Pezzulo 等人從主動推論角度回看神經表徵，指出生成模型可能不只是用來複製外在世界，而是支援生物體在特定生態位中感知、預測與行動。不同物種與不同任務可能需要不同層次的生成模型：從預測當下物件與他人，到預測行動結果、規劃與想像。這個觀點把表徵放回生活脈絡，但文章也留下生成模型如何演化、如何發展出較抽象表徵等開放問題。 思與行 研究一項技能時，不只問「表徵了什麼」，也問「表徵支援什麼行動」。 比較初學者與熟練者依賴的感覺線索與預測時間尺度。 參考 論文：Neural representation in active inference: Using generative models to interact with—and understand—the lived world（Pezzulo 等，2024）。 延伸：生態心理學提醒心智與環境共同構成技能、感知與學習可被理解為不同時間尺度的推論。