什麼是智能？它是什麼也許現在都很難下一個大家都認可的統一定義，或許我們可以從它與什麼有關來了解它，我們知道它會涉及至少三個要素：思維、感知和行動。通過對思維、感知、行動的建模來進一步瞭解智能的真相。建模的過程也是客觀世界表徵的過程，比如每個理性的學科都有自己的概念系統，這個概念系統及量綱構成了某個領域的基本表示，那用什麼來表徵思維、感知和行動呢？也許需要用既有的概念體系就夠了，如用一些特殊的物理量比如熵，亦或者重新創造一套？我們知道將問題用正確的表示方式表達出來很重要，往往表達對了問題就解決了一大半，因為正確的表示可以體現約束，比如牛頓用質點簡化了運動研究對象，用速度來表徵運動的快慢，建立了運動學和動力學的研究基礎。我們能用什麼來表達智能呢，也許是智商（哈哈哈哈）？
當然所有的解決方法都會以某種算法呈現出來，也是我們現在看到的各種各樣的人工智能算法。回溯每一種算法，我們都能看見上面幾個要素的影子，理解這些也能幫我們更好的理解和應用算法：問題是什麼？如何表示的？有哪些約束？算法是如何處理的。這也是我熱愛算法的最重要的理由。
最後看看人工智能的發展經歷的幾個階段：第一個階段是啟蒙期間，從1842年開始人們就想知道是否有可以思考的機器，有位ADA女士提出來人工智慧的產物只能完成人賦予的任務，還出現了像土耳其人之類的超級人工智能玩具，大家對智能機器有了初步的認識和想象，稱為啟蒙階段；第二個階段標誌是1950年圖靈測試的提出，它標誌著人類第一次有了衡量智能的主觀標準，圖靈英年早逝，如果沒有那麼多狗血事件也許人工智能會進展更快；第三個階段，1960年馬文.明斯基寫了論《通向人工智能的步驟》，有人完成某些複雜的微積分，人們開始用規則系統來定義智能，出現了基於規則的人工智能系統出現；第四個階段 出現了基於符號的推理系統，研究的重點似乎轉向了感知，出現了識別積木的智能程序，“學習”的概念開始出現，專家系統大量商用；第五個階段，智能程序已經可以完成複雜的多步優化問題，比如博弈，深藍、AlphaGo都是這類，稱為推土機時期，充分發揮了機器的優勢用大量的數據和計算來模擬智能；第六階段也是現在的前沿，就是我們要問計算機可以想想嘛？大家開始認識到，智能也許是思維、感知和行動的綜合作用的結果，從感知->思維->行動是一個有機整體，也許在這個架構下才能構建真正的智能體。
未來智能社會究竟會怎樣呢？大家翹首以待吧，肯定超乎我們現在的想象。
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