大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于人工智能模式識別的問題，于是小編就整理了1個相關介紹人工智能模式識別的解答，讓我們一起看看吧。

人工智能是怎么做出判斷的？

人工智能在計算機上實現時有2種不同的方式。

一種是采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。

另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。本書介紹的遺傳算法和人工神經網絡均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網絡則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。

采用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。

采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

人工智能的工作原理是：

1、大腦模擬

20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經病學，信息理論及控制論之間的聯系。其中還造出一些使用電子網絡構造的初步智能，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。

這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協會會議.直到1960， 大部分人已經放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。

2、智能模擬

機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。

實現方式：

1、采用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。

2、模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網絡（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。

人工智能識別技術是指通過計算機、照相機、掃描儀等設備，自動獲取并識別出目標指令、數據等信息的技術手段。最早起源于聲控技術（語音識別技術），聲控技術曾被廣泛應用于智能手機的控制和互動中，其核心是將人的語音識別出來，與手機指令集進行對比，從而控制手機。

根據識別對象是否具有生命特征，人工智能識別技術主要可分為兩類：有生命識別和無生命識別。

有生命人工智能識別技術實質是指與人體生命特征存在一定關聯的技術，包括語音識別、指紋識別、人臉識別、虹膜識別等。語音識別技術工作原理是基于對識別者自身發出語音的科學有效識別，正確識別出語音的內容，或者通過語音判斷出說話人的身份（說活人識別）；人工智能指紋識別技術在實踐應用中，其工作原理是通過對人體指紋展開智能識別，最終正確判斷識別出指紋所屬的對應的人，從而滿足實際需求；人工智能人臉識別技術是基于對人的臉部展開智能識別，對人的臉部不同結構特征進行科學合理檢驗，最終明確判斷識別出檢驗者的實際身份；虹膜識別是通過虹膜的特征判斷其實際身份。

無生命識別技術實質是指與人體生命特征不存在任何關聯的技術，該項技術主要包括射頻識別技術、智能卡技術、條形碼識別技術。射頻識別技術的工作核心是無線電磁波，其具體的工作原理是:無線電信號在電磁場下進行傳送，完成數據和標簽的識別；條形碼識別技術包括一維碼技術和二維碼技術，二維碼技術是在一維碼技術基礎之上發展出來的，給數據儲存留下的空間更大，同時還可以糾錯，在信息標示和信息采集中具有十分有效的運用；智能卡識別技術的識別對象主要是智能卡，智能卡主要是由集成電路板組成的，其工作主要是針對數據展開的運算和儲存，通過將計算技術良好的融入到智能卡當中，針對數據進行的各種工作都做到了高效完成。

人工智能識別技術的應用非常廣泛，而且不同種類的人工智能識別技術已經應用到了社會各領域，例如在語言翻譯、面部識別等多個社會活動中都能夠看到計算機人工智能的參與。除此之外，二維碼識別和使用是人工智能識別技術運用的最典型的方式，它的利用主要是以二維碼的形式生成程序和指令，在用戶的移動終端屏幕上生成黑白格子拼接的平面圖形，這些平面圖形的分布通常來說具有一定的規律性，通過各種圖形的排列組合，二維碼圖案具有唯一性，因此用戶可以對二維碼圖案進行保存和記錄。

到此，以上就是小編對于人工智能模式識別的問題就介紹到這了，希望介紹關于人工智能模式識別的1點解答對大家有用。