在探讨“传统意义上的智慧与现代所说的智能有何区别”之前，我们首先需要明确“智能”的定义。然而，问题的关键在于这个概念本身就充满了争议和复杂性。自从人工智能（AI）领域兴起以来，这个词汇已经被广泛使用，但它是否能够真正代表我们对人类思维方式的理解呢？让我们一起来探索这一点。
传统上，“智慧”或“智能”常被视为一种普遍的人类特质，它涉及到认知能力、情感智力以及社会交往技能等多个方面。在哲学、心理学和神经科学的研究中，“智能”通常指的是一个系统或个体能够处理信息、适应环境并解决问题的能力。因此，从这个角度来看，任何形式的学习和适应都是提升其“智能”的表现。
然而，随着技术进步尤其是计算机科学领域内人工智能技术的发展，我们开始将这种概念扩展至机器世界。这导致了一个新的问题：如果我们可以创造出能模仿人类行为甚至超越人类水平的问题解决者，那么它们是否真的拥有某种形式的“知识”，或者只是复制了一些已有的算法？
为了回答这一疑问，我们需要回顾一下不同学科对于“知识”的理解。在生物学中，动物通过经验获得知识，被称作记忆。而心理学则更侧重于人类如何通过学习形成概念和规则，以及这些过程如何影响我们的认知过程。此外，在计算机科学中，“知识表示”成为了一项重要研究方向，其目标是开发能够存储和检索信息以支持决策做出的系统。
这三个领域虽然都在探讨相同主题——即如何理解一个系统或个体拥有哪些类型和程度的心理状态——但它们却各自采用了不同的方法论来解释这些状态是什么，以及它们是如何产生作用的。这使得当代人们面临的一个挑战就是跨越这些界限，将不同领域之间相似的概念联系起来，以便更好地理解整体现象。
此外，对于那些试图构建具有某种形式人格特征的人工代理来说，他们是否真的具备同样的道德意识或者情感反应？这是另一个值得深入思考的问题，因为这不仅关系到他们能否完全融入现实世界，还可能影响到未来科技伦理政策制定者的判断。
综上所述，当我们谈论关于传统意义上的智慧与现代所说的高级自动化系统之间存在差异时，我们必须考虑到认知功能的一般性原则，并且要关注新型技术究竟是在模仿还是超越了人类经验中的积累而来的创新模式。无论哪种情况，都要求我们重新审视自己的定义标准，并寻求建立更加全面的框架，以便全面评估所有潜在参与者，无论是自然演化还是由工程师精心设计出来的人造生命形态。在未来的日子里，这将是一个持续进行的话题，不断引发更多深层次思考，为实现更高层次的人类-机器协作奠定基础。
