，存在於所有存活的個體之中。
動作模組的連動--20060516
1. 動作的連動：由前一個動作控制下一個動作的啟動時機（即，自動控制的機制），如股票的買賣：買了某股票，就啟動了賣該股票的程式。
2. 動作的拮抗：反之，若沒有足夠的金錢，購買該股票的程式就只能待命（等錢夠了再請求啟動），無法執行購買的動作，更無法執行賣該股票的動作。
股票買賣之最簡模組化機能--20050820
1. 每一支股票有專屬的買賣（動作）程式：變數（係數）的確認與整合。
2. 以一般買賣方式而言，有買才能賣（有股票就可以賣）；買了某股票後，只要資金尚足，還可以再買。
3. 買賣後的獲利或虧損回饋程式的執行：遺傳演算法、無性二分倍增條件尋值法（螞蟻搬運食物派遣兵力方法；有性則為擲骰子決定加性遺傳基因數量）、多重屬性比大小排序法、差異條件轉向（配合：強制轉向，轉為單鏈模組之雙套顯隱性基因結構）、連結強度與路徑調整、…。
4. 同時達到買點的股票太多以致資金不足時，排序、競標或審美機制啟動。
5. 保留部分現金做為緩衝之用：現金庫存量審美機制（程式）。
6. 網路股票下單選擇、填空與傳送：股票種類、張數、買賣、傳送按鈕啟動、成交查詢回報、及時漲跌回饋、買賣結果回饋、…。
股票的樹—20060116
1. 以簡化版先做出運作邏輯模式的人工智慧年輪之樹：只有股票買賣，先不考慮融資與融券（請參考：圖021）。
2. 樹幹中一段段相連結的維管束，即為決策過程中的所有機能模組，將所有輸入資訊加以計算。
3. 一片葉子與相連結的維管束至根等三個連結部分對應一支股票的買賣，所有股票均有對應的決策葉子（各區段維管束為其決策過程之機能模組），在適當時機（時間、價格與數量）來啟動買賣的動作。
4. 種子如資本與技術，水如流動資金，陽光如市場景氣（多頭或空頭），葉子如股票經紀人。
5. 從第一片葉子開始生長（找出種子發芽與最佳生長起點），自負盈虧：胚芽是設計圖（由基因群連結而成的完整機能模組，即投資股票的分析技術與計算工具），子葉是成長所需的能量與物質（資本），先用來長出第一片葉子（如有餘裕則可立即長出第二片葉子、第三片、…），並開始投資獲益（行光合作用），以挹注自身與下一片、下下一片葉子的成長；不斷的與環境互動，繼續長新葉（獲利而繼續衍生投資，長綠）或落葉（虧本或景氣不佳而回收結束營業）。
6. 能獲利而持續成長與回饋至莖（樹枝、樹幹）與根的連結方式者，不斷複製與變異其成功模式，生長更多樹葉（投資買賣股票）以行光合作用，產生更多碳水化合物（獲利）。如此不斷的良性循環，終於長成一株大樹。
圖021 股票的樹玩股票
股票交易程式的幾個構思--20060825
在股票買賣中，買買、買賣與賣賣等兩種動作的三種拮抗機制與取捨標準：獲利、獲取更多的利潤、永續的獲利。
股票的獲利模式有兩種，一是低買高賣，賺取價差；二是參加除權除息，分享公司的獲利。這兩種方式都取決於四種動作執行的選擇：去買、去賣、不買、不賣。
為簡化狀況，先略過融資融券的操作方式，單純以現金與股票的買賣關係來考量：
10.每一支股票都有其個別買與賣的程式，若買了某支股票1張，則啟動：
11.買同一支股票第2張與賣第1張股票的程式 ，甚至包括暫時不准買其他相關股票的程式（可能現金已經不足，或是兩類股票間，在同一時空下有相反走勢的趨勢）。
12.所有買賣股票程式模組之間與現金與股票比例之風險控制模組等，彼此連結互動，而以最大與永續的獲利為其互動原則取捨之標準。
20.兩動作模組（或多重動作模組）之間，如『買』與『賣』（股票），的互動關係有以下幾種類型 （可選擇性的依照某順序執行某些動作，或在依照某些屬性排序後，全部加以執行）：
21.過關斬將型：依序逐一執行的甬道式動作序列。動作的完成啟動下一個動作 ，有如串聯式電路一般的動作群組。
22.分進合擊（合作1）型：平行執行而集成的平行動作群。數個動作無執行先後次序的限制 ，在所有或局部動作完成後，將其結果匯聚至下一個動作繼續執行，有如並聯式電路一般的動作群。
23.超循環（合作2）型：相互促進與催化的動作群。生態式互利共生型，利用前者的產物作為自己生存必須的反應物 ，彼此相互為用、循環不已。
24.既生瑜何生亮（競爭）型：相互抑制的拮抗動作群。IF 條件 THEN 執行動作1（群） ELSE 執行動作2（群），動作1與動作2在每次的執行路鏡中只能擇一行之，無同時執行的可能。甚至經過多代的測試後，可能還會淘汰幾乎不會出現的那種可能。
30.動作執行與否的判定標準在：以歷史資料判斷執行的結果優於不執行，且在統計上有顯著的差異。
人際關係與兩動作模組互動的策略--20061026
1.善意的模組（尋求互利合作）遇上善意的模組：
2.善意的模組（尋求互利合作）遇上惡意的模組：
3.惡意的模組（只求片面受惠）遇上善意的模組：
4.惡意的模組（只求片面受惠）遇上惡意的模組：
以分工合作的互利共生方式為最高指導原則。
結語
我洋洋灑灑的寫下這九萬餘言，最重要的是，你要快快的找到下一件想做的且有意義的事（只要邏輯上可行，不管有多難。如果真的找不到，也可以與我-余金益（Yentl Yu）共同討論：Tel: 0935-64-88-62、Email：yentlyu@gmail.com、Skype：y0935648862）。然後：
1. 分析拆解出此事可能需要的模組與其互動方式。
2. 建立這些模組。
3. 依照其互動方式連結這些模組。
依照這些步驟順序為之，每件事都可以順利完成。至於步驟3.『連結這些模組』要如何連結，那就只需要用模組與連結的觀念多加努力了。別忘了，在你腦中就有一個現成的『人工智慧』母機制（mother mechanism）。相信我也相信你自己，只要努力，假以時日，你會找到所有模組的連結方法的。
我們的能力與智慧將隨這樣的過程越來越好，而無惑、無懼與無憂；也將更清楚的知道做每件事的方法與步驟，並從與其他事物的互動關係（所產生的影響與意義）中，思考出其價值而得以謹慎選擇所做的事。終於為自己、為家人、為所有的人，更為有生萬物找到幸福，打造出永續且更美好的生機。
跋
就像在寒流來襲的冬夜跳水救人，躺在溫暖被窩裡看電視轉播畫面的人，一定很難體會那個救人的人所處的環境與心境。每次寫書都是不得已，雖自知文筆的表達能力不足，卻仍得勉力為之。這是第二次， 歷時四年有餘，只希望下一次是在我退休無所事事以後了。現在，我更能深刻體悟跳下冰冷水中的那種滋味。雖然未必是被擠下去的，可也差不了多少。大家比一比，總要有個最該的人跳下去！
我決定將人生最精華的數年，用來做最有價值與意義的事。不為賺錢，只求能貢獻一己的知識與將重要的資訊記錄並傳遞出去（這話很像有錢人虛應而說，我卻真的不會是個有錢人，除非這期就中大樂透頭彩。果真如此，那我也會將大部份金額用來成立完美的生活方式基金會，以持續推動此理想，所以也不會成為有錢人，只是成為更有資源做事的人）。沒有足夠的資源支持，以致『第5群 簡化版之股票操作構想：股票的樹』只能半途而止，但願我心不老，有力再續。
無悔的燃燒著，釋出僅有的一絲微光，但願能在最黑的夜照出一條智慧的通幽之徑。如果能對人類生活的文化產生些許正面的影響，也就夠了！待會兒，上傳此網頁後，就可以去開飲冰箱中為完工的此刻所保留的那瓶汽水了。 完成此書，要感謝的太多，真的只有謝天、謝地再謝人了！
余金益 20031210、20060727、20060809 於台北新莊
【余金益著作目錄】【余金益介紹】【智慧象限】【完美的生活方式 】【台灣的三權分立】
posted by Yentl @ 10:17 上午
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