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人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括 对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手 臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。 尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，不过目前正在工业上运 行的成千上万台机器人，都还是一些按预先编好程序执行某些重复作 业的简单装置。大多数工业机器人是“盲人”,而某些机器人能够用电 视摄像机来“看”(电视摄像机发送一组信息返回计算机)。处理视觉信 息是人工智能另一个十分活跃和十分困难的研究领域。已经开发的程 序，能够识别可见景物的实体与阴影，甚至能够辨别出两幅图像间(例 如在航空侦察中)的细小差别。

一些并不复杂的动作控制问题，如移动式机器人的机械动作控制 问题，从表面上看，并不需要很多智能。即使是个小孩，也能顺利地通 过周围环境，操作电灯开关、玩具积木和餐具等物品。然而，人类几乎 可以下意识地完成的这些任务，要是由机器人来实现，就要求机器人具 备在求解需要较多智能问题时所用到的那些能力。

计算机硬件的迅速发展，计算机应用领域的不断开拓，急切地要求 计算机能更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说，目前计算机 却无法直接感知它们，键盘、鼠标等外部设备，对于这样五花八门的外 部世界显得无能为力。纵然电视摄像机、图文扫描仪、话筒等硬件设备 业已解决了上述非电信号的转换，并与计算机联机，但由于识别技术不 高，还是未能使计算机真正知道所采录的究竟是什么信息。计算机对 外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的狭窄瓶颈，也与其高 超的运算能力形成强烈的对比。于是，着眼于拓宽计算机的应用领域， 提高其感知外部信息能力的学科——模式识别便得到迅速发展。

“模式”(Pattern) 一词的本意是指完美无缺的供模仿的一些标本。 于是，模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。人们生产和生 活都离不开模式识别。到幼儿园接小孩，要辨认哪个是自己的孩子；医 生看病，通过检查、化验作出病情诊断，这些都是模式识别。但人工智 能研究的模式识别，是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对 人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一 个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围 环境的感知能力。

实验表明，人类接受外界信息的80%以上来自视觉，10%左右来 自听觉。所以，早期的模式识别研究工作集中在对文字和二维图像的 识别方面，并取得了不少成果。自20世纪60年代中期起，机器视觉方 面的研究工作开始转向解释和描述复杂的三维景物这一更困难的课题 上。

接着机器识别由积木世界进入识别更复杂的物景和在复杂环境中 寻找目标以及室外物景分析等方面的研究。目前研究的热点是活动目 标的识别和分析，它是景物分析走向实用化研究的一个标志。