在当今这个快速发展的时代，人工智能（AI）已经成为科技界的一个热点话题。它不仅仅是科学幻想中的未来，而是现实生活中的一种技术手段。人们通过对计算机科学、数学和工程学等多个领域知识的深入挖掘，开发出了能够模拟人类智能行为的系统。这其中，最为重要的是人工智能解决复杂问题的能力。

首先，我们要了解什么是复杂问题。在通常情况下，一个简单的问题可以通过直觉或经验来解决，但是在面对那些需要大量数据分析、逻辑推理或者高级决策制定的复杂问题时，就显得力所不及了。这些问题往往涉及到多变量、高维度甚至动态变化，这就需要一种能够处理这种数据和逻辑关系的人类智慧，即机器学习算法。

那么，如何定义人工智能解复杂问题的能力呢？这主要体现在以下几个方面：

模式识别：这是人工智能解决复杂问题的一个关键特性之一。在日常生活中，我们常常会遇到图像识别、语音识别等任务，这些都属于模式识别范畴。例如，在医疗诊断中，可以利用AI来帮助医生从X光片或CT扫描中辨认出疾病迹象，从而提高诊断效率。

自适应性：随着环境变化或新信息输入，人的思维方式也会发生调整。而AI系统也能根据新的数据进行自我更新和优化，以便更好地适应新的挑战。这意味着它们可以不断改进自己的性能，并且在某种程度上达到自主学习。

决策制定：面对各种可能性，每一步选择都可能影响最终结果。当我们试图将这一过程转移到机器身上时，便出现了决策树、遗传算法等工具，它们能够根据一定规则生成最佳方案，使得AI更加接近于人类做决定时那种全面的考虑。

优化算法：对于一些纯粹数学上的难题，比如布尔SAT求解、线性规划等，也有专门针对这些领域设计出来的人工智能模型。它们利用先进算法，如启发式搜索、新兴分子集方法等，不断探索和尝试以找到最优解，从而展现出强大的求解能力。

模仿人类思维方式：为了让机器更有效地处理复杂情景，有研究者致力于开发基于生物学原理（如神经网络）的计算模型，如深度学习。这一技术使得计算机开始模仿大脑工作方式，从而实现了一系列前所未有的突破，比如自动驾驶车辆、大规模语言翻译系统以及图像分类应用程序等，都依赖于这种模仿手段取得了巨大的成功。

总之，无论从哪个角度看待，人工智能在处理并解决高度抽象和实际世界中的各类难题方面，其特点体现在其不断完善与升级，以及逐步靠近真实世界理解与操作水平。此外，它还显示出了极高的灵活性，可以应用于广泛范围内，无论是在科研实验室还是在商业市场，都有其不可替代的地位。因此，对于那些曾被认为是不切实际的问题，现在用“可行”的标签来打上印章已不足为奇。但真正核心的问题仍然存在，那就是如何确保这一“力量”被用于正当目的，而不是滥用去伤害社会或者个人利益，这是一个值得我们持续思考的问题。