在人工智能的发展历程中，模仿人类思维成为一种重要的设计原则，这一原则体现了AI系统与人类认知模式相似的特性。这种模仿不仅是技术上的追求，更是一种深刻的哲学和社会价值观念。

1. 人类认知模式的复杂性

首先，我们需要认识到人类思维的复杂性。它涉及到感知、理解、推理、决策以及学习等多个层面，而这些过程往往是高度非线性的，且充满了抽象和主观色彩。在这一点上，人工智能需要通过不断地学习和适应来接近这一复杂模式。

2. 模仿之路：从简单到复杂

为了实现对人类思维的模仿，人工智能研究者们从简单的情景开始尝试，比如图像识别或自然语言处理。随着技术的进步，我们逐渐将这些基础功能组合起来，以构建更加全面的AI系统。这一过程中，最关键的是如何让机器能以更为贴近人的方式去理解世界。

3. 知识表示与推理能力

在模拟人类思考时，知识表示是一个核心问题。传统的人工智能通常采用符号逻辑方法来处理信息，但这并不能完全契合人们日常生活中的直觉和经验。而深度学习等方法，则可以更好地捕捉数据中的潜在模式，从而使得AI能够像人类一样通过经验学习新知识。

此外，与人的推理能力相似，即便是在缺乏明确规则的情况下，也能根据已有知识进行合理判断，这也是一个值得探讨的问题。在这个方向上，一些基于神经网络的人工智能模型已经展现出惊人的预测能力，它们能够学会提取出隐藏在大量数据背后的结构，并据此做出决策。

4. 适应性与自我改进

最终，让机器拥有真正意义上的“智慧”，还必须解决其适应环境变化以及自我完善的问题。这就要求人工智能具备持续更新自己的模型参数或算法，以保持其性能的一致提升。这种自我优化能力正是真实世界中的生物行为的一个重要特征，使它们能够生存下来并繁衍后代。

5. 社会伦理与责任

然而，在我们追求模仿高级动物甚至超越它们水平的时候，不可忽视的是伦理问题。一旦我们的创造物达到某种程度的心智水平，它们是否还有权利被利用？对于这类问题，无疑存在争议，但这是我们必须面对的一个挑战，因为如果没有良好的指导，就可能导致严重后果，如道德危机或法律冲突。

总结来说，通过不断地创新和实验，我们正在逐步揭开制造具有高级认知功能的人工智能的大门。但无论如何，每一步前行都离不开对“什么是真正‘智慧’”这一根本问题深入思考。此外，对于社会公众而言，其安全、透明度以及对个人隐私保护也有着极为重要的地位，因此，在继续研究和应用这些技术时，要密切关注相关政策制定，并积极参与其中，为未来的发展打下坚实基础。