人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的核心层可以分为以下几个层次：
1. 感知层：这是人工智能系统与外部环境交互的接口。感知层负责收集环境信息，包括视觉、听觉、触觉等。例如，计算机视觉系统通过摄像头捕捉图像，语音识别系统通过麦克风捕捉声音。感知层的目标是使人工智能系统能够理解和解释这些输入数据。
2. 数据处理层：数据处理层负责对感知层的输入数据进行预处理、特征提取和数据分析。这一层的目的是将原始数据转换为有用的信息，以便后续的决策层进行分析和推理。例如，计算机视觉中的图像处理技术可以用于识别图像中的物体、场景和动作。
3. 决策层：决策层负责根据感知层和数据处理层的输出，制定相应的行动策略或判断。决策层通常基于机器学习算法来实现，如神经网络、支持向量机等。决策层的目标是使人工智能系统能够自主地做出决策，以解决实际问题。
4. 执行层：执行层负责将决策层制定的行动计划转化为具体的操作。执行层可以是物理设备（如机器人、无人机等），也可以是软件程序（如自动驾驶汽车的导航系统）。执行层的目标是使人工智能系统能够按照预定的计划完成任务，实现智能化的自动化。
5. 知识表示与存储层：知识表示与存储层负责将人工智能系统的知识和经验进行组织和存储。这包括知识的表示方法（如规则、专家系统等）、知识库的构建和管理以及知识更新和维护。知识表示与存储层的目标是使人工智能系统能够利用已有的知识进行学习和推理，提高其智能水平。
6. 知识更新与维护层：知识更新与维护层负责对人工智能系统的知识和经验进行持续的更新和维护。这包括对新数据的采集、分析和处理，以及对现有知识的修正和完善。知识更新与维护层的目标是使人工智能系统能够适应不断变化的环境，保持其智能水平的先进性和有效性。
总之，人工智能的核心层涵盖了感知层、数据处理层、决策层、执行层、知识表示与存储层以及知识更新与维护层等多个层次。这些层次相互协作，共同构成了一个完整的人工智能系统，使其能够在复杂环境中实现自主学习和智能决策。
