模式識別
模式， 是指已經界定好的， 用來供模仿的一個標本或標準。 模式識別就是指識別出這個標本或標準。 模式識別就是指識別出這個標本或標準。
人工智慧所研究的模式識別是指用“機器”代替人類或説明人類感知模式， 也就是使一個“機器”系統具有類比人類通過感官接受外界資訊， 識別和理解周圍環境的感知能力。 模式識別主要需要建立的是語音辨識和圖像識別體系。
語音辨識
語音辨識研究的目的就是讓機器“聽懂”人類口述的語言。 包括兩方面的含義：其一是逐字逐句聽懂非轉化成書面語言文字；其二是對口述語言中所包含的要求或詢問加以理解， 做出正確回應， 而不拘泥於所有詞的正確轉換。 語音辨識系統從講述方式的角度可分為孤立詞， 連接詞和連續語音三種。 從服務物件的角度可分為特定人與非特定人。 即系統只針對一個使用者或可用於任意用戶。
一個完整的語音辨識系統可大致分為三部分：
（1）語音特徵提取：其目的是從語音波形中提取出隨時間變化的語音特徵序列。
（2）聲學模型與模式匹配（識別演算法）：聲學模型通常將獲取的語音特徵通過學習演算法產生。 在識別時將輸入的語音特徵同聲學模式（模式）進行匹配與比較， 得到最佳的識別結果。
（3）語言模型與語言處理：語言模型包括由識別語音命令構成的語法網路或由同級方法構成的語言模型， 語言處理可以進行語法， 語義分析。 對小詞表語音辨識系統， 往往不需要語言處理部分。
圖像識別
圖形刺激作用於感覺器官， 人們辨認出它是經驗過某一圖形的過程。 也稱圖像再認。 在圖像識別中， 既要有當時進入感官的資訊， 也要有記憶中存儲的資訊。 只有通過存儲的資訊與當前的資訊進行比較的加工過程， 才能實現對圖像的再認。