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模式识别人工智能需要的代码程序通常是基于机器学习或深度学习的算法。这些算法通过训练大量的数据来识别并理解模式。下面是一个简化的例子，展示了一个基于Python的机器学习库scikit-learn的模式识别程序。
python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据，这里以鸢尾花数据集为例
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 使用KNN算法
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(Accuracy: %.2f % (accuracy *
100.0))
这个简单的程序使用了K最近邻（KNN）算法来进行模式识别。
首先，它从scikit-learn库中加载了鸢尾花数据集，这是一个常用的分类任务数据集。
然后，程序将数据集划分为训练集和测试集，对训练集数据进行标准化处理，接着使用KNN算法训练模型，最后用模型预测测试集并计算准确率。
这个程序之所以是模式识别的例子，是因为它展示了如何从数据中识别出模式（在这里是鸢尾花的特征与其种类之间的关系），并使用这些模式来预测新数据的类别。
这只是一个非常基础的例子。在实际的模式识别任务中，可能需要使用更复杂的算法、进行更多的数据预处理和特征工程，以及进行模型调优和评估。
深度学习在模式识别领域也取得了很大的成功，特别是在处理图像、语音等复杂数据时。