我是30年前涉猎AI，那时LLM（transformer）还没出现。

具体算法日新月异，但基本机理没变。给出（Xi，Yi）训练AI（Ai）收敛到Ai。也就是AI记住了一个（Xi，Yi）case用Ai表达。

ANN神经网络规模越大，记住的点就越多越准确。对于没记住或没见过的点则用各种方法预测。

如回归，推理演绎归纳（如棋类），数理统计（LLM），有可能蒙对，也可能蒙错。

我的浅见是：ANN及规模算力固然重要，但也要重视另一大方向：如何把人类逻辑思维的方法有效结合到AI。

如此AGI才能实现。