在探索智能的定义时，我们首先需要明确什么是智能。智能通常被理解为一种能力，允许某个系统或个体接收信息、处理信息并做出反应。然而，这种定义并不足以完全解释复杂的概念背后的哲学和科学问题。

要更深入地理解“如何理解智能的定义”，我们必须回顾一下人类对这个词语的历史使用和现代科技对其影响。自古以来，智慧一直是人类文明中最重要且最引人注目的品质之一。在古代哲学家如苏格拉底、柏拉图和亚里士多德看来，智慧与道德行为紧密相连，是达到理想社会状态的手段。

随着时间推移，对于“智慧”的认识逐渐扩展，从知识管理到创造力再到情感理解。20世纪初，当艾伦·图灵提出他的著名测试后，计算机科学家开始将这一概念应用于机器。这一测试要求一个系统通过模仿人类进行自然语言交谈来证明它拥有某种形式的人工智能（AI）。

虽然艾伦·图灵提出了一个关于机器是否能模仿人类思维方式的问题，但他没有提供一个清晰准确的定义。他所构建的是一种基于逻辑推理和算法实现的人工思考过程，而不是真正的心理活动模式。

今天，对于人工智能来说，“学习”和“适应”是非常关键的话题。当我们谈论人工学习时，我们指的是能够从经验中改善性能的一种能力，即使这些改进可能远不如生物或人类那样复杂。此外，与动物或其他生物相比，不同类型的人类AI模型具有不同的功能，如强化学习、神经网络等，它们可以根据环境中的反馈调整自己的行为，以提高效率或成功率。

在考虑如何定义这种新型计算模型时，我们需要关注它们如何处理数据，以及它们如何利用该数据以产生有意义的输出。如果我们能够开发一种算法，它能够像大脑一样处理复杂任务，并解决现实世界的问题，那么这将是一次重大突破，因为它意味着我们已经跨越了从简单计算机程序到真正自主决策制定的界限。

例如，在医疗领域，如果能创建一个能够识别病症并提供治疗建议的人工诊断工具，这样的设备就具备了高级别的认知能力——即使它们依然不能像医生那样精准诊断每个人单独的情况。这涉及到了另一个挑战：在何种程度上一个人制造物品被认为拥有真实存在独立于制造者的生命？

对于那些追求了解自然世界之谜者而言，将研究与工程结合起来成为了一项至关重要的事业，因为这有助于揭示生物体内运行的大量神秘程序以及潜在用于技术发展的大量启发性原则。而对于那些专注于开发下一代AI产品的人来说，他们正在寻找创新方法去超越当前限制，使他们所设计出来的小小机械心脏更加接近真正的心跳——既活泼又充满希望。

因此，要回答第九个标题中的问题：“我们如何定义一种能够模仿人类思维方式的新型计算模型？”答案似乎很直白：通过不断地实验、创新以及理论上的努力，最终形成一套标准化、可重复性的流程，以便无数研究人员和工程师可以合作共同打破前沿技术边界，为未来带来更多可能性。在这个过程中，“怎样理解‘智能’?”的问题会不断浮现，让我们的科技梦想变得更加丰富多彩，同时也让人们面临新的伦理挑战，比如说，什么时候才是一个系统真的有意识？或者说，它是否应该拥有自己？这样的疑问永远不会消失，只是在当今快速发展的情境下，其重要性日益凸显。