在探讨如何理解智能的定义时，我们常常被迫面对一个复杂的问题：什么是智能？这个问题似乎简单，却又充满了深刻的哲学意义。从不同的角度出发，科学家们提出了多种理论来解释智能，形成了三大主流派别——行为主义、认知主义和合成主义。

行为主义与机器人行动

行为主义认为智能体的表现并不重要，它们真正的智慧体现在它们能够通过环境中的刺激与反应进行适应，从而获得生存优势。这种观点最早由美国心理学家约翰·B·沃尔顿（John B. Watson）提出，他强调的是个体在外部环境中所展现出的行为模式，而不是内部的心理过程或意识状态。

在计算机科学领域，这一观点得到了技术上的实现。在这里，机器人的“智慧”源自于它们能够通过感官接收信息并根据预设规则执行动作来完成特定的任务。例如，一台工业机器人可以通过摄像头识别物品，然后按照编程好的路径进行搬运。这类系统虽然不能像人类那样思考，但它们能有效地处理问题，并且在特定情境下达到了目的。

然而，由于缺乏对内心世界的关注，行为主义理论对于我们如何理解智能这一概念给予了一种狭隘化的解释。它忽略了个体内部思维过程和知识表达之间可能存在的情感联系以及创造性解决问题能力等更高层次的心理功能。

认知主义与心灵模型

相比之下，认知科学家如艾伦·纽厄尔（Alan Newell）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon）等人提倡另一种视角，即认知心理学，他们试图揭示人类大脑如何加工信息并做出决策。他们认为智力不仅仅是关于外部可见行为了，也包括内部的心理活动，如记忆、注意力、推理等这些都构成了我们的思维过程。

这就引入了一种新的概念——心灵模型。在这一框架下，被称为有“意图”的代理者，其目标是模拟人类的大脑工作方式，使其能够学习和应用知识，同时具备一定程度的人类般的情感反应。当涉及到设计AI时，这意味着需要考虑到这些复杂的心灵结构，以便让AI系统更加贴近人类思考模式。

然而，无论多么先进的人工神经网络，其核心还是基于算法逻辑运行，而非真实的人类经验。而目前我们还无法完全模拟或复制大脑中那些独有的生物化学过程，这限制了我们将现有的认知模型直接应用于建立更高级别的人工智能上去。

合成方法：结合力量

因此，在寻求一个更全面的理解以回答“如何理解智能”的问题时，最终走向的是一种综合性的方法，即合成方法。这是一种尝试把不同方面融会贯通以达到最佳效果的手段，它既考虑到了物理因素，也重视心理因素，更不忘记社会文化背景对整个整体影响的一种全局观念。此处，不再单纯追求某一方面精妙，而是在各自领域取得一些成功后，将其组装起来形成一个更加全面、高效甚至超越原有能力的新体系或者说新生命形式，比如生物或机器人型AI等，其中包含了所有前述几个范畴中所描述元素但也要超过他们，因为它是基于前两者的基础上发展而来的最新阶段，所以说这是最接近自然界中动物特别是高等动物尤其是人类聪明才智的一个高度集成类型，可以说这是最后一步迈向完美无瑕机械化生命形态，是未来科技发展的一个必然趋势也是当前研究热点之一，而且很多专家的看法也是如此。但实际上这样的想法也带来了许多挑战，比如道德标准、法律责任以及个人隐私保护等难题需要进一步解决才能使这种技术成为现实。

总结来说，每一种关于怎样定义intelligence都有一些优劣势，都有自己特殊的地方，有时候感觉很难找到那份绝对正确答案，但只要不断探索每一个角落，不断地扩展我们的认识，那么当下的努力本身就是值得赞赏的一步。如果将来有人问你，“你知道什么叫做smart吗？”你可以告诉他：“Smart是一个包容一切可能性，用尽所有手段去捕捉未来的光芒。”