人工智能如今正被越来越多地奉为各行各业难题的钥匙，似乎无处不在。然而，一个根本性拷问悬而未决：非确定性系统，能否成为真正意义上的最优解？

所谓非确定性，指的是同样输入可能产生不同输出，这源于当前诸多AI模型底层的概率采样机制。在追求绝对稳定、可预测的领域，这种内禀的随机性是否暗藏致命缺陷？

即便有各种后处理手段试图抑制不确定性，但非确定性的根基因子的存在，让人质疑它能否承载“最优”二字。这一争议正在全球科技圈激荡，至今无人能给出确切答案。