2：常识或经验逻辑推理。形式逻辑就是一套符号演绎规则，根本不需要AI。普通计算机既可以做，区别是复杂和效率而已。

而真正需要AI智能的推理是建立在经验或常识上的推理。比如说 因为A从高楼上跳下来，所以A死了。这样的前后因果关系不象机械形式逻辑的必然关系那样，没有必然的关系（的确有人跳楼却没死）。无法靠一套简单而机械的推理规则来概括。这个因果关系之所以（在多数情况下）成立，乃是基于物理学定律以及常识和经验。而类似这样的经验性质的逻辑推理只能从大量的经验数据中不断学习和总结。这就是AI通过经验数据学习和训练的根本原因。

所以真正的人工智能推理和简单的判断、分类和预测一样，都是经过大量经验数据训练的结果，没有实质性差别。

DeepSeek靠投机取巧拿别人的AI模型的答案当作虚拟数据训练自己，最终也只能模仿别人的经验数据上的建立的分析判断能力。成本是大大降低了，但了无新意。