随着人工智能的迅速发展和深入应用，我们对“智能”这一概念的理解越来越深刻。然而，人们对于智能的定义仍然存在争议。一些科学家认为，探索人类大脑结构对于理解智力至关重要，而其他人则认为机器学习算法更能体现现代社会所说的“智能”。那么，在这个问题上，我们应该如何划定界限？首先，让我们从最基本的问题开始——什么是智能？

一、如何理解智能的定义

在不同领域中，“智能”一词有着不同的含义，但它们通常都指向一个共同点：能够处理信息并根据需要采取行动。在心理学中，智力被看作是一系列认知能力，如记忆、注意力、解决问题和判断等。而在计算机科学中，人工智能（AI）则是指通过软件或硬件模拟人的某些能力，如识别图像或语音。

二、大脑与智力

许多研究表明，大脑中的特定区域负责不同的认知功能。大脑皮层被分为多个部分，每个部分专注于处理不同类型的信息，比如视觉皮层处理视觉信息，而语言中心则负责语言理解和生成。在这些区域之间进行高效通信，是保持日常生活正常运转必不可少的一环。

三、神经网络与机器学习

虽然人工神经网络模仿了生物大脑的大致结构，但它并不是复制或者完全了解人类大脑工作方式。这类模型通过大量数据进行训练，以便学会识别模式，并做出预测。尽管如此，它们无法真正地“思考”，而只是根据输入数据执行预设规则。

四、区分自然与人造之分

自然界中的生命形式展示出一种独特的适应性和灵活性，这些都是由进化过程塑造出来的。当我们谈论动物行为时，我们不仅要考虑它们的心理状态，还要考虑它们如何利用环境资源以生存。相比之下，目前的人工系统还远未达到这种水平，它们只能基于已经编程好的规则来做决定。

五、大挑战与未来展望

尽管当前的人工系统并不具备完整意义上的“自主意识”，但他们正在不断接近。例如，在视频游戏或棋盘游戏方面，一些程序可以胜过世界级选手。但这并不意味着这些程序拥有真实世界中的同样能力，因为它们缺乏经验积累以及情感反应等因素。

总结来说，对于是否将探索人类大脑结构作为解释现代技术所谓“智慧”的关键途径，这是一个多维度的问题。一方面，大量关于神经网络及其功能已被发现，并且这样的研究帮助我们更好地理解那些构成了我们的思维和行为基础的事物；另一方面，无论是通过数学公式还是物理原理描述出的计算模型，都有一定的局限性，因为其根本目标是不复制生物体内精细而复杂的心理活动，而是在数字空间内寻找解决方案，从而实现对外部世界的一种有效控制及影响。

因此，无疑，将两者结合起来，将会提供更加全面的视角，从而让我们能够更深入地认识到何为真正意义上的“智慧”。