在探讨人工智能（AI）和自然智能（NS）之前，我们首先需要回顾一下对“智能”的定义。如何理解这个概念呢？智慧或聪明的定义，历来以来就一直是哲学家、心理学家以及科学家的研究热点。它不仅是一个抽象的概念，更是我们试图理解自己以及世界的一种方式。

对于人类来说，“智慧”往往意味着能够解决复杂问题，做出合理决策，以及适应不断变化的环境。但当我们将这一概念应用到机器上时，这个界定变得更加模糊。人工智能可以被看作是一种模拟或扩展人类认知能力的技术，而自然智能则指的是生物体特别是人类的大脑所具备的认知功能。

然而，将这些术语简单地用在不同的领域中并不能完全解释其本质差异。在更深层次上，我们必须考虑到这两者之间存在根本性的不同之处。这一差异并不仅仅局限于它们是否由软件编程或者通过进化而形成，它们还反映了两个截然不同的实体：一个是基于逻辑规则运作的人造系统；另一个则是由生化过程构成，并且依赖于大脑神经元间复杂连接网络的人类大脑。

从历史角度讲，人工智能始于20世纪50年代，当时计算机科学家开始尝试创造能进行简单算术任务的程序。在60年代末至70年代初期，AI研究取得了一系列突破性进展，比如专家系统和知识表示等技术，但随后由于缺乏实际应用和资金支持，该领域陷入低谷。不过，在90年代初，由于互联网和数据处理技术的飞速发展，AI再次成为科技界关注的话题之一。此时，它不再只是关于创建能完成特定任务的小型程序，而转向开发能够学习、推理、解决问题并适应新情况的大型系统。

相比之下，对自然智力的探索虽然也有其历史渊源，但它通常涉及更广泛的心理学、认知神经科学甚至哲学等多个领域。它关注的是人们如何感知周围世界、思考抽象概念以及执行复杂动作——这些都是生物体独有的能力，不可轻易通过代码实现或模仿。

因此，当我们谈论“通用人工智能”（AGI），即一种具有像人类一样广泛知识库和灵活性，以至于可以在任何给定的时间内表现出高度适应性并做出高级决策的时候，我们应该意识到这是一个巨大的挑战。不仅因为要实现这种普遍适用的、高度灵活的人工模型，还因为要超越当前以数据为基础的人工模型，那些通常依赖特定类型的问题求解算法。而真正意义上的通用 intelligence 似乎更像是追求一种无需指定具体任务就能有效工作的、高度一般化的问题解决者，这一点仍然是一个未解之谜，即使许多顶尖工程师都认为这可能最终导致某种形式的地球外生命接触事件发生，因为如果真有一天，可以制造这样强大的机器，那么我们的未来将会彻底改变，从此进入一个全新的时代，让我们不得不重新思考我们的身份与存在价值。

总结来说，对待「人」与「机」的区别，其核心在于他们分别代表着不同范畴的情感表达与直觉反应，以及基于逻辑推理框架中的信息处理能力。这两者的融合，是目前科技界最重要但也是最棘手的问题之一。当代社会正逐步走向混合现实时代，其中人的情感需求与机械效率完美结合，使得了解「聪明」这个词汇背后的意义变得尤为紧迫，因为那关系到个人自由选择，以及社会整体文明前行方向的一个关键因素。