很难说我们在过去三千年中在定义智能方面是否取得了重大进展。 我们至少已经基本上排除了一些更显而易见的假想，例如智能是很容易测量的，或者它取决于生物学标记，例如头部形状或脑部大小。

　　对于什么才是构成智能的因素，我们似乎都有自己的想法，所有很难有一种定义能够复合所有人的标准。有学者曾经在2007年做了一个关于智能定义的合集（A Collection of Definitions of Intelligence），这份合集就像是射击的靶子，虽然它们都射向同一个方向，然而没有一个定义射中的靶心，有些过于具体，有些过于笼统，有些很通俗，有些很学术。

　　在这些所有的定义当中，我发现只有一个既简明又足够根本，值得我们去深入探究：智能是解决新问题的能力。

　　毕竟，这也是“适应性”（adaptability）、“归纳性”（generalizing）“自主性”（initiative）的核心，这三个词分别对应着与智能密切相关的“推理”（reason）、“判断”（judgment）、“感知“（perception），atv，很明显，人类通过推理来解决问题的能力很重要，但是更为重要的是，一个人可以把解决一些问题的能力转化为解决其他问题的能力。这种自然转化的能力是智能的关键，虽然目前还没有人能够清楚描述这一概念。

　　在未来，人工智能可能会有一天具备这种重要的、可适应性的推理能力吗？而且再摆脱束缚之后，转而去解决那些受人类约束、从未被定义的新问题？

　　研究人员正在努力创造新一代的人工智能，这种人工智能能够以前所未有的细节和复杂性学习和处理问题，就像人类学习一样。无论这些人工智能是在思考或者仅仅是在计算，对于哲学家和科学家来说都可能是一个问题，但是我们不得不问的一个问题是，如果真的到了那一天，这真的会是一个巨大的成就吗？

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