2.2 感知功能的构成及一般进程

2.1节讨论的感知功能不但十分庞大，而且与学术界和业界所熟悉的传感技术、模式识别在实现过程、模式和目的等方面具有显著差别。本节将介绍实现该功能的一般流程、技术构成及传感技术、模式识别的异同。

2.2.1 一般感知进程

按照智能体对感知信号或符号的处理模式，感知对象可分为五类：物理量、化学量、生物量、可识别符号和还原符号，后两者也就是模拟或数字的音视频。物理量、化学量、生物量分别对应感知对象的物质属性，其中物理量的类型最多，对智能体成长和发展的作用最大；可识别符号与还原符号来自信息网络或特定的信息系统，区别在于，前者智能体可以直接识别并通过感知和描述变成智能体可用的信息，后者则重新转换为模拟信号，经由物理信号接收的通道实现感知。动态复杂场景与静态孤立感知对象，其感知进程也有所不同。

显然，不同的感知对象及场景存在不同的感知进程。不区分感知对象及场景的一般感知过程如图2.4所示，由9个阶段、30个流程构成。

9个阶段及其细化的流程分别如下所述。

1．确定通道

智能体感知通道只有两大类，但每类的具体通道一般有多条。针对具体的感知需求，需要确定使用哪一条或哪几条通道。第一步确定了感知的来源。

2．确定大类

感知器的位置以同类聚合为主。感知对象进入感知通道后，下一步的流程就是通过一定的方法，进入适合的大类区域。

3．确定处理器

一个感知大类有大量的微处理器。有的类可以直接到达感知处理器接收一个特定感知对象的内容，有的类可能还需要经过一次甚至多次细分，才能到达最终的感知处理器。需要强调的是，有的感知对象及其对应的感知功能组可能会对输入对象以分解组合的模式来感知。如对以光波方式输入的物理信号，感知功能组可以由三原色感知颜色，由特殊感知器感知物体边界，然后由一个感知器组完成整体的符号转换。

4．转换

每个感知处理器将接收到的内容，不管如何来到这一感知器，均转换为智能体确定的、统一的符号系列。

5．标识

每个感知处理器在转换结束后，根据给定的规则和标识体系，对该感知客体添加两类标识，一类是唯一的客体标识，另一类是可区分的客体间关系标识。其目的是可溯源、可连接客体相互关系，以保持一致性、可用性。

感知的标识是智能体标识体系中的一部分，标识规则要确定智能体所获取信息的初始位置。初始位置是一个多维度的概念，既是指空间和时间的绝对或相对位置，更是指一个为描述体系所规定的含义单元的位置，还是指不同的感知框在一个场景或状态中的位置，也包含了对一个个场景或状态的时空、含义标识。标识规则的原则是唯一性、相关性和可修改的弹性。唯一性是指感知的所有信息，在不同的维度、不同的尺度（规模、范围等）均是唯一的；相关性是指感知对象的所有含义相关，都可以唯一地标识；弹性是指能容纳各类可能产生的修改、调整。

6．识别

识别与处置决策是感知过程中两个核心环节。

识别基于感知处理器能识别的对象，即人头像感知器识别人头像、马头像感知器识别马头像、眼睛识别器识别眼睛、睫毛识别器识别睫毛，图形识别器识别图形、圆形识别器识别圆形、多边形识别器识别多边形、曲线识别器识别曲线、中文识别器识别中文、“马”字识别器识别“马”、“馬”字识别器识别“馬”、颜色识别器识别颜色、红色识别器识别红色、绿色识别器识别绿色、蓝色识别器识别蓝色、语音识别器识别语音、汉语语音识别器只识别汉语语音、北京话识别器只识别北京话、张三的语音识别器只识别张三的语音等。

在一个识别框中，如何找到可识别的对象，基于每个传感器特定的方法或算法，并随感知实践而持续完善。

识别组合是识别过程的最后环节，也是较为复杂的流程。识别组合主要有三类：一是同一感知器同一感知框的组合，将图形与图形、字符与字符、物体与物体等组合起来，形成更加系统、完整的识别内容；二是同一感知器不同感知框的组合，如物体与声音的组合，目的同上；三是同一感知功能在不同感知器相关感知框已识别对象的组合，目的是获得更加系统、完整的识别内容。不同感知器的组合属于感知功能组内甚至跨功能组的协同，基础是标识或感知结果。

7．处置决策

识别过程会产生多种可能的结果：有或无、一个或多个、确定或不确定。每个传感器根据给定的判断规则、过程或算法，给出处置决策。

感知框有两种决策流程：一是放弃，二是保存。决策的确定有不同的承担主体。若没有发生感知的关联性，即迄今为止的感知过程只发生在一个感知器中，则由该感知器做出决策；若有一个或多个环节发生了几个感知器的协同，则由这几个感知器的上位功能组做出决策。

感知结果也有两种决策流程：一种是确定性足够高，直接输送到下一个环节，描述区；另一种是不太确定，需要通过交互模式来确认，无论结果如何，确认后除需要对识别对象再次判定外，还需要通过后处理对传感器的经验进行修改，还要对有记录、保存在感知存储区的类似识别对象重新识别。

8．处置实施

处置实施是处置决策的自然后续流程。这个流程不进行独立判断，只按照规定模式，将感知框及感知结果传输到相应的区域。

9．后处理

后处理有多条进程。一是交互结果产生的处理，涉及的环节视结果的不同而不同，如图2.4所示，将转向标识、识别、处置决策等流程。二是根据描述结果，如有需要反馈至前面的环节，则按规则处置。三是根据规则，决定是否、用何种方式对感知存储区的内容实施再感知操作。再感知操作有两大类，一是用智能体拥有的模式识别方法处理，得到的结果转向相应感知器确认；二是感知器的感知经验确认提升后，在存储区匹配，以获得新的成果。无论何种方式，由感知器最后确定识别内容是前提。来自学习通道的其他可能需要反馈到相关环节的，应实现相关的调整。

各阶段的流程如表2.2所示。

2.2.2 感知功能模块及其实现

根据2.2.1节对感知流程的分析，可以从中辨析出实现的功能模块。以模块涉及的传感功能部件的类型为标准，可以将其区分为单一传感器的功能模块、多传感器或多传感功能组的模块、跨智能体不同功能系统的模块。以模块承担的感知功能为标准，可以将其区分为感知分类模块、符号转换模块、标识模块、识别模块、组合模块、处置决策模块、交互模块、后处理模块、规则模块、协同模块、成长模块等。本小节的讨论基于这一系列展开，兼顾其他方式区分的模块。还有一些对实现感知功能来说不可缺少的模块，如资源申请模块、通道就绪模块、处置实施模块、与智能体其他功能系统连接的通信连接模块等。由于这些模块功能的实现路径一目了然，本书不做专门的讨论。

1．感知分类模块

感知分类模块的功能是将感知对象与一个或一组感知器建立对应关系。前面已经说明，这个过程有三个流程，第三个流程又可能需要几次细化，考虑到不同类型及不同场景的感知对象与感知器对应的路径存在数量巨大的匹配模式，感知分类模块是一组模块的总称。

感知对象与感知器匹配的实现基于两个出发点。第一，归入感知通道和大类基于对感知对象来源特征的判断。如图2.4所示两个层次的大类判断，显然有很多方式来识别。第二，大类下面细分类别多的，如视频，先通过类别特征分类，然后由感知器来确定；细分类别少的，直接由感知器确定。

来自信息网络通道的智能体可识别符号，基本上直接匹配到具备相应功能的符号识别感知器。不同的文字、不同类型的图片、语音或视频分别通向可以识别的感知微处理器。

来自信息网络，需要还原到物理信号识别的，比直接源自物理信号的感知对象更容易实现与感知器的匹配，因为匹配特征提取更加直接。

对于复杂的感知对象，匹配也是可以实现的。笨拙但肯定可操作的是全循环。完整的循环过程设计一定可以感知对象到达智能体已经拥有的相应感知器。当然，如果智能体没能拥有相应的感知器，则留待其成长之后。对于基于环境的物理信号感知，可以调动传感器的物理位置，对于可调整的场景，也可以反之。由感知器能力区分物理信号类型是主要的分类模式，如三原色感知器识别复杂颜色、声音感知器识别声波、电化学感知器感知生物电的变化等。

2．符号转换模块

对于每个感知器的每次感知都要进行符号转换。只有转换为智能体规定的、专用的特定符号体系，才能为智能体对感知信息的处理创造基础。符号转换模块可实现是显然的。

3．标识模块

标识模块有三大功能要求：一是基于统一的智能体标识体系；二是对感知对象的客观存在给出唯一标识；三是基于当时拥有的信息，完整标识当前感知对象与其他感知对象在时间、空间、场景或事件中的关系。

感知标识体系是智能体标识体系的一个组成部分，在智能体控制功能体系下的规则功能子体系的规范下，由感知功能体系维护和使用。

针对其可区分的颗粒度，对感知对象以物理存在标准赋予唯一标识。一般地，一次静态感知的对象可以区分三种颗粒度：框、单点和组。框是指一个感知器一次感知的内容，如视频的一帧、音频的一段。单点是指一框中被感知器能区分的最小单元。组是指感知器可以在框中区分出来的具有独立含义的一组单点集合，一个单点可以归入多个组中。对于动态的关联对象，则需要根据感知的目的来区分更大的标识单元，区分的依据是对象的次序关系、时空关系等。存在性标识基于颗粒度及标识规则，标识规则应该作为智能体初始、赋予的一项内容。

一个感知对象与其他感知对象间关系的标识基于智能体已有的知识。随着感知的积累及其构成中成长通道作用的发挥，关系的标识会日臻完善。

4．识别模块

识别模块的功能是将感知器拥有的可识别内容与感知对象匹配，确定是否存在一致或相似的内容。如果存在，则要确定数量及位置；如果相似，则要给出相似度。相似度的确定规则应该前置于感知器中。

5．组合模块

组合是感知功能中重要且复杂的部分。重要性体现在感知结果中最有意义的部分大都产生于组合后，复杂性体现在组合可能的多样性和不确定性。显然，如果感知器拥有的经验中已经存在组合出来的有意义内容，则无须组合。

组合的重要性和复杂性不仅体现在一个感知框中的组合，更体现在同一感知器的不同感知框内容的组合，以及不同感知器的相关内容的组合。对于前者，例如，同一个人出现在一个视频中或相关静态框中，需要组合；对于后者，同一个人讲话的形态与语音通常由不同的感知器识别，需要组合成一体。

组合的实现基于确定的规则和流程，并在感知的进程中不断完善。由于智能体感知不追求全部识别、全部准确，因此上述组合功能是能够实现的。

6．处置决策模块

处置决策模块承担对感知结果判断并做出处置决定的功能。提交描述、交互、保存或放弃，都基于事先存在的判断准则。判断准则应当是初始、赋予的一个组成部分，并根据感知的结果、依据给定原则持续完善。来自后处理的决策判断，流程和规则均与前述相同。

7．交互模块

交互模块功能是智能体交互功能体系的一个子集。它在交互功能体系的管理下执行感知部分的交互性任务。实现交互并不复杂。智能体通过特定的网络或直接通道向约定或非约定的智能体提出问题，得到回答。提出的问题基于感知器特征，对模糊、不确定的任务提出问题，如文字的变体、影响不清晰等原因。交互以“这是什么”“这是××吗”“这两者是××关系吗”或类似问题为主。对于交互的结果处理也以是、不是、是什么三类为主。一些有价值的中间性、调整性问答，在该感知器及感知功能组的交互能力提升的基础上，用常规推理模式实现。

交互模块不仅需要实现交互，还要对交互的结果做出确定性评价。为了后者，需要在交互开始时对向谁提问、向多少智能体提问、如何提问进行设计，以方便得出确定性的结论。

8．后处理模块

后处理模块承担所有离开感知处理区域并将与感知处理相关的任务反馈给感知器的功能。成长通道及交互结果是后处理任务的主要来源。后处理功能的特征是感知功能体系与智能体其他功能体系之间的衔接，将感知功能向其他部分提交任务的结果和其他功能体系对感知部分的建议分配到感知部分相应的功能阶段落实。这些后处理功能的实现均根据预先确定的流程及规则，并在总结处理经验中调整。

表2.1中，9.4和9.5所要求的处理功能不同于其他后处理模块，需要单独表述。9.4描述的是如何将保存于感知存储区的未经识别的对象通过与2.2.1节中讨论的不同方式进行处理，找出对智能体有价值的对象。不同方式是指所有已经证明有效并且是智能体能够支持的模式识别方法。智能体能够支持三个基本含义：一是计算资源能够支持，二是无须额外标识，三是后处理或学习功能体系拥有并可以操作。理论上，智能体可以拥有规模很大的计算资源，但这些资源被智能体各类构成部件从不停息的处理所占用，且很多模式识别方法需要的计算资源强度很大，并不是智能体所能支持的。无须额外标识是指用作识别的感知对象除在感知标识阶段已经标识以外，不再启动任何标识行动。智能体发展的一个基本原则是利用所有已知的智能成果，但已有的成果被智能体所用需要条件、时间和代价，智能体拥有并能操作的方法只是已经存在并使用的模式识别方法的一个子集。被识别出来的对象将由后处理系统依据9.5的方式交由相应的感知器确认（其实是一个再识别过程），后续的处理同感知器识别以后的流程。9.5则由后处理模块触发，仅启动改变了知识和经验的感知器，开始描述与2.2.1节相同的感知过程。

9．规则模块

规则模块承担所有实现感知功能需要的规则的补充和修改，在必要并有能力时，也可能需要制定新的规则。

规则是感知功能系统所有功能实现的基础，主要有分类规则、标识规则、转换规则、识别规则、组合规则、交互规则、判断规则、控制规则、协同规则等。

列举的，或可以预期的必要的规则都应该成为智能体初始、赋予的组成部分。同时，对规则的修改、完善同样需要规定原则和流程。

第一次判断规则基于传感器的特征，判断的目的是确认一个感知框的内容是否属于该传感器可以感知的范畴。确认的基础是将转换后的结果与该传感器之前感知的经验值比对，规则就是符合率，符合率初始基于人类知识，并在智能体持续的感知过程中调整。调整的基础是智能体成长过程的学习，其内容将在学习和成长相关章节详细讨论。第二次判断规则的形成和发展过程与第一次相似，依据组合的结果来决定。一般地，没有组合成果，即在一个感知框中没有一个组合成果的，传输到存储区，有一个及以上组合成果的，传输到描述区。描述及此后智能过程对该组合的评价将反馈到组合区，作为组合形成和评价规则的基础。

组合是感知的核心功能。感知器的组合主要应对四类场景：一是对视频的框识别其中有意义的组，二是对视频中同步的音频进行组合，三是将一个事件或状态同一时间的感知进行组合，四是将接收的一段符号组合为有意义的组。

组合的规则基于感知器的功能和承担的任务，来源是普遍性的模式识别规则或特殊性的背景知识引导。一个感知器对感知对象如何组合，来源是初始、赋予及持续的来自描述、记忆、学习等功能体系的反馈。

所有规则和原则均在初始、赋予时系统地嵌入智能体，并对操作系统如何适应学习、成长过程中的调整给予预留功能模块。

10．协同模块

协同既指感知功能体系内部不同传感器、不同传感器组之间的协同，也指智能体能跨功能体系的协同。例如，感知结果的组合，交互功能的实现，来自控制通道的指令的实施，资源的申请和管理，等等。

协同模块的核心是当各个功能衔接时，按给定的格式、流程、参数等，实现协同的互操作。协同模块的基础功能是相似的，智能体可以自行发展和增加新的协同模块。

11．成长模块

智能体在发展过程中积累经验、持续成长是智能体构建和发展必须遵循的基本原则。感知功能在初始、赋予之后，应该能够通过自身的感知实践积累经验，并将经验按照一定的控制流程和原则转换为既有功能的调整、扩展和完善。

成长主要体现在三方面。一是感知器数量的增加和范围的增长。数量增加是指同类增加，可以有更强的并行处置能力，提高了智能体对来自外部的海量感知对象的处理速度。范围增长是指增加新的类型，扩展了智能体感知的范围，直至将所有需要增加并能增加的感知器类型都称为智能体的感知构件。二是感知微处理器识别能力的成长。成长既体现在物理能力方面，如辨别的精细程度，还体现在逻辑能力、匹配算法、已辨识对象的体系化增加等方面。例如，对人脸的识别，从最早只可以辨识几个开发、维护人员，到千万以上量级的人脸识别。三是识别流程的优化与规则的完善。例如，感知功能前端的分类、中间的匹配与识别，后端的组合、处置决策与后处理，也经由实践总结而持续提升、优化。成长将在2.5节进一步讨论。

2.2.3 感知功能系统的组件及其实现

感知功能系统的组件如图2.5所示，包含三个核心部件：感知微处理器、感知功能组和感知功能系统及两个协同部件：感知通道、协同功能，其中两个协同部件不属于感知功能系统。

1．感知微处理器

所有感知对象均通过感知微处理器决定智能体对感知对象的辨识，因此它是感知功能系统的基础，其他功能组件以它为中心。

如图2.6所示，一般而言，感知微处理器由一组硬件、一套软件和一个知识库构成，是一个独立的可以成长的处理中心。

感知微处理器的硬件由三部分构成，即传感器、处理器和连接链路。传感器区分可感知的信号或符号，完成接收过程。传感器以已有的传感技术为基础，在智能体达到十分强大的功能之前，利用已有的传感技术是唯一的实现路径。处理器承担软件运行和知识库管理，一般使用专用芯片，如FPGA。链路实现微处理器所有连接功能。

感知微处理器的软件是实现并持续改善识别感知对象的规则和流程的工具，其本质上是一个专用操作系统。它的主要功能有：执行微处理器的所有感知流程，完善规则，管理知识库。不同的感知微处理器功能不同，使用的规则和知识库复杂性不同，软件的规模和复杂程度也不同。有的感知是直接的、不变的，其使用的规则和知识库相对简单；有的感知过程比较复杂，如需要若干感知微处理器的协同，以及层次分解和叠加，相应的规则及知识库相对复杂。感知微处理器软件采用初始赋予基本功能、在感知实践中持续完善的策略。所以软件实际上可依次分为两个部分：执行感知、提升感知能力。智能体对自身软件的修改、补充、增加有专门的功能系统予以实现，关于感知微处理器的软件，需要感知微处理器软件的配合。

一个自有的知识或经验库是感知微处理器完成感知任务、不断提升识别能力的主要载体。或者说，感知微处理器的识别能力除所使用的规则与软件外，主要的基础是知识库拥有相关知识的数量。知识和经验库保存了该感知微处理器所有能识别或已识别的不重复的对象，是智能体记忆相对于该处理器的一个镜像。识别人的脸、眼睛、耳朵、眉毛的感知器，保留了所有已识别的人脸、人眼、人耳、眉毛；字符识别感知器则以一个特定的字符为单位，保留与该字符相关的、已识别的所有变形，如汉字的繁简体、美术字体等。

感知微处理器以已经存在的传感器为基础，是一个庞大的家族，不同类别的功能存在重大差异。按表2.1的分类，状态变量的感知是最简单的，与传感器功能相同的地方最多。图形、物体的感知比状态变量复杂一些，需要一定复杂程度的匹配及组合，提升过程主要依靠经验的积累，在积累过程中，交互模式与以模式识别为主体的学习模式并重。单个文字的识别技术并不复杂，将同一文字的不同变体集中到一个标准字符下，交互成为主要的方式，学习过程对知识库的增长也有重要作用。文字识别的主要内容是组合，既要通过一个个字符感知器保证智能体对含义的把控，又要将分割的文字重新按输入对象的上下文组合、复原，这个复原还要保证智能体的理解和管理，需要良好的感知功能组设计。音、视频感知复杂度高的原因是其中包含大量内容，识别其中含义的难度整体比较大。音、视频识别需要针对感知对象的特征，分别设计专用的流程、规则。而事件、场景的感知，采用感知对象一致的技术，重点在设计基于识别目的的重组过程。

感知微处理器接受感知功能组和感知功能体系的管理。感知微处理器与外部的连接，接受感知及其他功能系统的反馈，以及感知结果的组合、调整，分别接受感知功能组和感知功能系统的管理、控制。

2．感知功能组

感知功能组的主要功能是管理一类在感知过程中需要协同工作的感知微处理器，以更加有效地实现感知目的。感知功能组有多个层次，可能是稳定的长期存在，也可能是临时的，因为特殊的需要形成。功能组的形成机制在于感知发展的实际需求，稳定的基于对应的记忆单元的稳定，临时的基于相关功能组某个进程的需求。

有两类主要的协同需求，即感知对象接收过程的协同和组合过程的协同。接收过程协同的目的是优化和还原。优化是指从感知通道进入的感知对象到感知微处理器接受的过程如何实现最优。如视频，有的对象可能适合广播式发布后由不同的感知器分别接收，功能组从组合的角度整合；有的对象可能适合先用三元色感知器、形状感知器感知后，再由特定物体感知器集成，等等。

组合过程的协同是还原感知对象被感知器切割的部分，通过组合识别回复感知对象包含的有价值内容。功能组的组合是指感知器自身组合基础之上的所有有意义的组合，至少在三个场景下需要组合协同：一是前述视频感知，采取分光、分简单形状，所有参与这个过程的感知器需要协同组合；二是字符感知器还原文本相关的字符集，需要协同组合；三是事件和场景感知通常需要跨越多个感知框，需要功能组进行更加复杂的感知协同。

功能组协同基于自身的知识库及必要的特殊规则，如针对字符的文本匹配规则、针对分光感知的成物组合规则、针对场景的全局性组合规则、针对事件的事件对象时间系列抽取规则等。

功能组是一个基于概念体系的层次结构。在智能体已经拥有的知识图谱基础上进行组合的管理和控制。

3．感知功能系统

感知功能系统是指在感知微处理器及感知功能组之上的整体性功能系统，它承担微处理器的成长管理、功能组成立和调整管理、感知通道及其他资源使用和调整的协调、所有跨功能系统的连接与交流等。因此，在感知功能系统组成中，两侧的部分均由它代表感知系统参与管理、协调。

微处理器成长管理主要有两部分。一是指微处理器的增加。感知功能系统向资源管理系统提出感知器的增加方案，包括已经有的感知器数量增加，以及智能体还没有但社会上已经使用的传感器。但传感器不等于感知微处理器，需要在此基础上增加相应的软件和知识库。功能增长，可以通过复制实现；新增功能则需要再构建新的软件和知识库。知识库初始可以通过交互获取，软件本质上是在类似微处理器软件基础上的编制，提交软件功能系统完成。二是指知识库成长的管理，特别是跨功能组的知识库更新协调。

一个功能组就是一组关联的概念，具有概念体系或知识图谱的所有特征。智能体的概念体系在不断调整，所以功能组成立和调整管理经常发生。功能组的调整由功能体系统一管理，基础是智能体记忆系统的变化。

感知通道及其他资源使用和调整的协调是感知功能系统与智能体其他系统的工作性交互，是智能体一级功能系统必须承担的事项。所有的协调都基于确定的流程和给定的规则，这些流程和规则由程序执行。跨功能系统的协同对智能体生存发展至关重要。所有这类规则和流程的改变必须刚性地基于给定的规则和流程，每次改变必须遵循确定的原则，严格按照确定的流程执行。

感知通道有两类：一类是感知物理信号的。这个通道就是感知器能达到的感知环境。无论是直接的外部状态感知，如摄像头、录音机、温度计等需要的感知环境，还是需要特殊装置的感知环境，如炼铁高炉内需要掌控的状态、输气管道的运行状态等。直接通道是一般智能体感知必须具备的，也是必然可以具备的。特殊通道则依据智能体的应用需求而定。无论何种需求，智能体只利用已经成熟的技术，无须另行开发。另一类是感知逻辑符号的，即感知已经是电磁形态存在的符号。符号的感知通道就是智能体与外部信息系统或网络的接口，也是已经存在的，在智能体发展到成熟阶段之前，无须另行研发。

信息传输网络是感知功能实现的重要组成部分。前述讨论已经介绍，智能体对感知的要求是将最基本的单元作为最小单位。以视频为例，无论用何种方式，都需要数以万计、十万计的感知器，智能体传感器的总数可能达到十亿量级，尽管有很多传感器只感知一个特定的量，只需要一条信息线路，但所有感知部分的传输通道数量依然是惊人的。由于距离、环境、感知对象的不同，感知信号传输系统采用不同的线路和控制、处理技术。但所有这些线路或技术，都是已经存在的，在智能体进入成熟阶段之前，不需要研发新的传输通道。

感知微处理器和感知功能组的功能实现基于各自的操作系统，感知功能系统不仅应对这些软件系统进行有效的管理，还有实现自身功能的软件，这些软件系统应能够满足图2.4及表2.2讨论的全部功能需求。

2.2.4 智能体感知与传感系统和模式识别

智能体感知功能体系的全部目的是将外部的对象转变为自身能管理、利用的信息，满足自己知识增长和任务执行的需求，这必然需要借用传感器系统和模式识别的功能或方法。

传感器或传感系统是智能体必须借助的一类重要组件。传感器的一般结构如图2.7所示，其功能是将外部的被测量转换为系统可用的电量，它可以是模拟的，也可以是数字的。传感器是智能体感知处理器的前端部分，用于完成所有信号的接收和初步转换，感知处理器从传感器的转换电量处接收电信号并开始后续的处理。传感器门类众多，到2018年，市面上已经有3.5万多种传感器，它们具有广泛的感知功能。智能体在发展到成熟期之前，可以借用所有的传感器为自身的成长和发展服务。

一般地，感知功能系统借用传感器只是用来接收物理信号或还原逻辑符号，如果有必要，还承担部分转换工作。感知系统的目的是将每次感知识别的成果转变成智能体记忆中的一部分，而不只是完成某种任务。用于自动化控制系统的传感器，在智能体承担类似任务时，将发挥全部作用。对于智能体，利用传感器完成了需要执行的任务，并不等于感知功能已经完成，它还需要保留信息，成为记忆，即智能体知识和经验集合中的一个组成部分，成为智能体学习的一次来源。

感知功能系统借用人类社会取得的所有在传感器及模/数、数/模转换等其他领域的成果，如光学字符识别技术。

感知功能系统在后处理环节（也可以称为学习环节）使用模式识别技术来辨识保留在感知存储区域中的未感知对象，有需要时，也可能在感知对象的前处理中使用模式识别算法。隐马尔可夫模型、高斯混合模型与深度神经网络的结合^[4，5]，可能有助于优化、加速语音及图像的感知。

模式识别系统的目的与感知功能系统的感知目的不同^[4]，智能体将此作为工具利用，而不能直接使用模式识别的成果。