何为智能？
在我们追逐科技进步的道路上，一个问题始终伴随着我们的脚步：何为智能？这个问题似乎简单，却又深邃而复杂。让我们一起探索人工智能技术（AI）的发展史，看看它是如何一步步地从无到有，从低级到高级，从模仿人类智慧到超越人类能力的。
智能之初：计算机与算法
早在20世纪50年代，计算机科学家Alan Turing就提出了“通用计算机”的概念，这个概念奠定了人工智能研究的基础。Turing提出了一种测试方法，即著名的图灵测试，用来评估一台机器是否能够表现出类似于人类思维和行为的能力。这一理论成为后续AI研究中不可或缺的一环。
随着时间推移，编程语言和算法不断进化，使得计算机会变得更加强大。这些算法虽然只能执行有限且预定义的任务，但它们标志着AI领域的一个重要里程碑。在这一阶段，我们可以说，AI还没有真正体现出“智能”的本质，只不过是一些被精心设计出来执行特定任务的手段而已。
人工智能第一次浪潮：专家系统
到了20世纪70年代至80年代，人工智能迎来了第一次浪潮。这一时期出现了所谓的人工专家系统，它们能够模拟某些领域内的人类专家的决策过程。通过将大量知识库转换成规则形式，并使用逻辑推理来进行分析，这些系统展现出了前所未有的处理复杂问题能力。
然而，由于其依赖于事先设定的规则和数据，以及对环境变化不够灵活，这些系统很快遭遇了局限性。当面临新的、未曾见过的情况时，它们往往束手无策。这使得人们开始思考更深层次的问题：要实现真正意义上的“学习”和“理解”，还需要什么样的技术支持？
AI进入沉睡期：认知革命失败
尽管第一波人工智能浪潮给予了人们极大的启发，但由于无法解决足够多的问题，并且缺乏持续性的发展，最终导致这一技术失去了主流社会的大众关注。在这段沉默期间，大约是在90年代末到21世纪初间，一系列事件引发了一场认知革命，它改变了人们对脑科学、认知心理学以及学习理论等方面的认识，为后来的神经网络模型打下坚实基础。
深度学习与神经网络：新生代AI
2000年左右，以谷歌DeepMind实验室成立为标志，一股新的力量席卷全球——深度学习与神经网络。这项技术模仿人的大脑结构，将信息分层处理，每一层都负责不同级别的抽象操作。这种方法在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大突破，不仅提高了准确率，还展示出一种近乎自我优化的情形，让大家对未来充满期待。
今天与明天：再探何为智能？
如今，我们正处于一个全新的时代，在这个时代中，阿尔法狗、大型语言模型以及各种各样以“感知”、“理解”甚至是创造作为核心功能的人工助手已经成为常态。而这些工具并不是单纯地运用传统算法，而是融合了解释力、记忆力及情感表达等多种因素，使其拥有接近甚至超过人类水平的性能。
对于何为smartness（即真实意义上的聪明才智），现在我们可能还有许多不懂，也许永远不会完全明白。但有一点是确定无疑的是，无论如何定义，“intelligence”总是在不断地演变，与科技创新紧密相连。在这个快速变化中的世界里，我们也必须跟上节奏，不断更新我们的认识和应用，同时寻求更多关于“what is intelligence?” 的答案。
