當 AI 推理模式跟你想的不一樣，怎麼辦

以經典的渡河問題為例，即使我們明確要求Claude使用A*演算法，AI並不總是完全按照指令執行。原因有幾點：

1. 思維模式與內部邏輯：Claude有自己的推理方式，可能會根據問題特性選擇它認為更適合的解決方案，例如使用啟發式搜尋(heuristic)結合回溯法(backtracking)來解決限制滿足問題(CSP)，而非嚴格遵循A*。

2. 執行環境限制：即使Claude能生成Python實現的A*演算法，但在網頁環境中，它只能執行JavaScript，無法實際運行Python代碼來驗證結果。

3. 概念層次vs程式層次：要求Claude在「思維層次」使用A*與要求它「用程式實現A*」是不同的。在思維層次上，Claude可能會融合多種解題策略而非純粹的A*。

當AI無法以推理模式解出問題時，我們可以「強迫」Claude使用A*思維來解決 - 引導AI按特定思路或洞見進行問題分析，即使不寫程式碼。這種方式能更好地引導AI的解題路徑。

這也突顯了與AI工具互動時的重要性 - 不只是給予指令，有時還需要適當引導其思考過程，才能獲得我們期望的解題方法和結果。當然很多時候，AI並不需要這樣的導引。