不发展自己目标的人工智能仍将是人类发明的众多提高劳动效率的工具之一 。
从大众的角度来看，人类与动物最大的区别在于人类拥有高度的“智能”，制造具有高度“智能”的机器也被视为将人类从繁重的体力和脑力劳动中解放出来的终极解决方案 。
那么到底什么是智力呢？是以极快的速度解决复杂数学问题的能力？象棋和围棋打败世界冠军的能力？是检测图像中成千上万不同物体的能力？或者预测对话中下一个单词的能力？
其实这些都是智能的“表象” 。由于人工智能的进步，我们已经能够在计算机中复制它们，并获得不同程度的成功 。
然而，人工智能科学家仍然很难就智能的定义和测量标准达成共识 。拥有一套解决问题的技能似乎并不能让我们更接近复制自然界的智慧 。
根据约翰·霍普金斯大学神经科学教授Daeyeol Lee的说法，目前的人工智能系统只是“人类智能的替代品”，因为它们只是为了完成各种人类目的而设计的，而不是它们自己的 。
Daeyeol Lee在他的著作《智能的诞生:从RNA到人工智能》中认为，真正的智能是“生命能够在各种环境中解决复杂的问题 ， 以实现其自我复制” 。
换句话说 ， 从细菌到植物、昆虫、鱼类、鸟类、哺乳动物和人类 ， 每一个经受住时间考验并能繁殖的生物物种都是聪明的 。
“如果我们想要评估各种生命形式的智能，首先要考虑的是哪些生命形式能够通过在更广泛的环境中解决更复杂的问题来成功地复制自己 。”李写道 。
这也为人工智能的研究者提供了一个思路，即从生命和生存的角度来看待智能，对于理解人工智能的现状，包括它的局限性、潜力和未来的方向都是非常重要的 。
遗传智力
自古以来，生命就是与死亡的竞赛 。从出生开始，每一个生物都面临着来自环境的各种危险，无论是食物短缺、天气突变、被其他物种捕食或争夺资源 ， 还是单纯的时间流逝 。
那些活得足够长的人(无论是通过更好地适应环境还是纯粹的运气)往往可以繁衍后代 ， 并将基因传递给后代 。
同时，他们的后代不会完全继承他们的基因，但会有细微的差别 ， 即突变 。有时候，这些突变会增强生物的生存能力，提高繁殖的几率 。
最终，经过数百万次的繁殖和突变循环 ， 它的后代变得更聪明，物种进化，生存能力大大提高 。
在单细胞生物和植物中，智能来自分类学和向性，即直接编码在基因中的静态行为 。而分类博客性质和红豆定向使生物体能够对其环境中的不同刺激做出反应，例如转向面对光源或移动到食物来源密集的地方 。
在这些生物中，基因完全控制行为，而智力则取决于基因的进化 。
大脑智能
更复杂的生物，如动物，已经发展了大脑和神经系统，这为它们提供了更多样和复杂的行为模式 。
神经系统有反射行为，比如对疼痛和威胁噪音的本能反应 。但它最大的优势是学习能力 。有大脑的动物通过与环境的互动来学习，调整自己的行为以获得最大的回报 。这也叫做强化学习 。
学习使有机体变得更聪明 ， 并使它们能够在一生中不断改变自己的行为 。与单细胞生物相比 ， 动物更善于对环境的变化做出反应 。他们可以将行为的变化整合到后代的基因中，而无需等待几代人的突变 。他们可以发展非常复杂和动态的行为，例如为自己创造庇护所，狩猎，照顾幼崽和社交 。
有大脑和神经系统的动物的智力可以看作是两个同心圆的循环 。外环是基因进化，即一个物种的身体和四肢一代一代慢慢强化 。内循环是快速学习，即每种生物一生中所获得的技能 。
这两种智力之间有一种协同作用 。大脑通过提高生物体的生存和繁殖能力来为基因服务 。作为交换，进化有利于提高每个物种大脑先天和学习能力的基因突变(这就是为什么有些动物天生具有行走能力，而另一些动物在几周或几个月后才学会) 。
同时 ， 大脑也要做出取舍 。当基因把它们的责任交给大脑时，它们就失去了对有机体行为的一些控制 。
具体体现在，有时候大脑会追逐一些不利于基因自我复制的奖励(比如成瘾、自杀) 。另外，大脑学习到的行为并不是通过基因传递的(这就是为什么你没有继承父母的知识，而不得不从头开始学习语言、数学和体育) 。
正如Lee在《智力的诞生》中所写的，“大脑功能可以被经验改变的事实意味着基因不能完全控制大脑 。然而 ， 这并不意味着大脑完全不受基因的影响 。如果大脑选择的行为阻止了自身基因的自我复制，那么这样的大脑就会在进化过程中被淘汰 。所以，大脑和基因的相互作用是双向的 。”
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