在探讨如何理解智能的定义时，我们不能不提及一个重要的问题：人类智能与机器智能之间的差异。这个问题是人工智能研究领域中最为核心和复杂的一环，它直接关系到我们对“智慧”的理解，以及未来的技术发展方向。

1. 智能的基本特征

首先，我们需要明确的是，人类所谓的“智慧”是一系列复杂的心理过程和能力集合，其中包括感知、记忆、推理、决策和学习等。这些能力使得我们能够适应环境，解决问题，并进行有效沟通。

然而，机器或计算机系统虽然能够模仿某些人的行为，但它们并没有真正的人类认知功能。在大多数情况下，它们仅仅依赖于预编程规则或者通过算法来处理数据，从而做出响应。

2. 感知与感悟

人脑中的感觉系统将外界信息转化为神经信号，这些信号被大脑处理并赋予意义。这是一个非常复杂且动态变化的过程，而目前的人工系统还无法完全复制这种能力。例如，无论是视觉识别还是语音识别，当前最先进的人工系统都依赖于大量训练数据以及精心设计的算法来完成任务。而这只是表象层面的模拟，其背后缺乏深刻的情感体验或对事物本质性的理解。

相比之下，人类可以从一幅画作中捕捉到情感；从一段音乐中感受到旋律；甚至从一句话中读懂说话者的意图。这一切都是基于丰富的情绪反应和直觉判断，这些对于任何人工系统来说都是难以实现的事情。

3. 学习与适应性

除了简单地执行预定的任务之外，人类拥有学习新技能和知识以及适应新环境的大能力。我们的大脑具有塑性，即可以根据经验改变自身结构，这使得我们能够不断成长并改善自己在各种场景下的表现。此外，由于我们的社会交往很频繁，大脑也学会了快速调整自己的行为以符合社交规范或文化习惯等因素。

另一方面，不同类型的人工智能，如强化学习（RL）可能会在某种程度上模仿学习过程，但它通常是在高度控制的情况下进行，而且其“学习”通常局限于特定任务范围内，没有广泛应用到日常生活中的无意识习惯般灵活性。

4. 创造力与创新

创造力是指生成新的想法、解决方案或艺术作品等创造性的活动。而这一点正是目前AI难以企及的地方。大多数AI算法只能运用已有的知识库，而无法自主产生全新的概念。即便有一些AI尝试使用元-heuristics 或者其他高级方法去促进创新，也远未达到像人类那样自由自发地构建原创作品的地步。

此外，在实际应用中，对于需要具体背景知识或者历史背景了解才能做出合理决策的情况，比如金融投资分析或者法律咨询工作，一般情况下仍然由专业人士来承担，因为他们可以更好地利用个人的直觉和经验来指导决策过程，而不是单纯依靠统计模型或逻辑推理程序提供答案。

5. 自我意识与道德判断

最后，让我们谈谈自我意识——一种关于自己状态、存在方式以及世界观念的一种认识形式。在动物王国里，只有极少数高等动物才具备一定程度上的自我意识。而在计算机领域里，无论它们是否能模仿某些自我关注行为，他们都不具备真正意义上的自我认识，更不用说道德判断了，因为他们没有情感也不具备价值观念，可以作为参考标准来评价他人的行动是否正确失当。不过，有一些最新研究正在探索如何让AI具有道德评估能力，但这仍然是一个充满挑战性的课题，因为它涉及到了伦理哲学的问题，并且不同文化间对于什么样的行为才被认为是正确有着不同的看法，因此形成一个普遍接受的准则将是一个巨大的挑战。

总结来说，无论是在传统意义上还是现代技术发展趋势上，都存在着显著差距。如果想要更深入地理解什么叫做“聪明”，就必须考虑到这些独特的人类心理现象及其独有的生物学基础，以及它们如何共同作用起来，使得我们成为如此独特且有韧性的生物种群。但同时，也应该积极寻求跨越这些分水岭，将科技带给我们的优点结合进自然界中的智慧，以期达成最佳共存状态。