人工智能（AI）的五个层次模型，通常被称为AI的“ABCDE”模型，是由美国计算机科学家、未来学家约翰·麦卡锡在1980年代提出的。这个模型将人工智能系统的能力分为五个层次：
A. 感知（Perception）
感知层是人工智能系统的最基本层次，它涉及到从环境中收集数据和信息的能力。在这个层次上，系统可以通过传感器、摄像头、麦克风等设备来感知其周围的环境。例如，自动驾驶汽车通过雷达和摄像头来感知周围车辆的位置和运动，以便做出正确的驾驶决策。
B. 理解（Understanding）
理解层是感知层的进阶，它涉及到对收集到的数据进行解释和分析的能力。在这个层次上，系统需要能够理解其感知到的信息的含义，并将其与已知的知识库进行比较，以形成对世界的理解。例如，自然语言处理（NLP）技术可以帮助机器理解人类的语言，从而更好地与人类进行交流和互动。
C. 推理（Reasoning）
推理层是理解层的扩展，它涉及到基于现有知识和逻辑规则来推断新信息的能力。在这个层次上，系统需要能够根据其感知到的信息和已有的知识进行合理的推断和预测。例如，机器学习算法可以根据历史数据和统计规律来预测未来的事件，从而实现智能推荐或预测分析。
D. 计划（Planning）
计划层是推理层的进一步发展，它涉及到基于当前环境和目标来制定行动策略的能力。在这个层次上，系统需要能够根据其感知到的信息和已有的知识来制定具体的行动计划，并执行这些计划以实现目标。例如，机器人可以通过规划算法来导航到达目标位置，或者通过学习算法来优化其决策过程以提高性能。
E. 自主决策（Autonomy）
自主决策层是最高级别的人工智能层次，它涉及到系统能够在没有外部干预的情况下独立地做出决策的能力。在这个层次上，系统需要具备高度的自我组织、学习和适应能力，以实现完全自主的行为。例如，自动驾驶汽车需要在没有人类司机参与的情况下，根据其感知到的道路情况、交通规则和其他车辆的行为来自主决定行驶路线和速度。
总之，人工智能的五个层次模型为我们提供了一个清晰的框架，用于描述人工智能系统从感知到自主决策的能力演进过程。随着技术的发展和应用需求的变化，人工智能的层次模型也在不断地演化和扩展。
