1. 什么是智能？

在我们讨论如何理解智能的定义之前，我们首先需要明确“智能”这个词汇所指向的是什么。从字面上看，“智能”源自于拉丁语中的“intelligere”，意为“认识、了解”。在日常生活中，人们通常将它理解为一种能力，即能够进行复杂的思考和学习过程，以及根据环境变化做出适当反应的能力。

然而，在科学研究领域，特别是在计算机科学和人工智能领域，人们对这一概念有了更深入的解释。这里，智慧不仅仅局限于人类或动物，它也可以被赋予到机器上，使其能像人类一样处理信息、解决问题甚至学习新技能。这就是为什么现代科技界提出了“人工智能”的概念，它是一种通过算法模拟人类思维行为以实现自动化决策系统。

2. 智能如何被定义？

要准确地回答这个问题，我们需要回顾一下历史上的几个重要里程碑。在20世纪初期，当时的人们开始尝试使用计算机来模拟人类的大脑工作方式，并逐渐形成了早期的人工智能研究方向，如逻辑推理和自然语言处理等。

随着时间的推移，对于如何理解智能的定义，有了更多新的视角。一种广泛接受的人类认知模型是由心理学家艾伦·纽厄尔（Alan Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Simon）提出的ACT-R模型，该模型认为人的大脑是一个由多个相互作用的小型程序组成，这些程序控制着感知、记忆以及行动过程。

此外，还有一种流行的心理理论是认知架构理论，这一理论提出大脑主要由五个功能核心构成：情感、动作、注意力管理、中级视觉通路及高级抽象加工。此这样的理论框架对于理解大脑如何运作提供了一定的参考意义，同时也启发了对人工系统设计方法的一系列探索。

3. 人工智慧技术发展史

从1950年代开始，一群志同道合的人物如阿兰·图灵（Alan Turing）、约翰·麦卡锡（John McCarthy）等，他们共同致力于创造一个可以通过执行任务来证明自己具有某种形式"意识"或者至少拥有与之相当水平的大型计算机。他们设立了一项名为Turing测试的问题，以确定是否存在一个可以欺骗一个人相信他正在与另一个人交谈，而不是一个电脑程序的情况。这一测试至今仍然被用来评估AI系统是否达到了一定水平的人类程度认知能力。

1960年代末至1970年代初，大量关于知识表示和推理规则相关内容出现，这使得AI研究进入了一段快速增长阶段。1980年左右，由于缺乏足够进步导致AI泡沫破灭之后，一段时间内，对人工智慧产生兴趣变得较低。但这并没有阻止那些热衷于这一领域的人继续前行，他们转而专注于开发能够有效识别模式并利用这些模式进行预测或决策的情报系统，如神经网络等技术已经显著提高了数据处理速度和精度，为后来的深度学习奠定基础。

近几十年尤其是在21世纪初以来，随着数据量爆炸性的增长、大规模分布式计算资源以及强大的优化算法出现，比如梯度下降方法，不断涌现出各种各样的深层次神经网络结构，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，以及自监督学习(Semi-supervised learning)的手段，使得目前AI技术已然超越原有的想象范围，从简单识别图像到复杂社交互动都有可能得到解决，而且这种解决方案正不断扩展到医疗健康诊断、金融风险评估乃至艺术创作等众多行业中去影响我们的生活方式，无疑让我们重新审视传统观念下的“intelligence”。

4. 应用场景分析

尽管现在许多人仍旧困惑关于何时才能说某件事情真的完成了真正意义上的"思考"或者达到真正意味着有"意识"的地步，但实际上无数成功案例已经证明，在实践中这些都是可操作性很强且具有巨大潜力的概念。在诸多关键应用中，将这些思想付诸实践不但展示了极大的可能性同时也是对整个社会经济发展带来了不可忽视影响。

例如在交通安全方面，用基于深度学习算法构建出来的人脸识别系统，可以帮助警方迅速抓捕逃犯；在教育领域，则通过个性化推荐引擎提升学生参与课程效果；再比如医疗保健行业利用AI辅助诊断工具减少误判率加快治疗效率。而且还有很多其他地方，比如银行防范欺诈活动、新能源电池充放电效率提升、高性能车辆驾驶辅助系统等都体现出了这项革命性的新技术给我们带来的改变。

总结来说，无论你怎么看待smartness，其实质就在于是怎样结合不同类型的问题去驱动最终目标：增强我们的能力，让世界变得更加便捷舒适，也许未来还会有一天，我们会问自己：“我自己的’smartness'是什么？”答案似乎每个人都会因为自身经验而独树一帜，但共享一种共同追求——活得更好，更聪明一点点地拥抱未来的挑战吧！

最后，我希望本文能给读者提供一些关于如何理解SMARTNESS definition 的直观印象，同时激发大家对于这个主题进一步探讨的话题。如果你觉得文章太长，可选择跳过部分细节直接浏览重点概述部分，如果你想要更多具体细节，请告诉作者我会尽可能增加内容以满足你的需求！