AI运作原理大揭秘，参数是什么，模式又是什么
AI可以像一个有智慧的人一样来处理相应的事务，这看起来很神奇，那么它又是如何运作的呢，为什么它需要如此多的参数，需要如此多的训练数据，它的内部又是如何运转的呢。
先说参数问题，假设AI就是一个大公司，业务是实现人类和外星人的对话，但是中间的转换实在太复杂了，公司的每个员工都只可以掌握极小部分的技能，这时我们就需要组织大量的员工来处理事务，很明显员工数量越多，业务能力就越大，这里的每个员工就代表大模型里的一个参数，为了形成更强大的业务处理能力，所以大模型需要巨大的参数量，而且以后只会越来越多。
而且因为外星人的语言实在太复杂了，单个员工无法完成一个业务的处理，就需要组织部分员工协同才可以正常完成一个业务，此时就形成了专门处理一种业务的组织结构，而这种组织结构就是员工间的运转关系，特定的成熟的运转关系可以快速准确的处理特定业务，在AI中这种参数与参数间的关系我们称为，组织模式，不同的业务处理需要形成不同的参数组织模式。
由于业务及其复杂及其多，需要形成的组织模式也就及其多，而模式的形成需要通过大量相应训练，大量的训练又需要大量的数据，所以大模型的大，不仅体现在参数量，更体现在训练所需的数据量。
当训练的数据量足够大时，AI将形成无数的组织模式，也就是可以处理各种各样的业务，当需要处理特定业务时，AI就会去寻找与问题匹配的特定的模式来处理，这样就可以快速准确地处理事务，这种参数与参数间的组织模式我们可以宏观的称为AI对这个世界的认知，这和人对世界的认知有巨大的相似性，一个厉害的人需要同时具备强大的学习能力，还要有足够的经历，才可能对世界有足够的认知。
