艾拓思（OpenAI）是一个人工智能公司，其计算模型基于深度学习技术，主要用于自然语言处理任务。艾拓思的计算过程主要分为以下几个步骤：

1. 数据收集：艾拓思从互联网等各种数据源中收集大量文本数据，包括书籍、文章、网页等。这些数据用于构建庞大的语料库，成为模型训练的基础。

2. 模型训练：在数据收集完毕后，艾拓思采用深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）和变压器（Transformer）等模型，对语料库进行训练。模型通过学习上下文、语法和语义等知识，能够理解和生成人类语言。

3. 问题解析：当用户提出一个问题时，艾拓思的计算过程开始。艾拓思首先会对问题进行解析，理解问题的含义和上下文。它会分析问题中的关键词、句法结构和语义信息等，以便更好地理解用户的意图。

4. 知识检索：在问题解析后，艾拓思会从其训练得到的模型中检索相关的知识和信息。它可以从语料库中寻找与问题相关的文本片段、事实或观点等。

5. 答案生成：基于检索到的知识，艾拓思会生成一个答案或提供相关的信息。它会利用模型学到的语言生成能力，结合上下文和问题的要求，生成一个准确、连贯的回答。

值得注意的是，艾拓思的计算过程是基于大规模的训练数据和模型训练的结果。它并不具备自主思考、判断或意识等能力，仅仅是根据模型所学到的知识和规则来进行问题回答。同时，为了确保信息的准确性和安全性，艾拓思在设计中排除了政治、seqing、db和暴力等内容。