這句話是一種對「建模」這個概念的簡化詮釋，從資訊處理與認知的角度來看，這句話揭示了模型的基本功能與目的。
一、什麼是「建模型」？
在科學、工程、經濟學、心理學甚至日常思考中，「模型（model）」是用來簡化、描述、預測或解釋現實世界中複雜事物的一種結構化工具。
建模型的本質，是透過一組規則、邏輯或結構，來：
- 簡化複雜事實（排除噪音）
- 提取關鍵要素（選擇性聚焦）
- 呈現關係與架構（建構邏輯）
二、「分類與排序」的意義
「分類」與「排序」是建模過程中的兩個核心認知步驟：
1.
分類（Categorization）
- 將觀察到的現象或數據，依據某些標準劃分為不同類別。
- 例如：把不同動物分為哺乳類、爬蟲類；把顧客分為高價值、中價值、低價值。
→ 分類的目的是：辨認模式，提煉共通性。
2.
排序（Ranking / Ordering）
- 將資料或事件依某種依據安排先後、輕重、大小等順序。
- 例如：根據危險程度對風險進行排序；依照重要性排序任務。
→ 排序的目的是：聚焦優先順序，便於決策與資源配置。
三、綜合理解
當我們說「建模型就是對事實進行分類和排序」，意思是：
為了理解現實，我們必須
對世界中大量、雜亂的資訊進行過濾、組織與重構
這種模型可以是：
- 數學模型（如線性回歸）
- 概念模型（如馬斯洛需求層次）
- 心智模型（如因果推理）
- AI模型（如分類器、語言模型）
四、舉個例子
以「時間管理模型」為例：
- 分類：將時間活動分為「重要緊急」「重要不緊急」「不重要但緊急」「不重要不緊急」（即艾森豪矩陣）
- 排序：依據對人生目標的貢獻程度來排列優先順序
這樣的分類+排序，形成一個有效的決策工具，也是一種實用的模型。
五、進階補充：模型 ≠ 現實
就如物理學家 George Box 所說的名言：
“All models are wrong, but some are useful.”
「所有模型都是錯的，但有些是有用的。」
意思是：模型永遠不能完全還原現實，但只要它能幫助我們理解、預測、行動，那就是好模型。
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