解釈レベル理論（かいしゃくレベルりろん、英: Interpretation-level theory）は、人工知能（AI）や認知科学の分野における理論の一つです。この理論は、知識の表現と処理を通じて情報を解釈する方法に焦点を当てています。
解釈レベル理論は、情報処理の3つの異なるレベルを定義します。それらは次のようになります。
コンピュータレベル（Computer level）：このレベルでは、システムが情報をどのように入力し、出力するか、つまりコンピュータの機能やアルゴリズムに焦点を当てます。具体的なハードウェアやソフトウェアの実装の詳細が関わります。
アルゴリズムレベル（Algorithm level）：このレベルでは、情報処理の手順やアルゴリズムに焦点を当てます。システムが与えられた入力をどのように処理し、適切な出力を生成するかを分析します。アルゴリズムやデータ構造などの具体的な実装に関わります。
解釈レベル（Interpretation level）：このレベルでは、情報の意味や解釈に焦点を当てます。システムが与えられた情報をどのように理解し、解釈するかを考察します。言語や意味論、推論などの概念が関わります。
解釈レベル理論は、知識や情報の処理がどのように行われるかを論じる際に有用なフレームワークとなります。この理論を用いることで、システムが情報を受け取り、それを意味や知識として解釈し、適切な応答や行動を生成する仕組みを理解することができます。
