本文在人工智能科学领域中选取具有代表性的遗传算法作为研究对象,对遗传算法模式识别的机理进行深入论述,通过机制调节、算子影响、算法自适应性这几方面的详细阐述,反思人工科学的本质内涵,通过对算法机理的理解认识到算法是对现实问题的数字化建模,转变为计算机逻辑语言的思维方法进而认识人类世界。对此探索科学理论的本质、发展过程以及功能作用为科技哲学的发展提供新的实际理论依据和现实发展方向。本文首先对遗传算法与模式识别的原理进行了简要概述,遗传算法作为人工智能领域内核心算法代表,具有很好的调节策略与并行搜索性能,可以很好的体现人工智能领域发展的智能特性,因此作为主要模式识别的研究对象。遗传算法模式识别的运行机理主要体现在遗传算子的调整机制、适应函数的设定机制以及并行性这三个主要方面。最先在调整机制的研究中可以得出选择算子的好的筛选机制可以保存样本的个体优势,扩大种群的优秀性能,增强种群的进化过程;交叉算子的特点就是为扩大种群的多样性提供帮助,目的找到新的基因空间,使新的群体当中的个体含有多样性;变异算子是对目标群体中个体串的某个基因位置上的基因点做变动,目的也是为了保持群体的多样性,与交叉算子在功能性上产生一种动态的平衡,体现算法的自适应特性。但真正的平衡还需要依赖适应度函数,适应函数的设定会直接影响算法的结果,如果算法采用适应值差别高的选择策略,那么个体的优势会导致算法过早地收敛到局部最优解,相反,如果个体的适应值差别过小,那么可能导致算法的收敛速度过慢,产生停滞现象。因此调节算子的存在体现了遗传算法模式识别的自适应性能,需要根据外界条件的变化相适应的进行调节设定。其次,从并行特性来讲,这是遗传算法模式定理本身具有的特点,因为遗传算法是根据种群的方式组合群体小范围搜索,同时搜索所求解空间内的众多个区域,互相信息交流,对搜索空间内的多个解进行评估,使算法具有很好的全局搜索能力,根据模式定理的原理对适应度高于群体平均适应值的,长度较短,低阶的模式类在遗传算法的迭代中将按指数规律增长,这就表明遗传算法当中发生优胜劣汰的原因,在遗传计算过程中能存活的有效模式都是长度短、低阶次、平均适应值高于群体平均适应值的优良模式,这里套用奥卡姆的剃刀理论,简单成就高效。遗传算法就是利用这些优良模式方法最终进化到最优解,为模式识别提供准确性。最后,通过遗传算法模式识别的机理研究对机器认识本质进行深刻反思,认识到算法体现了计算机的机械智力,通过对现实问题的数字化建模转变为计算机逻辑语言的思维方法进而认识人类世界。既然是机械计算步骤就会存在不可计算的界限问题,那么机器认识的边界问题是作为人工智能社会未来发展的必不可少的哲学探求。