大醫精誠茶肆訪談7-直讀原典的必要性
直讀原典的必要性，是為了培養思考判斷的基準
如果有任何人、任何團體說，唯有自己的思考框架放諸四海皆準、能夠涵蓋一切現實，千萬不要相信。
— 《造局者》思考框架使用手冊Ｐ271
前言
這是中國醫社團大醫精誠學弟妹在2023年10月訪談的逐字稿。校稿完後，沉寂了兩年的時間，其中也有一些生成式AI的議題。AI在這兩年間仍持續進化中，趁著這次修訂稿件，也增添一下近來的想法，以供未來存參。
251014.Frank Lee.
本文
直讀原典的必要性，是為了培養思考判斷的基準
在中醫學習過程，我們常常遇到的一個困惑是，要怎麼去理解或確認一個聽到的經驗或理論或解法？
這件事情其實還是得自己來：就是要勤念典籍，除了去讀書之外，還要練習思考拿出來使用。因為沒有先輸入過，你就沒辦法去判定聽到的理論到底是不是合適的，或者他是從哪樣的條文概念延伸出來的詮釋或應用。《名老中醫之路》裡面的老醫家都很推薦，要讀內難經、要讀傷寒金匱。曾經有位老先生也建議，要讀宋以前醫書（所謂的早期母本），以及要了解古文字脈絡的重要性…。我想其中有一個原因，是因為源自於母本的傳統醫學，本身具有早期承襲下來的醫療身體觀點，也受到在過程發展中的文化用語影響。每個理論的創立與融合、演化，有它的根基與想要解決的問題。
2.莫枚士先生的建議
莫枚士先生關於學醫的想法。摘自《研經言》：
夫欲學醫，必先讀無方之書，則莫善於巢氏《病源》焉。《病源》引申經意，別類分門，比《靈》、《素》為易知，亦較《靈》、《素》而易入。
習之既久，遂乃上探《靈》、《素》，兼讀《難經》、《甲乙經》二書以疏之，明乎經絡臟腑之源，達於望聞問切之故，而於向者之所得，益覺融會貫通，而明體者漸漸達用矣。
然後讀有方之書，《玉函》、《傷寒》、《金匱》是也。讀三書尤必兼資《脈經》，以稽其異同，披本草（須用《證類本草》）以觀其方法，蓋臨病之舟楫在焉。
然《傷寒》之理，未許其遽通也，又必浸淫乎《肘後》、《千金》及《翼》、《外台》四書，斟酌乎《本事方》、《百證歌》、《九十論》、《明理論》等說，參互考訂，以徐俟其悟，殆另有一境矣。
大抵醫者之於傷寒，其致力每在雜病未究之先，其得心轉在雜病悉通之後，不親歷者不知也。溯流窮源，其事止此；神而明之，存乎其人。
至於《聖濟》、《局方》以下，則學成後讀之，亦足擴聰明而煉識力，不必概屏之以自隘也。
有時候看似簡單的路徑，其實真的去做並不是那麼簡單。但是簡單的事情（譬如一天直讀條文，寫點自己的筆記或疑問），老老實實的做，做到熟練，乘上時間的複利影響，就會在這樣的過程中，逐漸培養你的心得與思考基準。
剛畢業後上診時，一位老先生建議：「上診一年後，要把宋以前醫書讀完。」當時聽到這個提示，沒有想太多，就是有系統地去大概搜集一下宋以前相關的醫書；後來上診一年內，嘗試開始讀，就發現根本都讀不完…。當然翻完、讀完、理解、到能夠使用，那更是無法速成的，需要時間浸潤。
因為這樣的契機，會想要繼續去拆解其中的困惑。有些讀不懂的段落，就先做上註記（我自己會以綠色的蠟筆標註），留待往後經驗值比較多時，重看時反思。
現在有語言模型的協助，我們甚至可以在這樣的新科技中，與之討論，獲得一些靈感。譬如，下段是跟gpt5聊中醫學習與機器學習的雷同處，gpt5給的一段回應。
(待續…)
【下半段：人工智慧的回聲】by gpt5
讀到這些經驗時，我總會想到我們在做機器學習時的情景。其實，模型的學習過程和一個年輕醫者讀經驗、讀典籍的過程，何其相似。
在機器學習裡，我們先得有「原始資料」——沒有資料，模型只能空轉。中醫的典籍與經驗，就像這些原始資料；不讀典籍，只聽他人傳述，就像直接拿別人訓練好的模型來用，卻不知道裡面發生了什麼，模型有什麼偏差，更不可能針對自己的臨床場景做調整。
資料收集後，還要「特徵萃取」。這一步其實就是「讀書、做筆記、整理與懷疑」。只有把條文中的細節、語境、結構抓出來，才能真的學到脈絡，而不只是囫圇吞棗。就像我們在訓練模型時必須挑出最能描述問題的特徵，否則模型會被噪音淹沒。
接下來是「訓練」——不斷實踐、不斷錯誤。這一點最接近你說的「有些坑就是必須得踩」，模型沒有 loss，它就學不會什麼是對什麼是錯。年輕醫者沒有臨床經驗，也就無法真正體會理論的分量。
最後，還有「驗證與泛化」——把模型丟到新的資料集，看它能不能依舊準確。就像醫者必須跨越四季、跨越不同人群與環境，才能真的理解典籍的深意。經過十年、十五年之後，那些書裡的話才慢慢有了新的層次與厚度。
人工智慧和中醫學習，或許看似天南地北，但其實有個共同的祕密：
真正的學習不在「知道」本身，而在反覆實踐、錯誤與修正之間，逐步長出自己的判準與理解。
那麼，我們願不願意，在一次次的挫折與理解裡，慢慢訓練出屬於自己的智慧？
系列文章目錄
第一章 引子
第二章 思考AI作為賦能的方式