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亞里士多德，雖則佢做柏拉圖學生，之不過兩人睇法並唔同，甚至南轅北轍。拍拉圖中意數學，而亞里士多德就好自然同生物。喜好唔同，佢哋哲學就好唔同。拍拉圖重視形而上學多啲，亞里士多德就科學多啲。拍拉圖認物體代表住觀念，世界應該全真，完全反映自然，文藝呢啲同物體無關都好假，唔應該有。
而家對佢生活知得好少。亞里士多德生於希臘北部斯塔基拉市。佢亞爸尼科馬修斯，響佢好細嗰陣就死咗。佢十七定十八歲加入雅典柏拉圖學院，響嗰度留到三十七歲。柏拉圖死咗無耐，佢就離開雅典，應馬其頓腓力二世要求，去亞歷山大大帝度教書。
佢物理學睇法，極度影響中世紀學術研究。佢影響力由上古晚期到中世紀早期，一直延到去文藝復興時期，直到啟蒙運動先畀其他理論取代。例如經典力學咁。直到十九世紀，大部人都唔信佢響生物學一啲發現。好似動物學咁，章魚生殖器實情生響條鬚度。
中世紀猶太伊斯蘭哲學，同埋基督教神學，都受佢影響。尤其早期教會新柏拉圖主義，同埋天主教學術傳統。中世紀穆斯林學者，尊稱佢「第一個先生」。而響中世紀基督徒裏面，好似托馬斯亞奎那斯，就尊稱佢為「哲學家」。
動字，又叫動詞，係文法上一類字，描寫動作，現出或者狀態。有啲語文，動字會按時態，態度，情緒，聲調而變形。例如廣東話，做，做緊，做咗，就係呢動變化。有啲語文，會跟人，性別，多寡而變化配合，如英文I have就要對He has等。
動字分爲內動同外動。內動，又叫不及物動詞，指動字，只有起詞，即施動者就够，唔涉及外物，所以叫內動。而外動，又叫及物動詞，唔單止有起詞，重會有止詞，即要埋受動者，涉及外物，所以叫外動。例如，「天下猶未平」，平就係內動，有天下做起詞，唔使止詞。
有時外動收嘅唔只一端，咁就會借介字做轉詞，轉介出去。唐文來講，介字有【於】【以】【爲】【與】【自】等。例如，「王如施仁政於民」，施係外動字，仁政係止詞，而民就係轉詞，而用【於】做介字，將仁政轉去民。如果係人或者代字，或者名短，有時會慳埋介字，掉一掉位，將轉詞擺先，例如「子噲不得與人燕」，【與】係外動字，人係轉詞，燕係止詞，查實就係「子噲不得與燕於人」咁意思。
哲學，傳統來講係指關於形上學、知識論、倫理學呢啲方面嘅研究。對於神、世界、知識、對與錯等等嘅觀念，哲學試圖畀出自己嘅答案。基本上，做哲學嘅方法係「運用理性來論證呢啲問題」。祗不過，對於哲學嘅實際範疇同定義，到而家都重未有一個確定答案。
古希臘時期嘅自然派哲學家被認為係最早嘅一批哲學家，唔理佢哋認識世界嘅方式係咪正確，之但係，呢啲哲學家係用理性輔佐證據嘅方式來歸納出自然界道理，而呢樣亦係佢哋嘅諗法同迷信有分別嘅原因。接續嘅希臘三大哲人，蘇格拉底、柏拉圖同亞里士多德奠定咗哲學嘅討論範疇，佢哋先後提出咗有關形上學，知識論同埋倫理學嘅好問題，呢啲問題到而家都重算得上好。
19世紀70年代，日本最早嘅西方哲學傳播人西周借用古漢語，將「Philosophy」譯做「哲學」。1896年前後，康有為等人將呢個譯稱介紹返中國，之後逐漸通行。喺西方，哲學呢個詞通常係用來講一個人對生活嘅某啲看法同基本原則。
由學術史去睇，科學係哲學嘅衍生物。後來，科學獨立成一門學科，兼且同哲學並列，佢哋之間係有互動關係嘅。科學產生知識，而哲學就產生思想。馬克思主義認為，哲學亦係一種社會意識形態。現代嘅西方哲學之中，有科學哲學，佢係專門研究有關科學嘅理論。
... 呀噉。上述呢啲噉嘅功能有好多非人動物都做得到，而喺人類呢種出嗮名智能高嘅物種當中，認知可以包括更複雜嘅功能，譬如係用語言嚟講自己做緊嘅行動同講明行動嘅邏由，仲有係用自省能力嚟檢睇同埋惗度自己嘅意識。
廿一世紀初嘅認知科學上一般都認同，對於有腦部嘅動物嚟講，認知係由個腦做嘅功能。心腦同一論係一種有關心靈本質嘅觀點，主張腦等同於心靈。根據典型嘅心腦同一論，心靈入面發生嘅事－包括感知、思緒同想像等嘅認知功能－冚唪唥都同腦入面發生嘅物理事件有所對應。
不過值得一提嘅係，神經系統似乎並唔係認知嘅必要條件，例如有廿一世紀初嘅實驗就顯示，連粘菌呢種冇神經系統嘅單細胞生物，都曉根據過去嘅經驗嚟改變自己嘅行為－而呢種現象經已可以算係廣義上嘅學習。亦都可以睇吓有關植物智能嘅嘢。
一個資訊處理體要解難，就實要由外界嗰度吸收資訊，感知就係指透過感官獲取外界嘅資訊－視覺會幫手接收外界嘅光、聽覺會接收外界嘅聲、嗅覺能夠幫手辨別周圍環境有乜嘢化學物質喺度... 呀噉，而喺感知系統為個個體提供咗「外界有啲乜嘢物理刺激」嘅資訊之後，腦部仲會對呢啲資訊做進一步嘅處理。
眼動追蹤係廿一世紀初最常用嘅注意力研究架生之一。眼動追蹤指用某啲方法量度受試者眼珠嘅郁動相關嘅資訊－好似係「對眼喺呢個時間點望住呢個位，逗留咗幾多幾多秒」等等。喺廿一世紀嘅眼動追蹤研究裏面，最常用嘅做法係拍片影住受試者對眼，個眼動追蹤器會得到受試者眼珠嘅影像，用機械學習演算法等嘅方法加埋「個鏡頭喺邊個位置」嘅資訊，判斷受試者喺拍片期間每個時間點對眼望緊邊個位。
例如係根據研究，五大性格特質當中嘅外向度就有成 54% 係受遺傳因素影響嘅－簡單啲講，有啲人天生就外向，又有啲人係後天學到咁外向嘅，更多人身處呢兩個極端之間。到咗廿一世紀，主流科學界都認同行為係同時受到先天同後天因素影響嘅，但仲係會對「呢個行為係先天因素多定後天因素多」有所爭論。
喺社會科學上，智商測試相當受重視，因為研究指出，一個人嘅智商可以用嚟預測好多嘢，好似係佢嘅學業成績、人工同埋健康呀噉－智能高嘅人通常成績會好啲，畢咗業之後賺到嘅人工會高啲，而且因為比較識照顧自己所以健康會好啲－智商對一個人喺社會環境入面嘅運作相當有影響。
實驗顯示，事後問返啲受試者，佢哋冚唪唥都唔知道有星星閃過，但統計分析嘅結果就反映，粒星星能夠令受試者反應變快－有星星出現嘅「藍色四方形出現」事件當中嘅受試者反應時間短啲，噉即係話受試者雖然意識唔到粒星星嘅存在，但粒星星依然影響得到佢哋嘅認知過程同行為。
多數嘅決策過程都會屬於呢兩種過程當中是但一種，不過人又可以用噉嘅做法先，佢哋嘅第一型系統會俾個答案，然後佢哋嘅第一型系統又會衡量吓個答案係咪啱，如果第一型系統覺得個答案有問題，就會轉手俾第二型系統處理。
瑞士心理學家尚·皮亞傑係認知發育上一個極具影響力嘅心理學家。佢做咗多份研究，搵咗唔同年紀嘅細路返去實驗室嗰度，分別要呢啲細路答一啲問題以及做一啲講求認知功能嘅作業，靠噉嚟研究唔同年紀嘅細路喺諗嘢方式上有乜嘢差異，最後得出好出名嘅認知發育論－呢個理論講明咗一個細路嘅認知功能喺佢成長嘅過程當中唔同階段會點演變，成為咗廿世紀認知發育研究嘅基礎。
華夏講字，有兩重意思，一種為單字，逐個單字理解，如說文咁，解林單字，「平土有叢木曰林。」另一種唔理單字定多字，按意思為一字，好似爾雅咁，釋訓有「明明斤斤，察也」，明明斤斤視為一字。又釋天，「大歲在寅曰攝提格」，「攝提格」為一字咁。
按周禮後人加註，「古曰名，今曰字。滋益而名，故更曰字。」上古叫字做名，叫字因為佢衍生繁多。亦即事物畀得名就係字，無話單個定多個。近世或有唔明解，或想將兩者分開，改叫辭，或叫詞，反而造成混亂。辭同詞經常通假，然意思各異，之不過，都同講嘢有關。
一棟建築物嘅結構系統主要包括咗地基同埋支架，而牆就係同時起到結構同圍封嘅作用。結構系統負責支撐起成棟建築物，等棟嘢能夠抵抗兩種會令佢冧嘅力－打戙嘅力同埋打橫嘅力，係所有建築物不可或缺嘅組成部份。結構系統設計有好多款，而要邊款最好用視乎好多因素而定，例如係棟建築物嘅預想高度、建築地點嘅泥土質素、氣候、以至手頭上有嘅物料等都能夠決定點樣先係理想嘅結構系統。
－前者嘅例子有一啲吊喺天花板嘅重物，而後者就包括咗各種結構嘅重量。結構負荷當中包含咗一啲大致上固定嘅力同埋一啲可變嘅力，而且一個建築師喺設計建築物嗰陣，仲要考慮埋風等嘅自然力對棟建築物施嘅力。呢啲種種嘅力加埋就係棟建築物嘅結構負荷。
打好咗地基之後，啲建築工人就要開始起棟建築物嘅支架。支架定義上係指由多個部件砌成，為棟嘢提供形狀同埋結構支撐嘅一個構造。建築工人會按照棟嘢嘅圖則，用柱同橫樑等嘅結構搭一個架出嚟，並且用釘等嘅方法將呢啲結構元素固定埋一齊成一個穩固唔郁嘅架。
結構元素係結構工程上嘅一個概念，指一個結構系統當中一啲冇得再揼散嘅組成部份，包括咗牆、柱、同埋橫樑呀噉。喺設計一棟建築物嗰時，個建築師會將棟建築物概念化成呢啲元素嘅合成體，再用古典力學上嘅原理分析吓棟嘢能唔能夠企喺度唔郁。
搵到啲參數嘅值之後，研究者可以做好多唔同嘅分析，包括係「啲變數係咪真係反映緊同一個潛在因素」以及「個潛在因素嘅結構係點，會唔會有得再細分做兩個子因素」... 呀噉，而且如果研究者搵到啲參數嘅值，佢就能夠用
長尾獼猴嘅學名係Macaca fascicularis。Macaca嚟自葡萄牙文 macaco，呢個字係由makaku衍生出嚟。a Fiot字. Fascicularis係拉丁文 'a small band'。
數字係表達數嘅字，有正數同負數。唔同嘅記數系統可以用一樣嘅數字，譬如十進制同二進制都會用到數字0同1。而同一個數響不同嘅記數系統就會有唔同嘅表達方式，例如阿拉伯數字十進制嘅37，用羅馬數字就會係XXXVII。
喺地質學上，石頭跟佢哋含礦物質、化學成分、花紋粗幼、紋理走向、形成過程嚟分類。可以分成火山岩、沉積岩同變質岩。而跟嚿石裏面粒粒嘅大細嚟細分，火山岩細分做苦欖岩、玄武岩、安山岩、花崗岩、粗面岩、響岩、脈岩。
石頭對人類文化同科技有好大影響。早喺二佰萬年前，智人同原始人類已經識得攞啲石頭用嚟做架生、武器。直到今時今日，人繼續用石頭嚟整嘢，採礦就係將啲含金屬嘅沙石掘出嚟，提煉金屬出嚟。一笪地方有幾先進就是乎附近有冇同有啲乜石頭可以攞嚟用喇。
文明史將史前分做石器時代，青銅器時代同鐵器時代。火石用嚟點火同造斧頭。雖然喺地球上石器時代嘅文明已經冇晒，石頭繼續用喺起屋同基礎設施。重係而家好多好重要嘅物料，麻石係加工過嘅玄武岩，有磁石同鐵就係由種沉積岩提煉出嚟，喺一啲沉積岩嘅窿窿罅罅就有天燃氣同石油。
象皮厚，冇乜毛，鼻同上唇黐埋，變成一條好似鞭一樣、圓筒狀長鼻，上頜有兩隻又長又大嘅門牙，就係所謂嘅「象牙」，口裏面一般每邊有三隻前磨牙同三隻後磨牙，攞嚟食高纖維嘅嘢食，樹葉、草等等，磨牙唔係一次過生晒出嚟，而家嘅磨牙磨爛之後，新嘅磨牙就生出嚟，所以如果最後一隻磨牙大約喺 60 歲磨左右爛之後，老象可能會因為營養不良而死，如果餵佢食磨爛咗嘅食物，可能可以繼續生存倒。
亞洲象又叫印度象，分佈喺南亞同東南亞，鼻尖有一個手指狀嘅突起，雌象冇象牙，即使係雄象亦有一半冇象牙或者象牙好細，耳仔比較細、圓，前腳有 5 隻腳趾，後腳有 4 隻腳趾，共有 19 對肋骨，頭骨有兩個突起，背脊拱起。
另一種非洲象係瀕臨絕種嘅森林象，體型細，一般唔超過 2.5 米高，耳仔圓，下頜骨長而窄，前腳有 5 隻腳趾，後腳有 4 隻腳趾，同亞洲象一樣，象牙細而直，質地好硬。根據最近嘅基因分析證實佢同普通非洲象唔係同一種。
象由於少毛，容易生皮膚病，所以要成日沖涼或沖泥槳浴，象皮厚，有皺紋，有啲皺紋路成十幾厘米深，皮膚淺灰色，由於洗泥浴有時看落似泥土嘅紅啡色，啡色嘅眼，有長嘅眼媚毛，有一種罕見嘅白化象，白象眼一般係藍色。
喺泰國，大象係國家象徵。泰國好多府嘅府徵都有象嘅圖案。相傳白象古時泰北嘅蘭納泰王朝帶嚟好運，自此成為泰國嘅國寶。泰國皇室勳章最高級嘅係皇家白象勳章。因為2006年從2月到7月大象數目增長三倍，而泰國用象來做的士。
以前荔園動物園亦曾經養過象，但喺1989年2月染急性肺炎而俾人整死咗。屍體其後被運往將軍澳垃圾堆填區。而1975年時，據講泰國一個馬戲團曾來港表演，但反應唔理想，於是將9隻大象寄居荔園，重要籌錢將嗰班大象送返泰國。
頭足綱，係軟體動物門嘅其中一個分支，擁有無脊椎動物之中最複雜發達嘅神經系統，被認為係最聰明嘅無脊椎動物。進化程度係軟體動物中最高。有鞘亞綱、鸚鵡螺亞綱同菊石亞綱呢幾類動物。較出名嘅動物有鸚鵡螺、十腕總目嘅魷魚、墨魚，同八腕總目嘅章魚呢啲。
八爪魚有高智能，聰明過其他無脊椎動物。至於佢哋有幾聰明啲生物學家仲拗緊 ，逃出迷宮同解決問題嘅實驗表明八爪魚有短同長期記憶。衰在短命，限制八爪魚最終學到幾多。有人懷疑八爪魚嘅行為係自己學返嚟，唔係本能，雖然證明唔到。
同魷魚唔同，墨魚有一塊扁芒果形石灰質嘅硬「骨」。屬內骨骼，石灰質，具角質嘅邊緣。以前嘅人會用「墨魚骨」嚟做彩鳯嘅飼料。有五對即係十隻觸手，有吸盤，其中第四對特別長，用嚟捕食。墨魚最大特點係佢走動嗰陣識噴墨，令啲想食佢嘅海洋生動睇佢唔到。
呢篇文會跟返上述呢條對「創新」同「創意」嘅分界－篇文唔會詳細噉講「產生新同有用嘅諗頭」嘅過程裏面個腦入面發生緊啲咩事，而係會集中講「喺組織入面，產生同實行新有用諗頭」嘅過程同埋相關嘅社會現象，當中「組織」呢隻詞可以包括專門做科研嘅機構、企業嘅研發部門或者大學呀噉。
創新擴散係指一件創新由「冇人用冇人理」去到「好多人用好多人理」嘅過程。例如係個人電腦嘅普及化噉，個人電腦本來係一般普羅大眾完全唔會在意嘅嘢，但到咗廿一世紀初，個人電腦就變成係人人都會用嘅咁滯－噉就表示途中「想用個人電腦」嘅諗法實係經過一輪嘅擴散。
例如 Facebook 嘅創辦人朱克伯格就係一個出名嘅創業家，佢後生嗰陣喺哈佛大學讀讀吓書絕學走去搞生意，搞生意嘅中途佢喺間企業裏面擔當咗領導嘅角色，而且佢唔似得一般嘅管理者噉淨係收人工幫手管啲員工，而係以佢間企業賺到嘅利潤做佢嘅入息主要來源，仲會帶領間公司做嘅研發，最後搞出咗 Facebook 做埋億萬富翁。
創新管理係指對一個組織內部嘅創新同相關過程嘅管理，係廿一世紀初嘅管理學上最受關注嘅課題之一。一般認為，創新對於生意人嚟講好重要。一間企業以至一個經濟體實要一路噉作出創新，先可以攞到同維持競爭優勢。因為噉，從事管理相關工作嘅人都好有興趣探討「創新點樣喺一個組織入面發生」噉嘅問題。
一般認為，創新係一種由多種因素組成嘅現象，齋靠量度一個變數係唔能夠充分噉量度創新嘅，所以到咗廿一世紀初，研究創新嘅工作者通常會用某啲方式結合唔同嘅創新指標，用嚟得出一個整體嘅「創新度」數值做量度創新嘅指標，例如全球創新指數噉就成日俾人攞嚟量度國家地區嘅創新能力，GII 會考慮教育同資本等嘅多種因素，再將呢啲因素結合埋一齊計出一個整體嘅數值，而個數值就會俾人當係反映嗰個國家地區嘅創新能力。
植物有一定嘅記憶能力。已知嘅植物冚唪唥都缺乏專門處理記憶嘅器官，所以古典嘅科研一般都認為植物係冇記憶能力嘅，但廿一世紀初嘅研究開始挑戰呢種諗法。研究發現，植物有神經傳遞素，而且動作電位會對植物嘅反應同光合作用有影響。
喺植物記憶嘅研究上，捕蠅草係一個常見嘅研究對象。捕蠅草源於美國東部嘅亞熱帶濕地嗰度，佢哋所住嘅地方嘅泥土一般都係冇乜養份嘅，但係就進化出捉動物嚟食嘅能力，主要食昆蟲。捕蠅草嘅葉正常情況下係打開嘅，而當塊葉上面嘅毛感覺到昆蟲踩喺上面嗰陣，會一嘢合埋挾住隻蟲，等佢走唔甩，跟手塊葉就會分泌啲消化液出嚟監生消化咗隻蟲佢。
有管理學研究者試過對一啲公司嘅內部文件做內容分析，指出組織決策者嘅心靈模型會影響一個組織改變同適應新環境嘅能力－「環境太平得滯」同「決策者留意唔到改變嘅需要」都會搞到一個組織嘅決策者留意唔到生意環境嘅變化，阻礙一個組織嘅學習同適應，往往會喺幾年後搞到個組織因為適應上嘅失敗而大受損失。
根係植物五大部位當中嘅一個構造部位，亦係植物嘅命脈。佢有吸收、傳輸、固定、支撐同儲存、繁殖嘅功能。全地球幾乎任何一種植物都有根。喺大多數嚟講，植物嘅營養都係靠根嚟吸收同供應。唔理佢喺主根、側根定係不定根嘅範圍，定係從最先嗰橛到基部。
機械學習同數據科學好有關係，例如係做數據探勘噉，就可以涉及教部電腦點樣搵出數據當中嘅規律，令到部電腦曉自動化噉探勘一啲人手好難分析嘅數據，由呢啲數據嗰度抽取有用嘅資訊，而因為「由數據抽取資訊」呢樣嘢基本上無論乜嘢科學同商學領域都會用到，所以機械學習對於好多領域嚟講都係一種好有用嘅技術。
個常態分佈條線會有一條相應嘅方程式。而家假想個常態分佈代表住全人類嘅身高，跟住研究者抽一個樣本，例如係由全世界嘅人當中搵 500 個返嚟，量度佢哋嘅身高。喺最理想嘅情況之中，個樣本會完美噉代表到人類總體嘅身高分佈－即係話如果將個樣本入面嘅「身高值」同「每個值出現嘅率」畫條線，條線嘅形狀會同總體人類嗰條完全一個板。
運算學習論係專門研究機械學習演算法嘅表現嘅電腦科學子領域。呢個領域會用到大量嘅統計學技巧分析機械學習所要面對嘅問題，例如係喺抽樣本嘅過程當中，一般都假設咗個樣本代表到所研究嘅總體，而呢個假設喺最嚴格嘅邏輯基準嚟睇查實並唔正確。
事前數據處理係攞到數據之後要做嘅第一個步驟。喺搜集數據嘅過程之後，個研究者手上會有一個數據庫，個數據庫嘅數據包含咗每一個個案喺每個變數上嘅數值。現實嘅搜集數據過程都係唔完全受控嘅，所以搜集到嘅數據幾乎梗會出啲錯，例如係某幾個個案喺某個變數上嘅數值量度唔到或者有啲擺明冇可能嘅數值，等等。
呢啲噉嘅數據直接攞去分析嘅話好多時會搞到個程式出錯，所以做機械學習嘅人喺開始俾個程式做學習之前往往會做啲事前處理先。另一方面，做事前數據處理又會涉及「將啲數據轉化成要用嘅機械學習能夠處理嘅格式」等嘅工序。
等參數嘅數值，就可以靠條式大致上用 IV 嘅值估計 DV 嘅值，而機械學習可以用一個迴歸模型做佢嘅數學模型，例如係以下呢段碼噉，做嘅嘢就係建立一個參數值係隨機設嘅線性迴歸模型，再按柞數據入面啲個案慢慢噉調較個模型。
一個人工神經網絡由大量嘅人工神經細胞組成。喺用電腦程式整神經網絡嗰陣，個研究者會每粒人工神經細胞都同佢設返個數值，用呢個數代表佢嘅啟動程度，而每粒神經細胞嘅啟動程度嘅數值都有條式計，呢條式包括咗喺佢之前嗰啲神經細胞嘅啟動程度。
喺演算法上，一個最簡單嘅監督式學習神經網絡同一個用迴歸模型嘅機械學習演算法一個板，分別只係在於 y 同 x 之間嗰條式唔同咗。喺一個人工神經網絡嘅程式當中，會有若干粒細胞做輸出值，若干粒細胞做輸入值，每粒輸出層細胞嘅啟動程度會係佢之前嗰層細胞嘅啟動程度嘅函數，如此類推。
一開始嗰陣，人工神經網絡嘅技術係諗住用嚟普遍噉解難嘅，但隨時間過去，啲人開始發覺設計上偏離生物神經網絡嘅人工神經網絡喺好多情況下能夠更加有效噉解難，於是出咗好多唔同種嘅神經網絡。到咗廿一世紀，人工神經網絡經已廣泛噉俾人用嚟教電腦辨識圖像、辨識語音、管控社交網站、做機械翻譯同埋玩遊戲。
決策樹學習係機械學習嘅一種模型，一個決策樹會有若干個節點，每個節點代表咗一個考慮緊嘅變數，並且喺接收到一個個案嗰陣，先後噉用呢啲變數作出預測，例如係附圖入面嗰個決策樹噉樣，佢會接收一個個案嘅數據，然後先後噉按照個個案嘅各種變數預測嗰個鐵達尼號乘客有幾大機會生還。
個設計者寫好程式之後，可以走去搵一大柞有關呢幾個變數之間嘅關係嘅數據俾個程式睇，跟住叫個程式用呢啲過往嘅數據，計出變數同變數之間嘅關係係點，而個程式就可以攞嚟預測未來。貝葉斯式嘅人工智能有相當廣泛嘅用途，例如 Xbox Live 噉，就會喺幫啲打緊網上遊戲嘅玩家搵比賽加入嗰陣就會用到考慮嗰個玩家嘅贏率嘅貝葉斯網絡，並且寫個演算法搵出令到呢個機會率最接近 50% 嘅分隊法。
支援向量機係一類機械學習上會用嘅數學模型，用嚟做分類，多數係監督式學習之下先會用嘅。當一個支援向量機接到收有關一柞個案嘅數據嗰陣時，會將每個個案分類做兩個類別嘅其中一個。例如係下圖入面噉，黑點同白點係兩類唔同嘅個案，每個個案喺 X 軸同 Y 軸呢個變數上有個數值，H1 呢條線唔能夠將個案清楚噉分類，H2 叫勉強做到分類，而 H3 就能夠清楚噉將個案分做兩類，係最理想嗰條線－而用多個兩個變數做分類嘅支援向量機可以按同一道理想像。
監督式學習可以話係最簡單直接嗰種學習範式。監督式學習演算法做嘅嘢係建立一個數學模型模擬柞數據，佢當中某啲變數扮演輸入、又有啲變數扮演輸出。柞學習用嘅數據係所謂嘅訓練用數據。用數學行話講返，即係要搵出一柞已知嘅例子，有
非監督式學習最常見嘅用途係攞嚟做聚類分析。譬如話，家吓有個生態學家想研究吓一柵區域入面嗰啲樹傾向於聚集喺啲乜嘢位置，佢可以坐直昇機或者用人造衛星影啲相返嚟，再記錄嗮嗰柵區域入面每樖樹生喺邊個位，噉樣得出一個數據庫，之記錄嗮每樖樹喺 X 軸同 Y 軸嗰度嘅坐標。
而浸輸出層就有5 粒人工神經細胞。對每樖樹嘅運算結束之後都會有一粒輸出層嘅神經細胞個啟動程度係大過其他嘅－據此個生態學家就可以按「將樖樹嘅數據入咗落去個神經網絡度之後，邊粒輸出層神經細胞嘅啟動程度最大」為準則將啲樹分做唔同聚類，而且佢仲有得按照分類結果分得好唔好，嚟計吓使唔使改變吓個神經網絡啲參數－個神經網絡就噉喺度進行緊學習。
最常用開評估機械學習模型嘅指標就係準確度。即係喺做完學習之後，要個機械學習程式睇一啲佢之前未見過嘅個案，同埋要佢對嗰啲個案進行預測。譬如一個訓練嚟預測股價嘅機械學習程式噉，要評估佢嘅準確度，最好方法就係要佢預估吓一啲股價、係佢之前未見過嘅時間點嘅。
下圖係過適嘅展示。喺學嘢嗰陣，人工智能會嘗試搵條有返咁上下合乎過去數據嘅線，用條線做心目嘅模型。藍色嗰條線有過適嘅問題－藍色線完美符合過去數據，但佢條式複雜過黑線好多，通常解釋將來數據嘅能力會比較渣。
喺數據探勘上，異常檢測係指探測一啲同手上嘅大多數個案唔同嘅異常個案，好多時係因為呢啲個案有啲可疑－例如係喺醫療上探測邊啲病人身體狀況數據異常、金融上邊啲銀行交易似係詐騙，又或者一段字入面邊啲句子似係文法錯誤啊噉。
無論監督式學習定非監督式學習，機械學習演算法都可以攞嚟做異常檢測。非監督式學習嘅例子通常係，個程式自動噉用聚類分析將啲個案分類、再自動噉將啲屬於少數類型嘅個案歸類做「異常」。呢種做法大前題係啲屬少數嗰類型嘅個案真係想要探測嘅類型。
推薦系統指一個曉預測用家對某件物件會俾乜評價嘅系統，當中成日會用到機械學習演算法。推薦系統嘅例子有 YouTube 等影片分享平台會做嘅「向用家推介有啲乜片佢會有興趣睇」或者 Google 搜尋等嘅搜尋器會做嘅「向用家推介有啲乜新聞佢會有興趣睇」－呢啲技術基本原理都係一樣，涉及個程式攞有關用家以前睇過乜片或者乜網站等嘅資訊，預測個用家對唔同影片或者網站會有乜評價。
例如係喺 2018 年，優步架靠機械學習訓練嘅自駕車探測唔到行人，於是炒咗車，仲撞死咗人。而仲有個案報告話用嚟做醫療診斷嘅機械學習程式出咗錯，搞到病人好長手尾。呢啲噉嘅問題令到機械學習嘅專家開始思考機械學習有啲乜嘢缺陷，同埋啲缺陷要點補救。
喺廿一世紀初，編程係好多科技產品當中不可或缺嘅一部份，例如人工智能同視像遊戲等嘅技術都會用到編程－AI 簡單講就係用有技巧嘅編程方法嚟令機械做出類似有智能噉嘅行為，而視像遊戲就係以電腦程式形式存在嘅遊戲。
諗演算法嘅過程，係要將一份作業揼散做組成份作業嘅細部份，每個細部份都要係一啲電腦普遍都會識做嘅簡單運算，例如係「比較兩個數，睇吓邊個大啲」噉－呢啲細部份可以話係組成演算法嘅元素，有咗呢啲細部份就有可能將任何「運算解得到嘅作業」砌到出嚟。
實際應用會用到嘅演算法，實要係噉將啲資料攞去做運算。一件資料會掕住個類型，個類型會話俾部編譯器知個程式打算點樣用呢件資料，等部編譯器識得適當噉將段碼變成電腦直接行到嘅機械碼。常見－絕大多數程式語言都支援、而且多人用－嘅資料類型包括
程式語言係人向電腦俾命令嘅媒介。最原始嘅電腦唔會識得聽自然語言，所以就噉將頭先嗰段「搵一個數列入面嘅最大數值」嘅演算法打落去部電腦度，係唔會有任何結果出到嘅。一個編程員決定咗個程式做要邊啲運算用咩演算法，就需要搵返隻啱用嘅程式語言，用隻語言將啲演算法寫做一串串電腦會聽得明嘅陳述式。
唔同程式語言喺「支持啲咩編程範式」等多方面都可能有異。搞清楚要用乜演算法解問題之後，編程員需要諗吓用邊一隻程式語言，而揀用邊隻語言取決於好多因素，例如係隻語言有幾啱用、公司政策、有冇啱用嘅編譯器同埋係個編程員自己嘅習慣呀噉。
Debug 嘅一種常見方法係俾個程式行幾次，睇吓佢 output 嗰啲結果有冇異常。呢個過程可能會嘥好多時間，複雜嘅程式要行嗮一次，可能要用成幾日咁耐嘅時間。不過 debug 好緊要－將一個有錯嘅程式放出嚟俾人用後果可以好嚴重，例如一隻負責用嚟分析科研數據嘅軟件如果有錯，可能會連累用隻軟件嚟做研究嘅科學家啲研究結果跟住出錯。
另一方面，專業嘅編程員會揼好多時間心機去讀同研究彼此寫嘅程式，嘗試理解其他編程員寫嘅程式，以及係將其他編程員嘅程式改少少攞嚟用，而可讀度高會令呢個過程更加容易。事實上有研究指，好多時用一啲簡單方法令段源碼變可讀啲，就能夠幫其他編程員慳好多時間。
喺中世紀經已有數學家喺度寫類似電腦程式嘅嘢，不過歷史學家一般認為，史上第一個電腦程式係由英格蘭數學家勒芙蕾絲喺 1840 年寫嘅，當時佢為由運算機械之父巴貝治設計嘅分析機寫咗一段演算法，用嚟計白努利數。
高級程式語言呢一樣發明令程式編寫更加易做，所以助長咗「冇乜受過專業訓練嘅人自己學程式編寫」嘅風氣。而到咗廿一世紀初，編程經已成為咗好多技術－例如係人工智能同遊戲編程等－嘅重要一環，呢點令編程成為咗一種有相當市場價值嘅技能。
而家電腦比起早期嘅設計無論喺速度同數據處理量方面都要高好多。而由英特爾名譽董事長摩爾經過長期嘅觀察之後發表現嘅摩爾定律更加認為每隔18個月集成電路上面可以容納嘅電晶體數目就會增加一倍，亦暗示電腦嘅性能都會翻一翻。
1820年，巴貝治  第一個設計出可以編寫程式嘅電腦。不過由於嗰時技術有限，錢亦都唔夠，設計冇即時實現到。之但係，一啲技術好似打窿咭同埋真空管，響19世紀末證明咗喺電腦運算係好有用。Hermann Hollerith整咗部機器，可以自動處理大量打窿咭。
負責起ENIAC個小組，睇到部機嘅瑕疵，就設計咗一個更有彈性，更好嘅架構，叫做記低程式架構。佢可以話係所有現代電腦嘅基礎。1940年代尾，有唔少小組開始發展呢類電腦。第一部係響英國完成。第一部行得嘅叫小規模實驗機器，不過，第一部實用版就叫做EDSAC。
1950年代開始，由閥門推動嘅電腦投入服務，直到佢哋喺1960年代俾晶體管電腦取代為止。晶體管相比起閥門來講又細又快，而且價錢平啲，重更加可靠，結果晶體管就喺呢個優勢下被大量投入工業生產。到咗1970年代，集成電路嘅採用令電腦能夠喺足夠低嘅成本下，令到大眾都可以擁有一部類似現今嘅電腦。
輸入/輸出設備，一般簡稱I/O，係一切幫部電腦同另一部電腦或者外界溝通嘅設備嘅統稱。呢啲輸出可能係直接畀人睇嘅，亦都可以係畀另一部靠呢部電腦啲輸出來運作嘅電腦睇嘅。例如一個機械人嘅運算輸出就主要係畀佢自己啲手腳用。
相比起而家啲電腦，第一代電腦啲輸入同輸出設備就認真係有限公司。嗰陣時啲電腦靠打窿咭做輸入，將啲嘢質入個記憶體度做計算，然後用打印機將個計算結果印出來。當時啲打印機多數係由電報機改裝出來。咁多年來，科技發展令到電腦多咗好多唔同嘅輸入輸出設備。
好似而家啲個人電腦咁，鍵盤同埋滑鼠就係最常用嘅輸入裝置，而熒光幕就係最常用嘅輸出裝置。當然，好多時都會用到其他裝置，例如打印機、喇叭、同埋耳筒。其實而家嘅人用電腦重有好多唔同方法做輸入，數碼相機就係一個輸入視訊嘅裝置。
電腦程式係一列畀電腦執行嘅指令，佢哋可以由解決簡單問題嘅幾個指令去到一啲包含數據表嘅複雜指令。好多電腦程式包含數以百萬計嘅指令，當中大部分係重覆嘅，一部普通嘅電腦可以喺一秒內執行約三十億個指令。一部電腦行得好快，唔係因為佢哋可以執行一啲好複雜嘅指令，而係因為佢地識得根據編程員將好複雜嘅指令變成好簡單嘅程式語言之後好準確咁將佢哋執行出來。
實際上，編程員唔會用機器語言寫程式，因為咁寫程式會令到寫程式好困難，好冇效率同埋好易出錯。雖然用程式語言寫程式都容易出錯，但係用機器語言寫程式要偵錯就真係難過登天。反之，編程員通常都會用一啲高等程式語言來寫程式，再用預先設計好嘅編譯器或者直譯器將程式語言變成機器語言。
電腦程式有時又叫做軟件。軟件係一個比較含義廣泛嘅名詞，因為佢包函一切程式本身同埋幫助程式運作嘅數碼資訊。例如一個遊戲軟件就包括遊戲程式本身同埋好多圖像，聲音等建立遊戲虛擬環境嘅元素。一個電腦應用軟件通常透過零售途徑供給好多個用戶使用。
電腦發明咗冇耐之後，開始有人發現有一啲嘢原來每個程式都要用，例如各款數學函數。為提高效率起見，有人開始收集各種唔同人寫嘅函數，整成一個庫。其中一種常見，發展得最快嘅係同輸入輸出裝置溝通嘅函數，因為佢哋真係個個程式都唔少得。
假想第一層細胞每粒代表咗一個特徵，而第二層細胞每粒代表咗一個類別。當個網絡望到外界有一件具有「有毛皮」、「有鬚」同「四隻腳」等特徵嘅物件嗰時，呢啲特徵相應嘅第一層細胞就會啟動，而第二層細胞當中同呢柞細胞有連繫嗰粒－例如代表「貓」嗰粒第二層細胞－就會跟住啟動。
超越門檻值，佢嘅數值會變成 1，否則佢嘅數值會變成 0，所以喺是但一個時間點，個神經網絡嘅輸出可以用 5 個 1 同 0 嚟表達－「11000」、「10010」、「10101」等分別代表唔同款嘅輸出。
呢個輸入同輸出關係表示，個神經網絡曉計乘數－係一個將有關乘法嘅知識「表示」咗出嚟嘅網絡。同一道理，假想有個神經網絡，有數以百億計嘅細胞，佢會識處理好複雜嘅輸入，俾好複雜嘅輸出，而且仲能夠運算好複雜嘅輸入輸出關係。
聚類分析能夠攞一柞輸入，再俾「將柞個案分做若干類」嘅輸出－所以上述個演算法喺人工智能上可以用嚟模擬人類「睇過一柞物體之後，自動噉喺心目中將柞物體分類」嘅心智過程－由數據嗰度產生「見過嘅物件可以分做邊幾類」嘅知識表示，並且喺下次再撞到個案嗰時，用手上呢個知識表示判斷「呢件物件係乜」。
本體工程對於製作人工智能嚟講相當有用，最幫到手教電腦做自動推理嘅工作－一個程式有咗一個本體，就會有能力答「貓屬於貓科，貓科屬於哺乳類，噉貓係咪屬於哺乳類？」等嘅問題，而答呢類問題嘅能力正正係智能嘅一個重要指標。
佈局完成後冇隨機因素，有啲棋種畀對弈各方可以靠估對方嘅秘密嚟增加勝算，但係有啲棋種嘅秘密元素只係用嚟破壞棋局嘅必然性，各方秘密本質上唔容易估得到，到可以估到嘅情況已經入到終局，靠估對方嘅秘密嚟增加勝利機會並唔大。
對弈各方都睇到所有資訊，冇隨機因素，所以係「必然性嘅」。棋種一旦出現簡單嘅必勝法，大眾就會冇咗興趣，侷住改例令遊戲變得複雜。因為呢啲棋有時複雜到連超級電腦亦難以應付，加上佢哋變化嘅必然性嘅，除咗要求邏輯外，職業棋手係實戰時重需要辨認棋局嘅常見模式，喺指定棋型下幾乎唔使諗即能辨認同適當應對。
演算法，粵文入面又有叫算法，係數學同電腦科學上嘅一個概念，指一串能夠冇歧義或者含糊噉教一個人或者一部電腦點樣解決某啲特定問題嘅命令。演算法有分好多唔同種，唔同種嘅演算法可以用嚟解決唔同嘅問題，由簡單嘅算術以至自動化嘅認知等等都有演算法可以做得到。
籠統噉講，「演算法」呢個詞嘅定義可以指「一串能夠精確噉定義一系列作業嘅規則」。呢個定義包含嗮所有嘅電腦程式－就連啲唔曉做數字上嘅運算嘅程式都包含喺呢個定義之內，而歐幾里得演算法同埋文頭嗰個流程圖所描述嘅都係符合呢個定義嘅演算法。
想像家陣有一部曉跟事先指定咗嘅規則嚟由輸入計輸出嘅機械，呢部機械嘅記憶體係無限咁多嘅－即係一部理想化嘅圖靈機。呢部機械計緊嘅運算嘅內容可以用多種唔同嘅圖表同語言表達，包括係自然語言、虛擬碼、流程圖、狀態轉移表同埋係多種嘅程式語言呀噉。
用自然語言－即係好似廣東話等日常講嘢用嘅語言－寫嘅符號對一般人嚟講易明，但就好多時都會有歧義嘅問題，而且電腦唔會識睇。程式語言係專門為咗俾人用嚟同電腦溝通而設嘅特殊語言，電腦會睇得明，所以演算法好多時都會用程式語言嚟定義。
搜尋演算法泛指用嚟由數據結構當中搵出想要嗰件數據嘅演算法－輸入係「數據結構」同「想要嗰件數據嘅樣」，而輸出係「想要嗰件數據喺數據結構當中嘅邊個位」。廿一世紀嘅電腦科學界有多種搜尋演算法可以用，而每種都有優缺點。
廿一世紀嘅研究者一般都會嫌呢串演算法唔夠好，原因係呢串演算法喺最壞情況嗰陣要睇嗮成個列先至搞得掂，所以又有人諗咗第啲演算法出嚟做呢樣工作－而呢啲新演算法好多時都曉淨係睇個數字列嘅一小部份就經已搵得出想要嗰個數字。
冒泡排序係一種用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法，做法係喺每一步攞相鄰嘅兩個數比較，將兩個數由細到大排好，再將個過程做若干次，做到成個數列都排好嗮為止。原則上，冒泡排序並唔好用－喺最壞情況下要行成
以下呢個係歐幾里得演算法嘅第個實現例子。佢淨係使用咗 6 個核心指令，相對於第一個例子嘅 13 個，俾好多人覺得係一個「靚」啲嘅演算法－因為學界一般都認為，所謂嘅「elegant」係指「用最少嘅指令類做最多嘅嘢」。
搵路演算法係人工智能上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺機械人學上教機械人探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線。
遊戲物理係指喺設計一個電子遊戲嗰陣將物理定律用電腦程式嘅形式表達出嚟，等部電腦識得真實噉模擬現實世界嘅物理俾啲玩家睇，令到啲玩家能夠覺得個遊戲有返咁上下真實度，並且投入去隻遊戲裏面－喺廿一世紀，大部份嘅電子遊戲都要做呢樣嘢，得少數嘅例外可以唔使模擬物理定律。
決定性同非決定性演算法各有優劣－非決定性演算法嘅輸出難以預測，喺睇個輸出之前，一個非決定性演算法嘅輸出會以一個概率分佈嘅形式存在，而非決定性演算法「輸出缺乏精確性」呢一點表示好多要求高度精確嘅科學同工程學應用唔能夠用呢啲演算法，但非決定性演算法「難以預測」呢一個特性又有第啲用途，例如，例如係一個模擬啤牌嘅遊戲程式喺洗牌嗰陣，就需要用到非決定性演算法，因為啤牌遊戲一般都預咗玩家冇能力預測抽到嘅牌係乜樣嘅，而統計學同機械學習嘅應用上都會用到非決定性演算法。
呢種做法喺個數列得三個數字嗰陣唔會有乜問題，但喺現實應用上，要耖嘅數列好多時都閒閒地有成幾千個數字，而喺教人工智能捉象棋嘅情況下，一盤象棋會有成上萬個可能情況，用窮舉演算法會嘥好多時間精神，實證嘅研究亦都表明咗窮舉演算法根本行唔通。
運算複雜性理論係運算理論嘅一個子領域，研究用演算法解決問題「有幾撈絞」－舉個例子說明，想像有個問題，先前嘅分析顯示咗，個問題係有可能用電腦解決嘅，但打後進一步嘅分析發現，解決呢個問題要用嗰串演算法複雜到就算用最先進嘅電腦行，都要用成 100 年先行得完，噉嘅話個問題喺實際應用上根本冇得有效率噉解決。
運算複雜性理論嘅分析興用大 O 符號嘅方法嚟表示演算法嘅運算複雜度，一個大 O 符號會將一段演算法嘅時間複雜度同空間複雜度表達成輸入大細嘅函數，例如一個用窮舉演算法搜尋一個數列嘅演算法喺最壞情況下要耖嗮成個數列先會搵到想要嗰個數，即係話設數列嘅長度係
演算法設計係數學同各門工程學上一個受關注嘅課題。數學家同工程師會係噉嘗試諗一啲新嘅演算法出嚟，目標係要做起嘢上嚟更加有效率，例如有好多呢啲領域嘅科學家都致力於諗一啲步驟少過現有演算法嘅新演算法出嚟－假設其他因素唔變，步驟少啲嘅演算法做起嘢上嚟會快啲。
一串演算法嘅專利誰屬喺法律上係一個問題。專利係指由一個國家或者地區嘅政府俾發明一樣嘢嘅人，宣佈喺一段時間內嗰樣發明專屬於嗰位發明者，而想用嗰樣發明嚟賺錢嘅人通常都要俾錢個發明者先，然後個發明者先至俾佢哋有權運用嗰樣發明嚟賺錢，軟件專利就係泛指為咗電腦軟件－電腦程式、函式庫、用家介面同演算法等－而設嘅專利。
變數大致上有得分做兩種。連續變數係變數嘅一種，指啲有得用數字嚟量度、兼且去到小數點後幾多位都得嘅變數，而佢哋嘅值就叫做數值，呢啲數值攞得嚟比較大細同埋做數學嘅運算。例如人有幾高有幾重都可以講係連續變數－「身高」同「體重」有得用數字嚟度。
圖靈測試喺人工智能哲學上係一個重要嘅課題，引起咗廣泛嘅討論。例如有學者批評圖靈測試指出，嚴格嚟講，就算一部機械通過咗圖靈測試，都衹係表示佢曉喺一個人工環境下做某啲工作，但有智能嘅行為要求嘅係能夠喺自然環境下生存，所以圖靈測試喺測試機械智能上嘅功用有限。
因為噉，有學者諗出咗新版嘅圖靈測試，好似係所謂嘅真正完整圖靈測試噉，就認為一部機械要算得上展現人類智能，佢就需要能夠喺自然環境下達成人類能夠達成嘅重大成就，包括係－好似人類噉樣－創作出新遊戲以及創出新嘅語言等等。
事實表明，唔同嘅語言變體之間喺「威望」上有差異。响廿一世紀初嘅世界，英格蘭話同廣州話就算係相對有威望，呢兩隻語言喺啲學語言嘅平台度傾向係比較多人對佢哋有興趣嘅語言，而且佢哋啲講嘢方式仲成日會引人模仿，時不時都會借詞畀第啲語言。
除此之外，同一隻語言嘅唔同變體之間都可以喺威望上有差異。攞廣州話做例子嘅話，好幾個世紀以嚟嘅廣州以至廿世紀嗰陣嘅香港一路都係珠三角地帶嘅經濟中心，例如香港就有「東方之珠」同埋「亞洲四小龍之一」等嘅美譽，到咗廿一世紀初响人均 GDP 上仲係喺全亞洲嘅前列。
廣州同香港都產生咗唔少文化產物，包括係粵詩、木魚書同廣府民間故事呀噉，而近代嘅就有香港嘅粵語流行曲。啲人想學粵語嗰時，往往都係走去學廣州或者香港嘅廣州話。因為噉，廣州話被指係威望高過第啲地區嘅粵語－當中「第啲地區」包括珠三角其餘嘅城市，或者係東南亞嗰啲粵藉華人群體.
事實表明，當兩隻語言有接觸，而且其中一方威望高啲，往往就會引起威望低啲嗰方嘅人學講威望高啲嗰隻語言，而佢哋噉做好多就會搞到有大量借詞由威望高嗰隻語言流動去威望低嗰隻語言度。例如係廿世紀嘅香港噉，廿世紀嗰陣香港曾經係英國嘅殖民地，令到廣州話同英格蘭話有咗密切嘅接觸，當時廣州話係平民之間流通嘅語言，而講英格蘭話嘅往往就係高官或者遠洋由英國嚟香港做嘢嘅有錢生意人，搞到當時嘅香港人成日覺得英格蘭話就係高檔啲，個個都想學英格蘭話。
呢啲人學完之後，好多時會喺講廣州話嗰陣夾雜住英格蘭話，甚至將啲英格蘭話嘅字詞「粵化」形成借詞。同時喺中國大陸嘅廣東人又成日會睇香港製作嘅電視劇，學埋香港人啲講嘢方式。因為噉，廿一世紀初嘅廣州話有咗大量嚟自英格蘭話嘅借詞，好似係
資優泛指一個人嘅智能明顯高過平均。一般嚟講，智商喺 130 以上就可以算係中等資優。人類嘅智商分佈可以畫做一條鐘形線，幅圖嘅 X 軸表示智商嘅數值，而 Y 軸表示每一個數值出現嘅機會率，例如條線喺中間 100 分嗰點最高，表示人最有可能會身處喺 100 分咁高嘅智商，而喺鐘形線下，愈極端嘅數值就出現得愈少。
噉講即係話，成年期嘅智商好大程度上取決於先天因素，就算一個細路做咗某啲嘢提高自己智商，佢大個咗之後都好可能會返去原本嘅智商－即係例如一個智能平均嘅 10 歲細路做咗啲嘢，令自己嘅智能變成「高過平均少少」，大個咗好有可能會變返平均咁高嘅智能。
好奇係一種心理狀態，可以當係情感嘅一種。喺心理學定義上，情感可以泛指啲同動機相關嘅身心狀態，每種情感都會對應某類特定嘅刺激，亦會對應某拃特定嘅身心變化，令個人有動機去做某啲行為。舉例說明，驚係種情感－
舉個簡單例子，想像有個工程師創造出一件裝置，能夠將一個人腦駁落去一部能夠連接互聯網嘅電腦嗰度，令個人腦同部電腦有得互相直接傳達資訊，而個人腦又可以齋靠諗嘅方式嚟俾指令，要部電腦用搜尋器耖資料，然後再將啲資料直接傳返去個人腦嗰度－就會做到「用人造嘅裝置提升一個人嘅智能」嘅效果。
因為噉，模控學引起咗「人腦同電腦傳嘅資訊冇本質上嘅差異」嘅諗法，而及後對神經義肢等技術嘅研究亦都表明，只要有方法將人嘅神經線駁落去曉解讀神經訊號嘅機械嗰度，就可以俾一個人齋靠諗嘢嚟控制機械，將人同機械結合為一體。
做學術研究嘅人都會想將自己嘅研究成果喺學術期刊上面發佈，用呢啲文嚟同同行交流諗頭，而「喺學術期刊上面出過幾多篇文」同埋「有冇喺知名度高嘅期刊上面出文」等嘅嘢就廣泛噉俾人認為係評價一位學者嘅最重要指標之一。
喺多數哺乳類動物當中，大腦皮層表面都好皺，令到塊大腦皮層喺容量受限制下能夠有最大嘅表面積，容納最多嘅神經細胞同有最大嘅資訊處理能力。因為佢嘅龐大資訊處理能力，大腦皮層係成個中央神經系統裏面最大嘅神經訊號整合中心，對感知、注意力、思緒、記憶、語言同意識等嘅認知功能嚟講不可或缺。
喺現實世界當中，稍為大少少嘅組織好少可會由一個人做嗮所有管理上嘅功能，而係將各種管理能力分開交俾唔同嘅人員嚟做。例如象徵性領袖呢個詞就係指啲有名無實嘅領袖，呢啲領袖負責做指令功能，用公開演講同埋第啲場合所展現嘅個人魅力嚟令到個組織嘅成員有動機做嘢，但將計劃同動員等方面嘅實權交俾組織嘅第啲成員處理。
中層管理包括咗管理成間分行或者成個部門嘅管理者。佢哋比較少同前線員工直接接觸，但係會指揮第一層嘅管理人員做嘢，而頂層嘅管理者問起責上嚟會問佢哋。中層嘅管理者會花時間做組織同指揮嘅功能，佢哋嘅角色強調執行上頭俾嘅有關成個組織嘅計劃同政策，會幫手將資訊由上頭傳到去個組織嘅基層嗰度，而最緊要嘅係，佢哋會激勵同引導第一層嘅管理者。
頂層嘅管理者包括咗一啲管理成個組織嘅人，喺牟利組織當中包括咗行政總裁同董事會等等。佢哋負責控制同監管成個組織嘅運作，會喺頂層嗰度設定策略計劃、公司政策、同埋為個組織嘅整體方向做決策。佢哋亦都可能會喺動員外界資源上扮演主導嘅角色。
呢啲頂層管理者要向股東、社會大眾、同埋監管企業嘅公共組織負責，亦都因為噉，頂層管理者好多時會做個組織對外界嘅「面」，令到大眾將佢同個組織聯想埋一齊。出名嘅例子有蘋果公司嘅創辦人兼行政總裁喬布斯噉，佢喺好多場合之下都會出面代表蘋果公司向社會大眾講嘢，令到好多人一講起蘋果公司就會諗起佢。
董事會嘅成員主要係一啲對股東有受託人式責任嘅非行政人員，喺多數嘅牟利組織當中都係比較少參與個組織嘅日常運作。據估計，財富美國五百強入面嘅公司嘅董事平均每個禮拜用 4.4 個鐘頭做董事會相關嘅工作，而喺 2016 年佢哋平均年薪係 245,000 美元。
董事負責設定組織嘅策略、做啲好似買起第啲公司等嘅重大決定，仲會幫手請或者炒啲頂層管理人員，而事實係，對於做行政總裁嘅人嚟講，「要點樣應對董事會」係一個大問題，有近期嘅調查顯示，行政總裁最常俾人插嘅係「唔識應對啲董事」。
決策係管理者要做嘅另一樣必要工作。定義上，決策係指決策者由兩個或者以上嘅可能行動方案之中揀一個嘅過程。成功嘅管理者要為自己所管理嘅組織作出良好嘅決策，所以「要點先可以做到成功嘅決策」喺管理學上係一個受關注嘅問題。
風險管理係一系列形式化嘅程序，負責有系統噉搵出、分析、同應對喺做一個工作項目嗰陣所帶嘅風險，並且採取適當嘅措施消除風險，或者至少將風險減低至合理嘅水平。喺呢個定義當中，「風險」俾人界定為有機會發生、如果發生咗會對個組織造成負面影響嘅事件。
做生意呢家嘢通常都或多或少噉會有啲風險喺入面，例如係啲架生受損或者俾人偷走等都算係風險嘅一部份。做風險管理嘅人要先諗吓最有可能發生嘅負面狀況有邊啲，再分析吓每個負面狀況發生嘅機會率，再做相應嘅措施嚟處理呢個風險。
應變管理涉及管理人員引導個組織嘅員工同工作團隊，幫佢哋處理未來個組織嘅改革，確保個組織能夠順利達到佢哋嘅目標。做應變管理嘅人要諗吓個組織喺可見嘅未來會有啲乜嘢改革，並且諗吓每一個改革會引起啲乜嘢負面效應，而當呢啲改革真係發生嗰陣，應變管理人員就要負責諗計點樣幫個組織啲員工適應新環境。
財務管理涉及管理人員幫手計劃、安排、同埋控制個組織嘅財務活動，例如係度吓間公司嘅資金要點樣分配，將普遍嘅管理原則應用落去對個組織嘅財政資源嘅管理上。任何類型嘅投資都一定會涉及資金，而一個組織嘅日常運作要係噉運用自己嘅資金－員工會要求人工、非人力資源要用錢維持.
策略管理係廿一世紀管理學嘅一個重大課題，係稍為高層啲嘅管理人員都要起碼參與嘅一樣工作。策略管理指幫個組織度成個組織嘅大方向，涉及班管理人員諗嗮成個組織有乜資源同個組織嘅整體目標，分析內在同外在環境，並且制定一套「要點樣做先可以有效運用手上嘅資源達到組織目標」，跟手再動員個組織嘅資源去執行呢套政策，途中要考慮自己手上嘅資源要分配，所以往往會用到經濟理論－有關資源分配嘅理論。
競爭優勢係策略管理上最基本嘅概念之一，指令到一間公司成功噉喺競爭當中打低對手嘅因素。最簡單直接嘅競爭優勢係以更平嘅價格提供更優質嘅貨品同服務，靠噉嚟吸引消費者買自己嘅貨品服務，從而令自己賺取到更大嘅利潤，而要達到呢種競爭優勢又有好多途徑，例如產品設計嘅工序會決定貨品服務嘅質素，因而會影響間公司嘅競爭優勢。
噉佢哋嘅呢啲能力就算係佢哋嘅核心能力。管理學上一般認為，一間公司喺做策略性嘅決定嗰陣，需要認清自己嘅核心能力，理解到邊啲情況自己有能耐打低競爭對手、邊啲情況自己會輸，而遇到後者嘅情況嗰時就需要退讓，用守勢減低損失。
上述嘅過程會係噉不斷重複，直至手上嘅理論做得到完全準確嘅預測為止－於是乎管理學就有持續嘅發展，做到愈嚟愈準嘅預測。理論要做嘅嘢唔淨只係要包含數據同假說，仲需要將呢啲資訊整合埋一齊，講明唔同變數之間嘅因果關係，一個強嘅理論能夠用數量少嘅起因變數，解釋呢柞起因變數點樣引致第啲變數改變，從而解釋所描述嘅現象。
於是管理學者比較傾向用第啲方法量度佢哋要研究嘅變數，例如係做問卷調查、喺現實嘅組織當中進行觀察、或者訪問組織嘅管理者呀噉，量度咗佢哋要研究嘅變數之後，個研究者會用統計分析計吓搵到嘅結果支唔支持佢哋啲理論。
自從 1990 年代開始，管理學界嘅學者開始重視多層面嘅分析，喺做統計分析嗰陣嘗試一次過計唔同層面嘅變數之間嘅關係，將唔同層面嘅變數用同一個數學模型連繫埋一齊。例如等級線性模型就係一種做多層分析嗰時好有用嘅統計分析方法。
舉個例說明，一個人心裏面會對「一張凳」係乜嘢樣有個概念，呢個概念係對佢見過嘅凳嘅抽象化－噉講意思即係話，佢見過嘅凳查實張張都唔同樣，但呢啲唔同嘅凳會有某啲共通點，呢啲共通點會組成佢心目中象徵「凳」嘅心智表徵，令到佢曉分辨邊啲物件係凳邊啲唔係。
現時嘅學界認為，心靈會用數碼同模擬等嘅多種方式記住唔同嘅心智表徵，前者指一啲精確而且離散嘅數值，例如係記住一個日期噉，後者指一啲連續性嘅數值，例如係記住某件物件喺某一刻嘅光暗度噉。「心靈會用多種方式記住啲心智表徵」嘅諗法係雙重編碼理論嘅基礎。
雖然大多數研究可以重現先前嘅實驗結果，但係種種偏差之間嘅區分仍然唔夠清晰，因為部分偏差可能重疊或者相關，同埋部分偏差嘅解釋同定義仍然有爭議。於是，有研究嘗試分析唔同偏差嘅來源，從而整合同劃分唔同認知偏差。
亦有爭議認為某啲偏差係冇意思或者根本係非理性，又會質疑佢哋係咪真係會有效影響人嘅態度同行為。例如，第一次見面嘅時候，人會根據對嗰個人嘅觀察問一啲引導性問題 ，嚟確認自己判斷得啱唔啱，準確噉認識對方，建立正確嘅印象。
... 等等。然後佢哋再做統計分析，發覺呢柞指標多數都同「玩家有幾鍾意隻遊戲」有顯著嘅相關，所以呢類指標可能會喺遊戲測試上有用。於是呢班研究者就算係發現咗一啲有用嘅資訊，可以將佢哋嘅研究成果喺學術期刊公佈。
齋靠日常觀察已經可知，人有能力將一幅 2D 嘅圖像睇做一笪 3D 空間。好似係下面幅相噉，幅相係 2D 嘅，但睇相嘅人往往能夠講得出「幅相最左邊嗰架車離鏡頭最近」，反映睇相嘅人能夠感受到「幅圖入面嘅唔同物件，分別離自己有幾遠」。
原則上，好似相噉嘅 2D 圖像理應係冇咩「呢一忽離睇嗰個人對眼近啲」噉嘅，但望住幅相嘅人嘅視覺系統將幅 2D 圖像睇做一笪 3D 空間，做到對圖像入面嘅物件「離鏡頭幾遠」作出判斷。所以呢種對景深嘅感知係一種視錯覺。
音高喺樂理上係一種音樂元素，係每個音符都會具有嘅一個特性。一個音符嘅音高簡單講就係指個音符聽落有幾「高」，而精確啲噉講嘅話，音高查實反映咗一下聲嘅頻率－現代聲學嘅研究表明，一下聲嘅頻率愈高，個人聽嗰陣就會愈覺得嗰下聲高音，例如啲人學彈鋼琴第一下會彈嘅中 C 頻率就係 261.
進一步嘅實驗顯示，碌音叉嘅振動頻率會主宰下聲嘅音高。如果一下聲嘅頻率高⸺例如 880 赫⸺聽嘅人會覺得下聲「高音」，而相反如果一下聲嘅頻率低⸺例如 55 赫⸺聽嘅人會覺得下聲「低音」，呢一點可以由反覆多次做嘅實驗證實。
一個音名係指感知上係同音嘅所有音高嘅一個名，最常見嘅做法係英文字母 A 至 G，而當中每一對相鄰而且同音名嘅音高之間嘅距離係一個八度咁遠。舉個例說明，中 C嘅標準頻率係 261.626 Hz 左右，對上高音啲嘅嗰個 C 音係高 C，C4 同 C5 音名上相同，係兩個相鄰嘅 C 音，相距一個八度，即係話 C5 嘅頻率係 C4 嘅兩倍。
音高嘅實際頻率視乎件樂器點校，特別係用邊個 A 音做標準同係咪用平均律。頻率大體上會好似下圖咁，X 軸表示音符，Y 軸表示頻率。由幅圖嗰度睇得出，每一個音符頻率都係高過打前嗰個嘅，而且每個 C 音喺頻率上都啱啱好係前一個 C 嘅兩倍。
音符可以按音高特性嚟分做一組組，分做唔同嘅音階。一隻音階包含一組喺五線譜上面跟音高順序排嘅音符，通常會係大約一個八度咁長，例如 C 大調就係世上最常用嘅音階之一，C 大調以 C 音做基礎，將組音階裏面嗰啲聲由 C、D、E、F.
.. 噉低至高排，每個音符比打前嗰個高一個大二度，最高嗰個音符高最低嗰個大約一個八度。啲學樂器嘅人响彈 C 大調嗰陣，一般第一下會彈中 C 個音，跟住手指下一下就彈喺中 C 對上嗰個 D... 如此類推。
味覺係源於條脷上邊嘅味蕾。味蕾包含咗一拃拃味覺感受器，呢啲感受器分好多款，每款都會喺接觸到某啲特定嘅化合物嗰陣有反應，射神經訊號上去腦部嗰度，腦部處理咗呢啲訊號，就知道條脷掂到嘅嘢有咩化學成份。喺人同其他哺乳類當中，負責處理甜味嘅感受器主要係所謂嘅 G 蛋白偶聯受體。
例如世上有好多化合物都係甜味嘅，當中簡單嘅碳水化合物普遍都有甜味。除此之外，某啲蛋白質都有甜甜哋噉嘅味道。實證嘅研究表明，相當於 1 至 2% 蔗醣溶液嘅嘢已經可以令正常人類感受到「有甜味」，而汽水嘅甜度就大約相當於 10% 嘅蔗醣溶液。
認知科學領域嘅研究者會有興趣研究時間知覺所涉及嘅認知功能。喺科研上，時間知覺相關實驗最簡單嘅做法係，將受試者擺喺實驗室入面，做各種嘅操作，然後要求受試者對「過咗幾耐時間」以及「某兩個刺激之間時間上差距幾遠」等嘅問題作出判斷，並且睇吓受試者嘅呢啲判斷會受乜因素影響或者同邊啲腦活動有統計相關。
而且時覺實驗仲可以涉及比較時間長度，即係研究者特登施加兩吓刺激，例如先後噉播兩吓聲俾受試者聽，兩吓聲時間長度唔同，再要求受試者判斷兩吓聲「分別有幾長」或者「邊吓聲長啲」。有咗呢啲研究方法，心理學家同神經科學家就可以郁手研究時覺－研究者可以做各種嘅實驗操作，睇吓呢啲操作會點樣影響受試者對時間長度嘅判斷，靠噉嚟測試有關時覺嘅假說，例如係用神經造影技術監察住受試者嘅腦活動，睇吓邊啲腦區嘅活動同「响腦入面計時」有關。
喺對注意力嘅科學研究上，科學家一般都會將注意力想像成一種有限嘅資源，由個認知系統嘅決策系統決定要點分配落去唔同嘅資訊源嗰度。喺包括人在內嘅脊椎動物當中，腦係認知嘅中心，而大腦皮層當中嘅額葉同頂葉之間嘅網絡同注意力控制零舍有關。
有關注意力嘅研究喺認知心理學、認知科學、神經科學、市場學以及教育學等嘅多個領域上都係受關注嘅課題。注意力研究會剖析邊啲感官資訊或者訊號傾向吸引得到人同動物嘅注意力、呢啲資訊同訊號會點樣影響神經細胞嘅狀態、以及注意力同第啲行為認知過程之間嘅關係。
注意力同心流體驗好有關係。心流係一種特殊嘅心理狀態，涉及個人極度專心做一樣有挑戰性嘅作業－「有挑戰性嘅作業」可以係打波、捉棋、畫畫以至打機呀噉。經歷過心流嘅人後尾講返出嚟話，心流唔單只令到佢哋好專心，仲令到佢哋覺得時間好似過得好快、喪失自我意識同埋好想再做多次嗰樣作業，而且心流仲好幫到個人提升佢喺嗰樣作業上嘅技術。
注意力網絡測試有好多好處，例如係因為個測試唔涉及語言嘅使用，所以可以攞嚟研究好細個嘅細路仔當中嘅注意力現象，而且呢個測試相當快捷。呢個測試廣泛噉俾研究注意力嘅科學家攞嚟研究好多注意力方面嘅現象，常見做法係做某一啲操作，睇吓操作會點樣影響受試者嘅表現，又或者要受試者一路做個測試，一路俾研究者用腦電圖等嘅方法監察佢哋嘅腦部活動，等研究者可以窺探注意力背後到底係由個腦嘅邊啲部份掌控嘅。
持續專注反應作業係認知相關領域嘅科學家成日攞嚟研究注意力嘅一種實驗作業，尤其係持續注意力。喺多數版本嘅 SART 入面，個研究者會要求個受試者望住一個電腦熒幕，個熒幕上面每 1.15 秒左右就會喺 1 同 9 之間是但揀個數字顯示出嚟，而個受試者嘅工作就係一見到個數字就要有咁快得咁快撳掣，除非彈出嚟嗰個數字係「3」－如果彈出嚟嗰個數字係 3，噉個受試者要做嘅嘢係唔郁。
一般嚟講，要有效噉樣做一樣工作，個心靈實要投放有返咁上下多嘅注意力資源落去件工作嗰度，如果佢做做吓分心，將佢嘅注意力資源移咗去第啲嘢嗰度嘅話，佢喺件工作上嘅表現就會變差，所以注意力長度對一個心靈嘅工作表現相當有影響。
多作業處理，又有叫分散式注意力，係指一個人同時分心做幾樣工作。喺做多作業處理嗰陣，一個人實要同時處理嚟自幾個唔同來源嘅資訊，噉就表示佢個心靈嘅注意力資源實係分散噉投入咗去嗰幾個來源嗰度－理論上，假設第啲因素不變，每件工作所霸到嘅注意力資源就會少咗。
研究顯示，人類喺做多作業處理嗰時，犯錯嘅頻率會提升，又或者會做得慢啲，例如如果有兩個人，兩個都喺度做注意力網絡測試，但其中一個俾研究者要求佢一路做個測試、一路計數，通常 B 君嘅準確度會變差，而且反應時間會變慢。
跟住實驗者就可以量度一吓啲佢想研究嘅變數，好似係睇吓受試者事後能夠記得到幾多聽咗嘅資訊－事後記得返愈多聽咗嘅嘢表示愈係成功噉吸收到所學嘅資訊。呢啲研究所得出嘅結果俾科學家用嚟探尋人類感知能力嘅極限以及探討分心做第啲嘢會點樣影響揸車呀噉。
事實係，有一份喺 2006 年做嘅研究試過喺馬路嗰度影住路面情況，發現喺 82% 嘅撞車事件同 67% 嘅近乎撞車事件當中，都有「司機喺事件打前 3 秒分心」嘅情況，分心原因可以係因為司機望咗第啲嘢、跌咗嘢食落地或者傾緊電話等等。
研究顯示，外顯同內隱注意力導向並唔係完全獨立嘅。喺大腦皮層嘅額葉同頂葉嘅網絡當中嘅注意力操控機制會控制內隱注意力，但又會接收由大腦皮層下面、控制外顯導向嘅腦區嗰度嚟嘅訊號，形成一個統一嘅中央注意力控制腦系統。
認知科學家亦都有興趣知道人同第啲動物嘅注意力功能係以乜嘢物理形式實現嘅，所以會用神經成像等嘅方法，喺人或者動物受試者做注意力相關工作嗰陣睇吓佢哋嘅腦裏面發生緊乜事－例如一路要班受試者做注意力網絡測試、一路量度佢哋大腦皮層某忽嘅活動，睇吓呢忽皮層嘅活動會唔會同反應時間等嘅變數有相關，從而搵出各注意力功能嘅神經底質。
研究發現，世界某啲地區嘅人具有同時注意力嘅能力。相對於多作業處理嘅同時將注意力資源分配落幾件工作上，同時注意力指嘅係能夠快速噉轉換個心靈集中處理嘅工作－個心靈係噉咦完全集中處理一吓工作 A，下一刻就改為完全集中處理一吓工作 B，跟住下一刻就完全集中處理工作 C.
社交注意力係指一個人點樣喺社交活動嗰陣分配注意力資源，對社交注意力嘅研究好多時都在於睇人點樣將注意力集中喺同社交相關嘅刺激－例如係社交對象塊面或者望緊乜呀噉－嗰度，亦都會研究人類幾時會喺社交場面當中將注意力擺喺自己身上等嘅課題。
喺廿世紀之前，注意力主要係哲學嘅範疇，所以早期有關注意力方面嘅發現好多都係由哲學家做嘅，例如 16 世紀嘅西班牙思想家祖安·路易斯·必比就曾經俾人譽為現代心理學之父，因為必比曾經喺佢嘅著作入面討論過「一個人愈係留心睇一個刺激，佢就愈有可能會記得嗰個刺激」呢一點，而必比亦都係史上第一個提倡應該用實證方法研究人類行為嘅。
喺 1990 年代，心理學同神經科學開始用正子斷層照影同功能性磁振造影等嘅方法去睇當個人喺度做注意力相關作業嗰陣佢個腦入面發生緊乜嘢事。當中心理學家米高·波斯拿同埋神經內科專家馬吉斯·里祖開創咗對選擇性注意嘅腦造影研究，發表咗好多相關嘅研究論文。
警覺係心理狀態嘅一種。一個處於警覺狀態嘅人能夠一定程度上噉留意到周圍嘅環境，而且能夠喺周圍環境有危險出現嗰陣應對。警覺性對一個健康正常人類嘅生存嚟講好緊要，而警覺性可以受好多因素影響，例如攰、抑鬱、瞓得唔夠、或者專注力失調或過度活躍症等都可以搞到一個人警覺性不足，警覺性不足嚴重起上嚟仲可以搞到個人意識上出現異常。
警覺性喺心理學同神經科學等領域上係一個重要課題，因為有好多責任重大嘅工作，例如係飛機師或者核能發電廠嘅監控人員等，都要喺做嘢嗰時維持高度警覺，而如果佢哋因為警覺性不足而犯錯，後果可以好大陣仗，而事實係研究發現，對於一啲做重複性工作嘅人員嚟講，保持專注可以係好困難嘅。
記憶入碼係記憶嘅一個功能，指將要記嘅外界資訊傳化成個心靈能夠儲起嘅型態。喺人同第啲脊椎動物當中，記憶入碼涉及將外界嘅物理訊號－視覺嘅光以及聽覺嘅聲等等－透過感官等嘅系統，轉化成個腦將來能夠解讀嘅訊號。
喺認知科學等嘅領域上，決策係指「由幾個可能選項當中揀一個」嘅認知過程。決策呢家嘢可以喺個人層面發生，但又可以喺組織層面發生－決策者指做決策嘅人，當成班人一齊做嘢嗰陣，佢哋往往會搵返個領導人負責做決策者，成班人跟從個領導人嘅決定。
理性決策模型係「慢，想搵絕對最好答案」嘅方法，廿世紀嗰陣曾經畀好多管理者同學者認為係「理想」嘅決策方式，會涉及做決策嗰個人嘗試做徹底嘅研究，將啲可能嘅選項冚唪唥睇勻嗮，逐個逐個選項睇清楚佢「有幾能夠幫手達到目的」，再揀最好嗰個選項。
射擊遊戲係種動作電子遊戲類型。呢啲電子遊戲會將玩家控制嘅角色擺喺一個虛擬世界裏面，畀玩家用虛擬嘅長距離武器嚟射虛擬嘅敵人。想像有隻畀玩家對局嘅射擊遊戲，對局開始嗰陣戰場上面有 100 位玩家，玩家要一路喺戰場周圍搵物資一路戰鬥，畀人射死咗嘅玩家會出局，最後淨低生存落嚟嗰位玩家就算贏－可以睇埋大逃殺遊戲嘅概念。
... 呀噉。呢啲問題條條都會涉及大量運算，喺遊戲對局進行中途，玩家往往得嗰幾秒時間做決策，冇可能話慢慢計嗮所有可能方案先至郁。而事實表明，專業嘅電子競技參賽者的確展現到「喺幾秒甚至一秒都唔夠嘅時間內做決定」，同時佢哋嘅決策明顯唔係齋靠運氣－如果攞呢啲專業玩家同普通玩家對局，專業玩家會贏 95% 嘅對局。
要留意嘅係，要跟上述嘅步驟做計劃，需要咁上下專業知識或者經驗－例如決策者要憑知識經驗知「根據歷史，邊啲趨勢係成日發生嘅」或者「咩情景發生嘅機率高」呀噉。有唔少管理學者仲想做進一步嘅研究，想解答「點樣先可以有效噉用電腦模擬做預測，用模擬結果幫手做情景計劃？
有社科學者指，決策者有需要理解認知偏誤，尤其係要知「自己有啲咩認知偏誤」－做決策嘅人要識得透過理解呢點，知道有啲咩資訊係自己零舍傾向會睇唔到嘅，而呢點對「要對邊方面嘅資訊做進一步分析」有重要啟示，而管理工作者亦有提倡，對領導才能嘅訓練有必要教學生點樣觀察自己同身邊嘅人嘅諗嘢方式，思考
噉嘅問題。好似頭先講到戰機倖存偏誤嗰個例子噉，美軍分析師意識到「我哋淨係睇得到返到基地嘅戰機，但睇唔到返唔到基地嗰啲戰機，我哋睇到嘅嘢未必代表到嗮所有嘅戰機」呢點－即係佢哋能夠理解自己嘅諗嘢方式有乜局限，從而達致更加準確嘅判斷。