(2026-10-18) 論模型

模型的本質是人類大腦在面對無限複雜、混沌的客觀現實時，所採取的一套認知降維與結構重建的策略，簡單來說，就是對真實世界某個局部或過程的簡化抽象。

著名的統計學家George Box 有一句名言「All models are wrong, but some are useful」，現實物理世界、金融市場或人類命運，包含了無窮無盡的微觀變數，任何模型都必須對現實進行抽象化與降維。為了讓計算或理解成為可能，模型必須忽略絕大多數的次要變數。既然模型刪減了現實中的大量細節，它在嚴格的物理或數學意義上就不可能 100% 精準地反映真實全貌。

對於決策者言，目標不是去尋找一個完美的、絕對正確的模型，而是找到一個「簡化得恰到好處、能精準指引行動」的有用模型。

這是一種trade-off，過度具象容易陷入Overfitting與細節，只適用特定或已經發生的事，失去泛化及通用。

再進一步，甚至假設錯誤，也能精準，完全有可能在特定範圍內提供極其精準的預測。

公元2世紀的克勞狄烏斯·托勒密（Ptolemy）運用極其複雜的「本輪」（Epicycle）與「均輪」（Deferent）幾何幾何圓圈疊加系統，成功解釋了行星在夜空中的逆行與亮暗變化。這套純幾何數學模型在預測夜空星體位置時精準度極高，統治了歐洲天文學界長達 1400 年。但背後用的假設是錯誤的地球為中心。

牛頓認為時間和空間是絕對的、恆定的，這個假設在現代物理學中被證明是錯的，時空是相對且會彎曲的，但在低速、宏觀的日常生活中，牛頓力學的計算結果依然精準。