在我们今天这个充满科技和创新氛围的时代，何为智能成为了一个被广泛讨论的话题。人们试图用不同的方式去定义它，虽然每个人对于“智能”的理解可能都有所不同，但总体而言，它通常指的是一种能够模仿人类思维和行为的能力，使得计算机系统能够更好地处理信息、做出判断并执行任务。

首先，我们需要认识到智能是一个多层次、复杂的概念。它不仅仅是关于算法或技术，更是一种对信息世界深刻理解和运用的能力。在这里，我们将探索从简单的机器学习模型到更加高级别的人工智能（AI）系统之间这一旅程。

机器学习：这是人工智能领域中的一块基石，它使计算机能够通过数据分析来识别模式，并据此做出预测或决策。例如，在图像识别中，通过大量标注过的图片数据训练的一个模型，可以让计算机学会区分猫和狗。但是，这样的模型依赖于输入数据质量以及它们背后的数学算法，而不是真正意义上的“思考”或“理解”。

深度学习：作为一种特殊类型的机器学习，它使用具有许多层（即深度）的神经网络来模拟大脑结构，从而实现了更高级别的问题解决能力。深度学习已经在语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展，但仍然存在于特定任务范围内，对于真正复杂的情境反应能力有限。

自主决策与行动：当一台计算设备能够根据环境变化自动调整其行为时，就进入到了自主性较强的人工智能范畴。这类系统可以自己寻找解决问题的手段，不必完全依赖外部指导或者预设规则。此类应用如无人驾驶汽车，其必须能在实时的情况下进行判断，并决定如何安全地导航至目的地。

知情与无知：了解环境和自己的状态，是任何形式认知活动中的关键要素。而对于AI来说，无知意味着缺乏上下文知识，以及对自身动作影响未来的意识。当一个人工系统不知道自己的错误率，或没有足够历史数据来建立准确预测时，其所谓“智慧”就会受到极大的限制。

伦理与道德考虑：随着AI越来越融入我们的日常生活，涉及伦理问题也变得不可避免。在设计这些高级功能时，我们必须关注隐私保护、公平性以及如何避免灾难性的错误决策。这涉及到社会价值观念与技术发展之间微妙且紧张的地缘政治学角落之争。

智能终极目标？: 随着时间推移，有些研究者开始询问是否有某种终极目标或者完美标准，以便衡量一个系统是否真正达到了一定的水平，即使这种标准现在还没有明确规定。一种可能性是在某个特定的领域内达到人类水平，如解决复杂数学问题，或进行艺术创造等。但这只是目前讨论的一个点，而且很可能会持续不断地向前发展直至我们找到答案。

综上所述，“何为智能”是一个包含多个维度的问题，每个维度都代表了一种不同层次的人工制造出的智力表现。在我们继续追求更高效率、高性能的人工智能产品之路上，要记住每一步都是对现状挑战，同时也是未来展望的一部分。