人工智能（artificial intelligence, ai）技术是建立在多个层次上的，这些层次包括感知、理解、推理和决策等。以下是对人工智能技术基于的层次的详细分析：
1. 感知层：这是人工智能技术的最基础层次，主要涉及计算机对外界环境的感知能力。在感知层，计算机通过传感器、摄像头、麦克风等设备获取外界信息，如图像、声音、文本等。这些信息经过预处理后，为后续的理解和推理提供输入。例如，计算机视觉系统可以识别图像中的物体、人脸、场景等；语音识别系统可以将语音转换为文字，实现人机交互。
2. 理解层：理解层是人工智能技术的核心层次，主要涉及计算机对感知到的信息进行理解和解释。在理解层，计算机需要对感知到的信息进行语义分析和模式识别，以提取关键特征和规律。理解层的目标是使计算机能够理解人类语言、自然语言和专业术语，从而实现与人类的自然交流。例如，自然语言处理（nlp）技术可以实现机器翻译、情感分析、问答系统等功能；计算机视觉技术可以实现图像识别、目标检测、人脸识别等功能。
3. 推理层：推理层是人工智能技术的关键层次，主要涉及计算机根据已有知识和规则进行逻辑推理和问题求解。在推理层，计算机需要运用知识库和逻辑规则来解决问题。推理层的目标是使计算机具备自主学习和推理的能力，从而实现智能决策和自适应控制。例如，专家系统（expert system）是一种基于推理层的人工智能技术，它可以根据领域专家的知识进行推理和决策；机器学习（machine learning）也是一种基于推理层的人工智能技术，它通过训练数据学习规律和模式，实现智能预测和分类。
4. 决策层：决策层是人工智能技术的高级层次，主要涉及计算机根据推理结果做出决策和行动。在决策层，计算机需要运用综合分析方法对问题进行评估和选择，以实现最优解。决策层的目标是使计算机具备自主决策和自适应优化的能力，从而提高任务执行的效率和效果。例如，机器人导航系统可以根据环境信息和任务要求进行路径规划和避障；自动驾驶汽车可以根据路况信息和交通规则进行车辆控制和安全行驶。
总之，人工智能技术是基于感知、理解、推理和决策等多个层次的复杂系统。这些层次相互关联、相互影响，共同构成了人工智能技术的基础框架。随着技术的发展，人工智能技术将继续向更高层次发展，为实现智能化生产和生活提供更多可能性。
