进一步，是否“统计决定思维”？
　　从人类最初认识世界的角度看，统计决定思维有其底层逻辑。
　　人类孩童认识世界是遵循统计试错规律的。任何人的父母不会也无法向牙牙学语的婴儿阐释“奶嘴”是什么，含在嘴里很舒服，可以吸奶，也可以喝水。他们只是反复指着那个物体说“奶嘴”，在成千上万次重复中，我们的大脑，这个“生化神经网络”，通过统计，内化了一个关于“奶嘴”的模糊概念。它不精确，但足够有效。我们头脑中没有绝对肯定的“真理”，有的只是在有限经验里，被反复验证后权重极高的“可能性”。这种基于统计的思维，高效、务实，让我们能在信息不完备的情况下迅速决策。它是进化的产物，让我们免于在无限的因果链中瘫痪。AI学习遵循同样的规律，不断用数据循环试错纠偏，最终达到“认识”某个具体概念的目的。也就是说当代AI模型的训练与决策，与人类认识世界的底层逻辑有异曲同工之妙——基于试错的统计决定。
　　2018年图灵奖获得者杰弗里·辛顿在获奖演讲中说道：“我们不是在编写程序，而是在培育一种能够从数据中学习的生态系统。”这位资深学者的洞见揭示了现代AI的本质：知识并非通过预设规则注入，而是在海量数据的反复锤炼中统计地涌现。