人工智能（AI）的构成要素主要包括感知、理解与决策。这三者相互关联，共同构成了AI系统的核心功能。
1. 感知：感知是AI系统获取外部信息的过程。在感知阶段，AI系统通过传感器、摄像头等设备收集环境数据，如图像、声音、文本等。这些数据为后续的理解与决策提供了基础。例如，自动驾驶汽车通过摄像头和雷达传感器感知道路、车辆和行人等信息，以便做出行驶决策。
2. 理解：理解是指AI系统对感知到的信息进行分析、处理和解释的过程。理解可以分为两个层次：低层理解和高层理解。低层理解是指对原始数据的处理，如语音识别中的音素识别、图像识别中的像素分类等。高层理解是指对感知到的信息进行抽象、推理和判断，如自然语言处理中的语义理解、机器翻译中的语境分析等。理解过程需要借助机器学习、深度学习等技术，通过对大量数据的训练，使AI系统具备一定的知识储备和推理能力。
3. 决策：决策是AI系统根据理解结果制定行动方案的过程。决策可以分为两种情况：基于规则的决策和基于知识的决策。基于规则的决策是指根据预设的规则或算法，直接给出行动方案。例如，推荐系统中的推荐算法可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相应的商品。基于知识的决策是指根据已有的知识库，通过推理得出行动方案。例如，医疗诊断系统中的诊断算法可以根据患者的病史和症状，给出初步的诊断意见。
总之，感知、理解与决策是AI系统的三个关键要素。感知负责获取外部信息，理解负责对信息进行分析、处理和解释，决策负责根据理解结果制定行动方案。这三者相互关联，共同构成了AI系统的核心功能。随着技术的不断发展，感知、理解与决策的能力将不断提高，使AI系统更加智能、高效地服务于人类生活。
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