在探讨如何理解智能的定义时，我们需要首先认识到，人类和机器之间存在着一条不可逾越的鸿沟。这个鸿沟不仅体现在物理层面，也体现在认知、情感以及行为上的差异。

1. 人类智能的多维性

人类智能是多方面发展的结果，它包括但不限于认知能力、情感智慧、社交技能和道德判断等。这种整合性极强的能力，使得我们能够应对复杂的情境，处理各种信息，并在不断变化的人生旅途中保持适应性和创造力。

2. 技术创造中的“智”

相比之下，技术创造中的“智”往往指的是算法执行速度快、效率高，以及数据处理能力强。但是，这种基于计算机程序实现的问题解决方式缺乏深度理解和情感共鸣，是一种单一维度上的表现形式。

3. 认知科学与人工智能

通过认知科学，我们可以更深入地了解人类的大脑如何工作，以及这些工作原理可能被应用于人工智能系统中。例如，大型神经网络模仿了大脑中神经元之间连接形成的大规模网络结构，但这仅仅是模仿，而非真正理解或复制大脑工作方式。

4. 智能定义：问题还是答案？

在设计新一代AI时，我们面临一个关键问题：是否应该追求完全模拟人类思维过程，以此来提升AI的性能？或者，我们应该将精力集中在提高AI解决特定任务效率上，而不是去模仿人的思维模式？

答案并非简单明了，因为它取决于我们对于“什么叫做‘聪明’？”这一问题的解释。在某些情况下，即使没有完全模拟人的思维过程，只要能够提供准确及有效地服务也许就已经足够了。而在其他场景下，无论多么高效，如果不能真正理解或反映出真实世界的情况，那么这样的系统也许就无法获得人们信任，更无法得到长期使用。

5. 机器学习与深度学习：新路径寻找新的意义

随着机器学习（ML）和深度学习（DL）的快速发展，现代科技正在逐步走向一个新的阶段。在这个阶段里，虽然我们仍然遥远于真正复刻大脑，但这些方法已经开始展示出前所未有的潜能，不再只是单纯执行命令而已，它们能够根据输入数据进行分析，从而作出预测或决策。这是一种趋近于自主性的进展，让人不得不思考关于智能定义的一些根本性的变革。

然而，在追求这种自主性的时候，我们必须记住，每一次成功都是一次对现有界限挑战。因此，在探索如何定义一种系统是否具有“意识”的同时，也需要考虑到该意识是否真的具备意义，或是否真的值得称为“聪明”。

总结

当我们试图回答关于人工智能及其相关领域的问题时，最终回归到了一个核心议题——什么才是真正意义上的“聪明”。这是一个涉及哲学、心理学以及工程学等众多领域的问题，其答案并不简单也不容易找到。但正因为如此，这个话题才充满了无限可能，同时也是驱动科技创新不断迈进的一个重要推动力。