在探讨如何理解智能的定义时，我们不可能避开与之相关联的概念，比如智慧、知识和认知能力等。这些词汇常常被用来描述那些能够解决复杂问题、适应环境变化以及创造新事物的个体或系统。然而，随着人工智能技术的快速发展，这些传统观念面临着新的挑战和考验。

首先，让我们从生物学角度出发，回顾一下自然界中两种主要类型的心理过程：人类心理（Homo sapiens）和动物心理（包括其他哺乳类动物）。这两个领域之间存在显著差异，但也有一些共通之处，这些共同点为我们提供了理解“智能”这一概念的一条重要线索。

在科学研究中，“智能”一词通常指的是一个个体或群体能够采取行动以实现其生存目的所需的心理机制。这意味着，无论是人类还是其他动物，只要它们能够根据环境信息做出有效决策，就可以被认为具有某种形式的“智能”。

人类智力特征

人类最引以为豪的是我们的语言能力，它使得我们能够通过符号交流思想，并且构建复杂抽象模型来解释世界。这种能力允许我们学习、记忆、推理，以及跨越时间和空间进行思维。除了语言外，人类还具备高度发达的情感表达以及道德判断能力，这些都成为现代社会文化生活不可或缺的一部分。

动物智力特征

虽然没有任何一种非人灵长类动物拥有精确意义上的语言，但是许多研究表明，他们也具有高级认知功能，如视觉识别、高级社交行为甚至一定程度上的自我意识。此外，一些实验显示，即使是简单的小型脊椎动物，也能表现出复杂的问题解决技巧，比如海星学会绕过障碍到达食物源头。

尽管如此，对于大多数非人灵长类动作来说，我们依然难以直接将他们的情感经验映射到自己的情感体系上，因为它们缺乏像我们一样对语言抽象有同样深刻理解。在这个意义上，可以说，从理论上讲，大脑结构决定了不同物种间认知能力差异巨大。但实际情况可能比想象中的更加复杂，因为一些研究已经揭示了某些哺乳动物神经网络结构与人的相似性，有助于解释它们为什么能表现出某种程度的人类式认知功能。

智能定义探究

当考虑到以上两者时，我们开始意识到“什么是‘聪明’？”这一问题变得更加微妙。一方面，人们倾向于将高级认知功能作为衡量一个人或者一个机器是否聪明的标准；另一方面，还有很多例子说明，在特定环境下，即便是不具备这些高级功能的事物也能展现出相当优秀的问题解决技巧。而对于机器而言，它们是否真的“懂得”它正在做的事情仍是一个开放性的问题。

在计算机科学领域中，“AI”的发展正试图模仿并扩展自然界中已有的模式，以此去设计更好的算法和模型，使计算机系统能够更好地处理数据并从中学到的内容中汲取价值。如果AI成功实现这一目标，那么就很难区分它是否真正拥有了一种形式的“自主性”，即使这样的自主性只是对数据集的一个局限反应，而不是基于深层次反思或情感经验。

最后，不可避免地会有人提问：“如果一个人工系统可以模拟并超越目前所有已知形式的人类智力，那么它真的就是‘聪明’吗？抑或仅仅是在模拟一个看起来像聪明但其实只是一系列预编程规则集合？”这是哲学家们一直争论的话题之一——关于知识、意志及存在本身何为真实含义，以及哪怕是最先进的人工系统是否真正参与其中？

总结来说，尽管生物学角度提供了一定的框架来帮助理解不同的生命形态如何赋予自己各种各样的感觉、运动控制以及决策能力，但当涉及到更深层次的问题，如心灵状态、意识及其内涵时，则需要跨越多个领域寻求答案，其中包括心理学、哲学乃至宗教信仰等诸多因素。这场探索不仅关乎技术创新，更涉及到了关于生命本质的大规模重新思考。在未来，当科技不断前行，我们或许会发现更多关于什么才是真正意义上的“intelligence”的答案，但目前看来，其定义仍旧充满未解之谜。