在没有获取全局信息之前，要获得全局最优解几乎是不可能的，最多是概率大一点而已，大多数时候，由于时空资源的限制，获得往往是局部最优解，局部最优解，放在全局，往往并非全局最优，甚至可能是错误解，错误率的大小，取决于获取全局信息区域的大小。

现实生活、工作中的决策亦是如此，某种决策、决定是基于有限的时空资源约束条件下给出的局部最优解，而不是站在上帝的视角看到的全局最优解。事后诸葛亮者就是站在上帝的视角做出所谓正确的全局最优解，对受时空约束下的决策给出上帝的评判。相反，低维度者往往容易把局部最优解当成全局最优解，对高维度者的决策做出自以为是的评判。自省和反思的目的，本质上利用过往的经验，提升局部最优解成为更大范围局部最优解，甚至是全局最优解的概率。

ChatGPT再次展现了，人工智能在大部分领域获得全局最优解的概率超越个体人是大概率事件。个体使用各种思维工具提升个体决策获得局部最优解的方法，在AI面前简直不值得一提。

在优化问题中，"局部最优"和"全局最优"是两个重要的概念。

局部最优指的是在问题的搜索空间中某个局部区域内找到的最优解，在该区域内不存在比该解更优的解。换句话说，局部最优解是相对于某个特定的搜索范围而言的最优解，但并不一定是整个问题的最优解。

全局最优指的是在整个问题的搜索空间中找到的最优解，即在整个可能的解空间中不存在比该解更优的解。全局最优解是相对于整个问题而言的最优解。

因此，局部最优解和全局最优解之间存在明显的区别。一个问题可能有多个局部最优解，但只有一个全局最优解。在某些情况下，找到全局最优解可能是困难的，因为问题的解空间可能非常大。

在解决优化问题时，我们通常希望找到全局最优解，因为它代表了问题的最佳解决方案。然而，有些问题可能需要使用特定的搜索算法或启发式方法来找到全局最优解，而不仅仅是停留在局部最优解。

总之，全局最优解是指在整个问题的搜索空间中找到的最优解，而局部最优解是在某个特定的局部区域中找到的最优解。在解决优化问题时，我们通常努力寻找全局最优解，以获得最佳的解决方案。