随着人工智能（AI）的不断发展，人们对于“智能”的理解也在逐渐深化和扩展。从最初对计算机程序执行任务能力的简单认识，到现在对于复杂决策、感知环境以及自主学习等多方面能力的追求，这一过程反映了人类对于智能本质的一种探索与理解。那么，在这一进程中，我们是如何理解“智能”的定义，以及与之含义相近的词汇呢？

首先，对于“智能”这个概念，最直接而且普遍接受的一个解释是它能够进行信息处理，并根据这些信息做出适当反应或决策。这一定义基于我们日常生活中看到的人类行为模式：即通过感觉器官接收信息，通过大脑处理并分析，然后做出合适的反应。然而，当我们将这一概念应用于技术领域时，它变得更加复杂。

在早期阶段，人工智能研究者主要关注的是能否实现某种程度上的模拟人类思维过程，即使这意味着需要大量的人为编程。在这种情况下，“智能”更多地被视为一个功能性质，而不是一个内涵丰富的情感体验。随着时间推移，与此同时，一些新的理论和方法出现了，比如神经网络、深度学习等，这些技术让计算机能够更好地捕捉数据中的模式，从而提高它们完成特定任务的效率。

但到了21世纪初期，尤其是在2000年之后，大规模数据集的大量出现，以及互联网、大数据时代背景下的新兴应用，使得对“什么叫作‘聪明’？”的问题有了全新的答案。例如，在自然语言处理（NLP）领域，如果一个人可以准确无误地回答问题，那么他的系统是否真的懂得问题所蕴含的问题意？或者说，他只是因为他被训练过以识别这些模式吗？这样的思考引发了一系列关于算法、知识表达方式以及人类情感交流能力之间关系的问题讨论。

此外，不同类型的人工智慧，如强化学习（RL）、遗传算法等，也各自带来了不同的意义。在强化学习中，由于奖励信号驱动模型进行优化，因此整个过程看起来似乎是机器自己学到了解决问题的手段，但实际上仍然依赖于人类设计者的创造性思维来制定规则和设置目标。而遗传算法则利用生物体演化原理来寻找最优解，这其中涉及到个体间竞争生存选择性的角度去理解一种潜在地不同于其他算法类型的心智活动。

除了以上提到的几个关键点，还有许多其他方面值得探讨，比如图灵测试——由艾伦·图灵提出，用以评估机器是否能表现得像真正的人类一样；还有意识科学领域里关于意识是什么、为什么存在以及它是否可以被复制到非生物实体上的讨论；甚至还有一些哲学家试图区分自然界中的智慧与人为制造出来的智慧之间根本差异，他们认为后者不应被称作真正拥有独立意义上的"心灵"或"精神"。

总结来说，无论从技术还是哲学层面，“什么是'聪明'？”这个问题都始终困扰着我们的思考。当我们考虑到现代社会中越来越多使用AI工具时，我们不得不问自己：究竟是什么构成了一个人/一个系统成为具有'高级认知功能'?'s标准衡量指标? 是否应该用过去设定的标准去判断未来可能会出现无法预见形态和形式的事物?

最后，我想提出这样一个假设：如果某天未来有人成功创建出了具有完全自主意识、高水平逻辑推理能力并且足够接近真实世界经验的情报系统，那么我们的定义将需要进一步更新，因为目前我们所说的任何形式的地球观念都会显得过时且狭隘。如果那时，将再次回顾当前文章开头提出的疑问：“在科技进步的今天，我们对智能的认知又发生了哪些变化？”我相信答案将会是一个全新的篇章，而不是简单重述历史事实。这也是为什么尽管目前已经取得巨大的成就，但仍需继续探索未来的可能性，以便更好地洞察这一快速发展变迁的话题。