Super, ich dachte mir schon fast dass wir da das gleiche denken. 
Die interessante Frage wäre jetzt mMn eine andere. Wir gehen davon aus, eine Ableitung in deinem Sinne kommt durch einen Prozess P(Vergangenheit) zustande, bei dem P eine möglichst “korrekte” (also: in der Genauigkeit der Vorhersage möglichst erfolgreiche) Vorhersagemethode ist. Gleichzeitig wissen wir, dass der Input auch für menschliche Vorhersage- und Vorstellungsprozesse nur aus der Vergangenheit stammen kann, da Anschlusspflicht; dieser Prozess wäre demnach auch von der Form X(Vergangenheit). Das ist fundamental nichts anderes als Datenverarbeitung. Die Frage ist dann, was ist das für ein Prozess? Inwiefern unterscheidet er sich von einem Prozess P? Und wie wissen wir, welchen Prozess eine KI verwendet?
Ich habe Biotechnologie studiert, wo die Frage nach der “korrekten” Faltung von Proteinen und anderen Makromolekülen ein großes ungelöstes Problem darstellt. Man kann sich letztlich die Konformationsenergie eines Moleküls – also die Spannung (tension) bei bestimmten Bindungswinkeln – als (multidimensionale) Energielandschaft vorstellen, bei der bestimmte Kombinationen von Bindungswinkeln zu höherer (= instabil) oder niedrigerer (= stabil) Gesamtenergie führen, was man sich wie Hügel und Täler vorstellen kann.
Wenn man jetzt von einer bestimmten Konformation ausgehend ein Minimum finden will, ist das relativ einfach, man geht einfach den Gradienten so lange nach unten bis man ein Minimum erreicht. Das ist aber meistens ein lokales Minimum, das zwar ein Tal in der Energielandschaft darstellt, aber höher liegt als andere Punkte. Um das globale Minimum zu erreichen, benötigt man einen Prozess namens Simulated Annealing (simuliertes “Glühen” oder Erhitzen): Man steckt Energie ins System hinein (läuft also einen Hügel hoch), um andere Bereiche zu erkunden, in denen sich das globale Minimum befinden könnte. Man muss etwas Spannung in Kauf nehmen, um einen Bereich zu finden, der noch besser ist.
So interpretiere ich auch den menschlichen Prozess X(Vergangenheit): Man ist in der Lage dazu, sich unwahrscheinliche Sachverhalte vorzustellen, um dadurch die Rahmung möglicherweise so zu verändern, dass man bei einem besseren Endzustand herauskommt. Der evolutionäre Grund der Erkenntnis muss immer noch die (korrekte) Vorhersage sein, die Annäherung an einen irgendwie gearteten Prozess P(Vergangenheit), aber aufgrund der Einschränkungen bzgl. dem, was wir erkennen, wahrnehmen und als Wissen im Gedächtnis aufbewahren können, hat die Evolution einen solchen explorativen Prozess begünstigt. Auf ihn können wir wohl unsere Neugier zurückführen, wie auch die real erlebte Vielfalt an menschlicher Kommunikation und an Denkangeboten, die teilweise außerordentlich abwegig sind. Auch das Spielen kann als eine Art behütete Exploration begriffen werden.
Was machen dann KIs? Nun, da ein LLM generativ und damit sequentiell arbeitet – ein Token auf einmal – kann es nicht in einer ähnlichen Weise zur Exploration kommen. Der Kontext jedes neuen Tokens ist immer festgelegt. Durch Reasoning kann zwar ein reicherer Kontext gegeben werden, aber jeder Token ist das Ergebnis eines Wahrscheinlichkeitsprozessesm, der keine vergleichbare Methode enthält, auch mal absichtlich in die falsche Richtung zu gehen.
Macht das halbwegs Sinn? Sorry für den langen Text.