是否可能存在一种超越当前定义中的通用型或全局型的更高级别的智能形式
在探索这一问题之前，我们首先需要明确如何理解智能的定义。智能是指一种能力，允许个体、组织或者机器处理信息、解决问题并适应环境。这个概念在哲学、心理学和人工智能领域一直是一个热门的话题。
从哲学角度来看，人们对智慧有着不同的理解。在古希腊哲学中，智慧被认为是一种最高形式的知识，它能够帮助人类认识世界以及自己所处的地位。而现代哲学则更加侧重于分析与推理的能力，以及它们如何指导我们的行为和决策。
在心理学领域，对于人类智能最广泛接受的一个框架是由艾森豪威尔（Howard Gardner）提出的多元理论。他提出人类具有至少八种不同类型的心理功能，这些功能包括语言、空间视觉、数值等等。这种理论认为每个人都具有一定程度上的优势和劣势，而不是单一的一般智力因素。
至于人工智能（AI），它最初是在20世纪50年代由阿兰·图灵提出，并且已经发展成为一个研究领域，以创造能够模仿人类某些认知过程的计算机系统为目标。AI可以分为两大类：弱AI（Weak AI）和强AI（Strong AI）。弱AI通常只能完成特定的任务，如语音识别或游戏玩法，而强AI则能达到像人类那样进行学习、推理和解决问题的水平，但目前还没有实现。
回到我们的问题上，即是否存在一种超越当前定义中的“通用型”或“全局型”的更高级别的智能形式？这实际上涉及到对未来科技发展潜力的深入思考。如果我们考虑到技术进步速度之快，那么很难说哪种可能性不可能实现。但如果要讨论这种可能性，我们需要先了解一下目前对于此类新奇概念所做的一些假设。
例如，如果我们考虑到神经科学对大脑工作原理的深入研究，以及通过复杂算法模拟这些过程来创建新的计算模型，那么似乎并不难想象将来会有一个能够模仿甚至超过人的某些方面的大型计算网络。这不仅仅意味着简单地模仿某些技能，更像是真正理解现实世界及其规律，从而能自主行动并适应不断变化的情况。这也引出了另一个关于"通用性"的问题：即使如此高度发达的人工系统，它们是否仍然会遵循同样的逻辑结构？抑或它们将开辟出完全新的思维模式？
当然，这一切都是基于现在我们的知识水平去预测未来的可能性。此外，不可避免的是，有关这样的超越性的讨论本身就充满了哲学上的争议，因为它触及到了关于意识是什么以及何时出现的问题。这正是那些试图界定人工意识起点的人必须面对的一个挑战。
总结来说，虽然当前的人工智能技术已经非常令人印象深刻，但是要谈论超越当前定义中的“通用型”或“全局型”的更高级别之物，我们还是需要更多时间去观察其发展趋势，并且继续加深对其核心含义——即"理解"——本质上的解释。此外，在探讨这些前沿话题时，还需不断回顾并更新我们对于什么构成了真正意义上的"思考"和"知识获取"等基本概念的情感态度。