我是30年前涉獵AI，那時LLM（transformer）還沒出現。

具體算法日新月異，但基本機理沒變。給出（Xi，Yi）訓練AI（Ai）收斂到Ai。也就是AI記住了一個（Xi，Yi）case用Ai表達。

ANN神經網絡規模越大，記住的點就越多越準確。對於沒記住或沒見過的點則用各種方法預測。

如回歸，推理演繹歸納（如棋類），數理統計（LLM），有可能蒙對，也可能蒙錯。

我的淺見是：ANN及規模算力固然重要，但也要重視另一大方向：如何把人類邏輯思維的方法有效結合到AI。

如此AGI才能實現。