AI究竟如何思考？

AI的思考方式完全模拟人类大脑的思考模式，通过模拟大脑来达成类似人类的推理和思考的能力。

一个模拟神经元是AI思考的基本单元，一个神经元可以处理单个问题，比如你问苹果是一种____? AI会预测回答：是一种类别？ 然后判断对不对，不对就再预测：是一种树？ 最终预测到：苹果是一种水果。

让多个神经元连接就可以处理复杂的任务，比如描述一只猫，第一层先描述，耳朵、脸、鼻子、眼睛；第二层描述，手脚、身体、尾巴；第三层描述，动作、体态、形状。最终描绘出猫的样子。

虽然模拟人类神经元，但并不具备思考的能力，关键的是通过不断地预测下一个词的概率，来形成类似思考过的答案。

连接模拟神经元最终形成神经网络，神经网络分为三层：输入层、隐藏层、输出层。

1，输入层分析你输入的内容，划分出词元（token），获取关键信息。

2，隐藏层根据获取的关键信息，通过矩阵运算推理出结果，然后通过一系列加权求和形成一个值传输给下一层。

3，输出层将获取的数据转换成一组概率，选择概率最大的一个一个词元形成答案。

各大AI通过词元来计算价值，一个窗口也就是上下文能包含多少词元是固定的，每个回答都会根据上下文来回答，达到了上下文极限就会丢失更早的文本，回答的问题也会不精准了。

以上，大概是AI思考的粗略过程。