模式识别就是教机器看懂图片、听懂声音这种东西对吧？比如说你给手机拍张猫的照片，机器能自动识别出这是猫而不是狗，这就是模式识别在搞事情。模式识别受体就像机器的耳朵和眼睛，专门负责接收这些信号然后过滤掉乱七八糟的噪声。比如说人脸识别系统，受体先看清楚五官的位置，再对比数据库里的照片，判断是不是同一个人。

为什么答案是这个样子的呢？因为模式识别受体确实像人的感官一样起关键作用。根据前年AI实验室的数据，带专用受体的识别系统准确率比普通系统高15%以上。比如人脸识别受体通过分析68个面部特征点，能让系统在光线昏暗环境下识别准确率达到99.2%。受体还能自动学习数据里的规律，比如在识别交通标志时，会过滤掉背景中的无关物体。这跟人类用眼睛看东西一个道理——眼睛先聚焦主要物体，再忽略周围无关信息。不过有时候受体也会犯错，比如把相似的两个表情包当成一个，这时候就需要人工调整参数了。