数据处理即数据筛选和加工的过程，它是人工智能体系中通过对原材料（图像、文字、神经元信号等）进行加工，并赋予机器人类似于人的关键过程。
当前人工智能实现的程度和背后的逻辑是怎样的呢？接下来，从识别、理解、和推理三个方面讨论。
1、识别
识别本质上属于感知范畴。人需要从环境和客体识别开始，进而对识别到的东西做判断，即上升到认知范畴，及其也一样，并且机器是通过各种复杂的算法实现这个过程的。
在计算机领域，模式识别是机器学习的一个分支，侧重于识别数据中的模式和规律。以图像识别为例，通常是将大量的图像进行处理，提炼出主要表达特征并将特征与图像的代码存于计算机中，这一过程叫做“训练”。识别的过程是对输入的新图像做处理，与计算机中存储的所有图像进行对比，找出最相近的作为识别结果，这一过程叫做“匹配”。
目前模式识别在计算机视觉（医学图像分析）、自然语言处理（手写识别、语音识别）、生物特征识别（人脸、虹膜、指纹）等领域已经展现出超出人类的表现。
2、理解和推理
识别更强调对环境感知的分类、打标签、召回数据的能力，而理解和推理更强调明确地取人、深层次地理解和归纳总结的能力。
3、做决策
无论对于人还是机器，做决策都是基于对外界的感知，形成了理解和判断，最后再行动，其本质是一个认知的过程，但是侧重点再与寻找可供选择的方案以及采取什么样的行动。
但是，人再做决策时，不仅仅单纯依赖感知、理解和判断，还会收到人自身的需求、价值观等因素的影响。在当前阶段，人工智能还不具备处理这些复杂因素的能力，因此，它们通常是以弱人工智能辅助人类做决定。比如我们在淘宝很多店铺的客服第一关都是由机器人充当。
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